Omilia का प्लेटफ़ॉर्म एक सेल्फ-लर्निंग एजेंटिक CX प्लेटफ़ॉर्म है, जो खासतौर पर एंटरप्राइज कॉन्टैक्ट सेंटर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, खासकर बैंकिंग और बीमा जैसे कड़े नियमों वाले उद्योगों के लिए । कई AI-फर्स्ट स्टार्टअप्स के विपरीत, जो हर चीज़ के लिए बड़े लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करते हैं, Omilia एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है: यह नियमित प्रश्नों के लिए डिटरमिनिस्टिक, टास्क-स्पेसिफिक ऑटोमेशन को जटिल इंटरैक्शन के लिए जनरेटिव AI के साथ जोड़ता है ।
प्रमुख उत्पादों में वॉयस एजेंट्स, चैट एजेंट्स, टॉकगार्ड (प्रमाणीकरण के लिए वॉयस बायोमेट्रिक्स), एक CSR CoPilot और वर्कफोर्स AI टूल्स शामिल हैं ।
वासोस हर कॉन्टैक्ट सेंटर इंटरैक्शन पर जनरेटिव AI तैनात करने के खिलाफ एक तीखा और व्यावहारिक तर्क देते हैं । उनका तर्क एक स्पष्ट उदाहरण पर आधारित है: हर अनुरोध के लिए एक बड़े, महंगे LLM का उपयोग करना उतना ही है जितना कि एक बाज़ूका का उपयोग करना जब एक चाकू ही काफी हो । नियमित कार्य — जैसे खाते की शेष राशि, भुगतान की स्थिति या ऑर्डर के विवरण की जाँच करना — के लिए किसी फ्रंटियर मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है ।
"सिएरा, डेकागन जैसी कंपनियाँ खुद को जनरेटिव AI कंपनियों के रूप में पहचानती हैं। उनका एकमात्र उद्देश्य जनरेटिव AI को तैनात करना और खुद को सीमित करना है," वासोस ने TechCrunch को बताया। "आपके पास बाज़ूका हो सकता है, लेकिन अगर आपका दुश्मन आपके करीब है, तो आपको चाकू की ज़रूरत है। यह कॉन्टैक्ट सेंटर की वास्तविकता है, जहाँ आपको कई टूल्स की आवश्यकता होती है।"
आने वाली अधिकांश सपोर्ट कॉल्स में बुनियादी, डिटरमिनिस्टिक जानकारी (जैसे, "मेरा बैलेंस कितना है?") शामिल होती है। इन्हें टास्क-स्पेसिफिक ऑटोमेशन द्वारा अधिक सस्ते और विश्वसनीय रूप से निपटाया जा सकता है । मूल थीसिस सबसे सस्ते टूल का उपयोग करना है जो क्वेरी को विश्वसनीय रूप से हल करता है, और Omilia का हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रति सही ढंग से हल की गई कॉल की लागत में ऑल-LLM स्टैक को मात देने का दावा करता है ।
Omilia ने अपने इतिहास में केवल दो बाहरी इक्विटी राउंड किए हैं। $67 मिलियन (€58.1 मिलियन) का Series B, Expedition Growth Capital के नेतृत्व में था । पिछला $20 मिलियन का Series A, 2020 में Grafton Capital से आया था ।
महत्वपूर्ण रूप से, कंपनी ने बीच में कोई अतिरिक्त इक्विटी पूंजी जुटाए बिना Series A में अज्ञात आधार से अपनी लाइव ARR को बढ़ाकर $60 मिलियन से अधिक कर लिया । यह पूंजी दक्षता — केवल एक प्रारंभिक इक्विटी राउंड के साथ ARR में 10 गुना+ वृद्धि — टोकन लागतों पर पैसा जलाने वाली AI कंपनियों के बीच असामान्य है ।
अतिरिक्त विकास बेंचमार्क:
Omilia बड़े, अत्यधिक विनियमित उद्यमों को सेवा प्रदान करता है। पुष्टि किए गए विवरणों में शामिल हैं:
सेवा प्रदान किए जाने वाले उद्योगों में बैंकिंग, बीमा, उपयोगिताएँ, QSR, दूरसंचार और सार्वजनिक सेवाएँ शामिल हैं ।
Series B पूंजी का उपयोग इसके लिए किया जा रहा है:
Omilia ग्राहक सहायता AI में प्रचलित कथा के लिए एक काउंटरपॉइंट प्रस्तुत करता है: कि जनरेटिव AI को सब कुछ संभालना चाहिए। नियमित कार्यों के लिए डिटरमिनिस्टिक ऑटोमेशन को जटिल इंटरैक्शन के लिए जनरेटिव AI के साथ जोड़कर, वासोस का तर्क है कि कॉन्टैक्ट सेंटर बेहतर यूनिट इकोनॉमिक्स, कम विलंबता और मजबूत अनुपालन प्राप्त कर सकते हैं। कंपनी की 10 गुना ARR वृद्धि और $67 मिलियन का Series B बताता है कि एंटरप्राइज खरीदार सहमत हैं।
Omilia का प्लेटफ़ॉर्म एक सेल्फ-लर्निंग एजेंटिक CX प्लेटफ़ॉर्म है, जो खासतौर पर एंटरप्राइज कॉन्टैक्ट सेंटर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, खासकर बैंकिंग और बीमा जैसे कड़े नियमों वाले उद्योगों के लिए । कई AI-फर्स्ट स्टार्टअप्स के विपरीत, जो हर चीज़ के लिए बड़े लैंग्वेज मॉडल (LLM) का उपयोग करते हैं, Omilia एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है: यह नियमित प्रश्नों के लिए डिटरमिनिस्टिक, टास्क-स्पेसिफिक ऑटोमेशन को जटिल इंटरैक्शन के लिए जनरेटिव AI के साथ जोड़ता है ।
प्रमुख उत्पादों में वॉयस एजेंट्स, चैट एजेंट्स, टॉकगार्ड (प्रमाणीकरण के लिए वॉयस बायोमेट्रिक्स), एक CSR CoPilot और वर्कफोर्स AI टूल्स शामिल हैं ।
वासोस हर कॉन्टैक्ट सेंटर इंटरैक्शन पर जनरेटिव AI तैनात करने के खिलाफ एक तीखा और व्यावहारिक तर्क देते हैं । उनका तर्क एक स्पष्ट उदाहरण पर आधारित है: हर अनुरोध के लिए एक बड़े, महंगे LLM का उपयोग करना उतना ही है जितना कि एक बाज़ूका का उपयोग करना जब एक चाकू ही काफी हो । नियमित कार्य — जैसे खाते की शेष राशि, भुगतान की स्थिति या ऑर्डर के विवरण की जाँच करना — के लिए किसी फ्रंटियर मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है ।
"सिएरा, डेकागन जैसी कंपनियाँ खुद को जनरेटिव AI कंपनियों के रूप में पहचानती हैं। उनका एकमात्र उद्देश्य जनरेटिव AI को तैनात करना और खुद को सीमित करना है," वासोस ने TechCrunch को बताया। "आपके पास बाज़ूका हो सकता है, लेकिन अगर आपका दुश्मन आपके करीब है, तो आपको चाकू की ज़रूरत है। यह कॉन्टैक्ट सेंटर की वास्तविकता है, जहाँ आपको कई टूल्स की आवश्यकता होती है।"
आने वाली अधिकांश सपोर्ट कॉल्स में बुनियादी, डिटरमिनिस्टिक जानकारी (जैसे, "मेरा बैलेंस कितना है?") शामिल होती है। इन्हें टास्क-स्पेसिफिक ऑटोमेशन द्वारा अधिक सस्ते और विश्वसनीय रूप से निपटाया जा सकता है । मूल थीसिस सबसे सस्ते टूल का उपयोग करना है जो क्वेरी को विश्वसनीय रूप से हल करता है, और Omilia का हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रति सही ढंग से हल की गई कॉल की लागत में ऑल-LLM स्टैक को मात देने का दावा करता है ।
Omilia ने अपने इतिहास में केवल दो बाहरी इक्विटी राउंड किए हैं। $67 मिलियन (€58.1 मिलियन) का Series B, Expedition Growth Capital के नेतृत्व में था । पिछला $20 मिलियन का Series A, 2020 में Grafton Capital से आया था ।
महत्वपूर्ण रूप से, कंपनी ने बीच में कोई अतिरिक्त इक्विटी पूंजी जुटाए बिना Series A में अज्ञात आधार से अपनी लाइव ARR को बढ़ाकर $60 मिलियन से अधिक कर लिया । यह पूंजी दक्षता — केवल एक प्रारंभिक इक्विटी राउंड के साथ ARR में 10 गुना+ वृद्धि — टोकन लागतों पर पैसा जलाने वाली AI कंपनियों के बीच असामान्य है ।
अतिरिक्त विकास बेंचमार्क:
Omilia बड़े, अत्यधिक विनियमित उद्यमों को सेवा प्रदान करता है। पुष्टि किए गए विवरणों में शामिल हैं:
सेवा प्रदान किए जाने वाले उद्योगों में बैंकिंग, बीमा, उपयोगिताएँ, QSR, दूरसंचार और सार्वजनिक सेवाएँ शामिल हैं ।
Series B पूंजी का उपयोग इसके लिए किया जा रहा है:
Omilia ग्राहक सहायता AI में प्रचलित कथा के लिए एक काउंटरपॉइंट प्रस्तुत करता है: कि जनरेटिव AI को सब कुछ संभालना चाहिए। नियमित कार्यों के लिए डिटरमिनिस्टिक ऑटोमेशन को जटिल इंटरैक्शन के लिए जनरेटिव AI के साथ जोड़कर, वासोस का तर्क है कि कॉन्टैक्ट सेंटर बेहतर यूनिट इकोनॉमिक्स, कम विलंबता और मजबूत अनुपालन प्राप्त कर सकते हैं। कंपनी की 10 गुना ARR वृद्धि और $67 मिलियन का Series B बताता है कि एंटरप्राइज खरीदार सहमत हैं।