Раунд B последовал за Series A объёмом $20 млн от Grafton Capital в 2020 году. Ключевой показатель: Omilia довела годовую регулярную выручку (ARR) до более $60 млн – рост более чем в 10 раз по сравнению с 2020 годом, причём без привлечения дополнительного капитала в промежутке .

Главная интрига, однако, не в цифрах, а в стратегии. Димитрис Вассос, сооснователь и CEO Omilia, считает, что большинство контакт-центров используют генеративный ИИ не по назначению и просто сжигают деньги .

В чём отличие подхода Omilia?

Платформа Omilia построена как Self-Learning Agentic CX Platform – самообучающаяся агентная платформа для корпоративных контакт-центров, в первую очередь в строго регулируемых отраслях: банки, страхование .

В отличие от многих стартапов, которые ставят большую языковую модель (LLM) на каждый запрос, Omilia использует гибридную архитектуру: детерминированная автоматизация для рутинных операций и генеративный ИИ – для сложных нестандартных диалогов .

Ключевые продукты:

• Voice Agents – голосовые агенты;
• Chat Agents – чат-агенты;
• TalkGuard – голосовая биометрия для аутентификации;
• CSR CoPilot – помощник оператора;
• Workforce AI – инструменты для управления персоналом .

Ключевые отличия Omilia

• Голос как основа: платформа изначально создавалась для голосовых каналов. Собственный движок синтеза речи Lexis обеспечивает задержку менее 45 мс и способен обрабатывать более 50 000 одновременных звонков .
• «Правильный размер» ИИ: компания использует детерминированные инструменты для простых задач и подключает генеративные модели только там, где это оправдано, а не «заливает» LLM на каждый чих .
• Безопасность и масштаб: платформа поддерживает банк первого уровня в США, обрабатывающий более 1 млн звонков в день, и включает многоуровневую защиту от мошенничества .
• Никакого «бутылочного горлышка» с данными: система самообучается, подключаясь напрямую к живым операциям, без необходимости готовить размеченные датасеты .
• Признание аналитиков: Omilia названа «Лидером» в отчёте Forrester Wave™ Conversational AI Platforms for Customer Service, Q2 2026 и отмечена в IDC MarketScape .

Аргумент CEO: «Базука против ножа»

Вассос приводит яркую аналогию: использовать дорогую большую языковую модель для каждого запроса – это всё равно что стрелять из базуки по мухе, когда достаточно ножа .

Рутинные запросы – проверить баланс, статус платежа, детали заказа – не требуют «фронтальной» модели .

«Компании вроде Sierra, Decagon и другие позиционируют себя как генеративные ИИ-компании. Их единственная цель – развернуть генеративный ИИ, и они сами себя ограничивают, – цитирует Вассоса TechCrunch. – У вас может быть базука, но если враг рядом, вам нужен нож. Такова реальность контакт-центра: вам нужны разные инструменты» .

Большая доля входящих звонков – это простой запрос информации («Какой у меня баланс?»). Их дешевле и надёжнее обрабатывать специализированной автоматизацией . Ключевая идея – использовать наименее дорогой инструмент, который гарантированно решает задачу. Гибридный подход Omilia, по утверждению компании, побеждает «чистый LLM-стек» по стоимости за корректно обработанный звонок .

Рост и финансирование

За всю историю Omilia провела лишь два раунда привлечения капитала:

• Series A: $20 млн от Grafton Capital (2020) ;
• Series B: $67 млн (€58,1 млн) от Expedition Growth Capital (2026) .

Рост ARR с $20 млн до $60+ млн без промежуточных раундов – исключительная капитальная эффективность, редкость для ИИ-компаний, которые обычно сжигают огромные суммы на токены .

Дополнительные метрики:

• Более 200 корпоративных внедрений по всему миру, включая не менее 27 промышленных контакт-центров ;
• Автоматизация более 90% взаимодействий с клиентами ;
• Обработка более 5 миллиардов взаимодействий в год на платформе Omilia Cloud .

Клиенты

Omilia работает с крупными, строго регулируемыми предприятиями. Подтверждённые данные:

• Банк первого уровня в США, обрабатывающий более 1 млн звонков в день ;
• Множество финансовых и страховых компаний в Северной Америке и Европе ;
• В общей сложности не менее 27 промышленных контакт-центров по всему миру .

Отрасли: банки, страхование, коммунальные услуги, QSR (рестораны быстрого обслуживания), телекоммуникации, госуслуги .

Планы на будущее

Средства раунда B пойдут на:

• Открытие офиса в США и усиление присутствия в Северной Америке ;
• Расширение команды по выходу на рынок и ускорение масштабирования технологии ;
• Укрепление позиций в DACH и Бенилюксе через партнёрство с valantic, которое сделает платформу доступной для более чем 500 корпоративных клиентов консалтинга ;
• Запуск общебританского сервиса совместно с Bell Integration ;
• Достижение выручки в $1 млрд в течение трёх лет .

Что в итоге?

Omilia предлагает альтернативу доминирующему нарративу на рынке ИИ для поддержки клиентов: что генеративный ИИ должен делать всё. Комбинируя детерминированную автоматизацию для рутины с генеративными моделями для сложных случаев, Вассос утверждает, что контакт-центры могут добиться лучшей экономики, меньшей задержки и более строгого соответствия регуляторным требованиям. Рост ARR в 10 раз и $67 млн раунда B – похоже, корпоративные заказчики с этим согласны.

Раунд B последовал за Series A объёмом $20 млн от Grafton Capital в 2020 году. Ключевой показатель: Omilia довела годовую регулярную выручку (ARR) до более $60 млн – рост более чем в 10 раз по сравнению с 2020 годом, причём без привлечения дополнительного капитала в промежутке .

Главная интрига, однако, не в цифрах, а в стратегии. Димитрис Вассос, сооснователь и CEO Omilia, считает, что большинство контакт-центров используют генеративный ИИ не по назначению и просто сжигают деньги .

В чём отличие подхода Omilia?

Платформа Omilia построена как Self-Learning Agentic CX Platform – самообучающаяся агентная платформа для корпоративных контакт-центров, в первую очередь в строго регулируемых отраслях: банки, страхование .

В отличие от многих стартапов, которые ставят большую языковую модель (LLM) на каждый запрос, Omilia использует гибридную архитектуру: детерминированная автоматизация для рутинных операций и генеративный ИИ – для сложных нестандартных диалогов .

Ключевые продукты:

• Voice Agents – голосовые агенты;
• Chat Agents – чат-агенты;
• TalkGuard – голосовая биометрия для аутентификации;
• CSR CoPilot – помощник оператора;
• Workforce AI – инструменты для управления персоналом .

Ключевые отличия Omilia

• Голос как основа: платформа изначально создавалась для голосовых каналов. Собственный движок синтеза речи Lexis обеспечивает задержку менее 45 мс и способен обрабатывать более 50 000 одновременных звонков .
• «Правильный размер» ИИ: компания использует детерминированные инструменты для простых задач и подключает генеративные модели только там, где это оправдано, а не «заливает» LLM на каждый чих .
• Безопасность и масштаб: платформа поддерживает банк первого уровня в США, обрабатывающий более 1 млн звонков в день, и включает многоуровневую защиту от мошенничества .
• Никакого «бутылочного горлышка» с данными: система самообучается, подключаясь напрямую к живым операциям, без необходимости готовить размеченные датасеты .
• Признание аналитиков: Omilia названа «Лидером» в отчёте Forrester Wave™ Conversational AI Platforms for Customer Service, Q2 2026 и отмечена в IDC MarketScape .

Аргумент CEO: «Базука против ножа»

Вассос приводит яркую аналогию: использовать дорогую большую языковую модель для каждого запроса – это всё равно что стрелять из базуки по мухе, когда достаточно ножа .

Рутинные запросы – проверить баланс, статус платежа, детали заказа – не требуют «фронтальной» модели .

«Компании вроде Sierra, Decagon и другие позиционируют себя как генеративные ИИ-компании. Их единственная цель – развернуть генеративный ИИ, и они сами себя ограничивают, – цитирует Вассоса TechCrunch. – У вас может быть базука, но если враг рядом, вам нужен нож. Такова реальность контакт-центра: вам нужны разные инструменты» .

Большая доля входящих звонков – это простой запрос информации («Какой у меня баланс?»). Их дешевле и надёжнее обрабатывать специализированной автоматизацией . Ключевая идея – использовать наименее дорогой инструмент, который гарантированно решает задачу. Гибридный подход Omilia, по утверждению компании, побеждает «чистый LLM-стек» по стоимости за корректно обработанный звонок .

Рост и финансирование

За всю историю Omilia провела лишь два раунда привлечения капитала:

• Series A: $20 млн от Grafton Capital (2020) ;
• Series B: $67 млн (€58,1 млн) от Expedition Growth Capital (2026) .

Рост ARR с $20 млн до $60+ млн без промежуточных раундов – исключительная капитальная эффективность, редкость для ИИ-компаний, которые обычно сжигают огромные суммы на токены .

Дополнительные метрики:

• Более 200 корпоративных внедрений по всему миру, включая не менее 27 промышленных контакт-центров ;
• Автоматизация более 90% взаимодействий с клиентами ;
• Обработка более 5 миллиардов взаимодействий в год на платформе Omilia Cloud .

Клиенты

Omilia работает с крупными, строго регулируемыми предприятиями. Подтверждённые данные:

• Банк первого уровня в США, обрабатывающий более 1 млн звонков в день ;
• Множество финансовых и страховых компаний в Северной Америке и Европе ;
• В общей сложности не менее 27 промышленных контакт-центров по всему миру .

Отрасли: банки, страхование, коммунальные услуги, QSR (рестораны быстрого обслуживания), телекоммуникации, госуслуги .

Планы на будущее

Средства раунда B пойдут на:

• Открытие офиса в США и усиление присутствия в Северной Америке ;
• Расширение команды по выходу на рынок и ускорение масштабирования технологии ;
• Укрепление позиций в DACH и Бенилюксе через партнёрство с valantic, которое сделает платформу доступной для более чем 500 корпоративных клиентов консалтинга ;
• Запуск общебританского сервиса совместно с Bell Integration ;
• Достижение выручки в $1 млрд в течение трёх лет .

Что в итоге?

Omilia предлагает альтернативу доминирующему нарративу на рынке ИИ для поддержки клиентов: что генеративный ИИ должен делать всё. Комбинируя детерминированную автоматизацию для рутины с генеративными моделями для сложных случаев, Вассос утверждает, что контакт-центры могут добиться лучшей экономики, меньшей задержки и более строгого соответствия регуляторным требованиям. Рост ARR в 10 раз и $67 млн раунда B – похоже, корпоративные заказчики с этим согласны.