Omilia ระดมทุน 67 ล้านดอลลาร์ ซีรีส์ B ซีอีโอชี้คอลเซ็นเตอร์ส่วนใหญ่ใช้ AI ผิดวิธี

อะไรทำให้แนวทางของ Omilia แตกต่าง

แพลตฟอร์มของ Omilia ถูกสร้างขึ้นบน Self-Learning Agentic CX Platform ที่ออกแบบมาสำหรับคอลเซ็นเตอร์ในองค์กรขนาดใหญ่ โดยเฉพาะอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวดอย่างธนาคารและประกันภัย จุดเด่นคือ Omilia ไม่ได้ใช้ Large Language Model (LLM) ขนาดใหญ่จัดการทุกอย่างเหมือนสตาร์ทอัพ AI ทั่วไป แต่ใช้ สถาปัตยกรรมแบบไฮบริด: ผสมผสานระหว่างระบบอัตโนมัติแบบกำหนดตายตัว (deterministic) สำหรับงานที่ซ้ำซาก และ Generative AI สำหรับงานที่ซับซ้อนกว่า

ผลิตภัณฑ์หลักของ Omilia ประกอบด้วย Voice Agents, Chat Agents, TalkGuard (ระบบยืนยันตัวตนด้วยเสียง), CSR CoPilot และเครื่องมือ Workforce AI

จุดเด่นที่แตกต่าง

• สถาปัตยกรรมที่เน้นเสียงและการเรียนรู้ด้วยตนเอง – แพลตฟอร์มถูกออกแบบมาสำหรับการใช้งานด้วยเสียงโดยเฉพาะ อ้างว่ามีความหน่วงต่ำกว่า 45 มิลลิวินาทีด้วยเอนจิน Lexis text-to-speech ของตัวเอง และรองรับการโทรพร้อมกันมากกว่า 50,000 สาย
• AI แบบไฮบริด (แนวทาง 'right-sized') – ใช้ระบบที่กำหนดตายตัวสำหรับงานที่ง่ายและมีโครงสร้างชัดเจน และใช้ Generative AI เฉพาะในจุดที่เพิ่มคุณค่า แทนที่จะใช้ LLM ขนาดใหญ่กับทุกคำถาม
• ความปลอดภัยและขนาดระดับองค์กร – แพลตฟอร์มรองรับธนาคารระดับ Tier 1 ในสหรัฐฯ ที่จัดการสายมากกว่า 1 ล้านสายต่อวัน พร้อมระบบป้องกันการโกงหลายชั้น
• ไม่มีคอขวดในการเตรียมข้อมูล – ระบบเรียนรู้ด้วยตนเองเชื่อมต่อโดยตรงกับการทำงานจริงและเรียนรู้จากศูนย์โดยไม่ต้องมีชุดข้อมูลที่เตรียมไว้ล่วงหน้า
• การยอมรับจากนักวิเคราะห์ – ได้รับการจัดอันดับเป็น ผู้นำ (Leader) ในรายงาน Forrester Wave™ Conversational AI Platforms for Customer Service, Q2 2026 และใน IDC MarketScape

ข้อโต้แย้งของซีอีโอ: 'บาซูก้า vs มีด'

วาสซอสได้โต้แย้งอย่างเฉียบคมและปฏิบัติได้จริงต่อการนำ Generative AI มาใช้กับทุกการโต้ตอบในคอลเซ็นเตอร์ ข้อโต้แย้งของเขาใช้การเปรียบเทียบที่เห็นภาพชัด: การใช้ LLM ขนาดใหญ่และแพงสำหรับทุกคำขอ เหมือนการใช้บาซูก้า (bazooka) ยิงนกกระจอก ในขณะที่แค่ใช้มีดก็พอ งานทั่วไปอย่างการตรวจสอบยอดเงินในบัญชี สถานะการชำระเงิน หรือรายละเอียดออเดอร์ ไม่จำเป็นต้องใช้โมเดล AI ขั้นสูงเลย

"บริษัทอย่าง Sierra, Decagon เป็นต้น พวกเขาระบุตัวตนว่าเป็นบริษัท Generative AI จุดประสงค์เดียวของพวกเขาคือการปรับใช้ Generative AI และจำกัดตัวเอง" วาสซอสให้สัมภาษณ์กับ TechCrunch "คุณอาจมีบาซูก้า แต่ถ้าศัตรูอยู่ใกล้คุณ คุณต้องใช้มีด นี่คือความจริงของคอลเซ็นเตอร์ ที่ซึ่งคุณต้องการเครื่องมือที่หลากหลาย"

สัดส่วนที่มากของสายเรียกเข้าเป็นข้อมูลพื้นฐานที่สามารถจัดการได้ง่ายๆ ด้วยระบบอัตโนมัติแบบเจาะจง (เช่น "ยอดเงินในบัญชีฉันเท่าไหร่") ซึ่งถูกกว่าและเชื่อถือได้มากกว่า แนวคิดหลักคือการใช้เครื่องมือที่ถูกที่สุดที่สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแนวทางไฮบริดของ Omilia อ้างว่าดีกว่าการใช้ LLM ทั้งหมดในแง่ต้นทุนต่อการโทรที่สำเร็จ

การระดมทุนล่าสุดและตัวชี้วัดการเติบโต

Omilia มีการระดมทุนจากภายนอกเพียงสองครั้งในประวัติศาสตร์ รอบ Series B มูลค่า 67 ล้านดอลลาร์ (58.1 ล้านยูโร) นำโดย Expedition Growth Capital ส่วน Series A ก่อนหน้ามูลค่า 20 ล้านดอลลาร์มาจาก Grafton Capital ในปี 2020

ที่สำคัญ บริษัทสามารถเพิ่มรายได้ประจำปีแบบสดจากฐานที่ไม่เปิดเผยในตอน Series A จนทะลุ 60 ล้านดอลลาร์ โดยไม่ต้องระดมทุนเพิ่มเติมระหว่างนั้น ความมีประสิทธิภาพในการใช้เงินทุนนี้ — การเติบโตของ ARR มากกว่า 10 เท่าด้วยการระดมทุนช่วงแรกเพียงรอบเดียว — ถือว่าผิดปกติเมื่อเทียบกับบริษัท AI อื่นๆ ที่เผาเงินไปกับค่า token

ตัวชี้วัดการเติบโตอื่นๆ:

• รองรับ การใช้งานในองค์กรมากกว่า 200 แห่ง ทั่วโลก รวมถึงคอลเซ็นเตอร์ระดับโปรดักชั่นอย่างน้อย 27 แห่ง
• ทำให้ การโต้ตอบกับลูกค้ามากกว่า 90% เป็นไปโดยอัตโนมัติสำหรับลูกค้า
• จัดการ มากกว่า 5 พันล้านการโต้ตอบต่อปี บน Omilia Cloud Platform

กลุ่มลูกค้า

Omilia ให้บริการองค์กรขนาดใหญ่ที่มีกฎระเบียบเข้มงวด รายละเอียดที่ยืนยันได้:

• ธนาคารระดับ Tier 1 ในสหรัฐฯ จัดการสายมากกว่า 1 ล้านสายต่อวัน
• บริษัทบริการทางการเงินและประกันภัยหลายแห่งในอเมริกาเหนือและยุโรป
• มีคอลเซ็นเตอร์ระดับโปรดักชั่นอย่างน้อย 27 แห่งทั่วโลก ตามรายการของบริษัทใน Microsoft Marketplace

อุตสาหกรรมที่ให้บริการ ได้แก่ ธนาคาร ประกันภัย สาธารณูปโภค ร้านอาหารฟาสต์ฟู้ด โทรคมนาคม และบริการสาธารณะ

แผนการขยายธุรกิจ

เงินทุนจาก Series B จะถูกใช้เพื่อ:

• เปิดสำนักงานในสหรัฐอเมริกา และสร้างทีมงานเจาะตลาดในอเมริกาเหนือ
• ขยายทีม go-to-market และเร่งการปรับขนาดเทคโนโลยี
• เพิ่มการมีอยู่ในกลุ่มประเทศ DACH (เยอรมนี, ออสเตรีย, สวิตเซอร์แลนด์) และ Benelux (เบลเยียม, เนเธอร์แลนด์, ลักเซมเบิร์ก) ผ่านความร่วมมือกับ valantic ซึ่งจะทำให้แพลตฟอร์มของ Omilia พร้อมใช้งานสำหรับลูกค้าองค์กรกว่า 500 รายของ valantic
• เปิดตัวบริการทั่วสหราชอาณาจักร โดยร่วมมือกับ Bell Integration
• ตั้งเป้าสู่ รายได้ระดับพันล้านดอลลาร์ ภายในสามปี

สรุป

Omilia เป็นตัวแทนของแนวคิดที่แตกต่างไปจากกระแสหลักในวงการ AI สำหรับคอลเซ็นเตอร์ที่ว่า Generative AI ควรจัดการทุกอย่าง การผสมผสานระบบอัตโนมัติแบบเจาะจงสำหรับงานประจำเข้ากับ Generative AI สำหรับงานที่ซับซ้อน วาสซอสเชื่อว่าคอลเซ็นเตอร์จะบรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่าในแง่ต้นทุนต่อหน่วย ความหน่วงที่ต่ำกว่า และการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่แข็งแกร่งกว่า การเติบโตของ ARR 10 เท่าและการระดมทุน Series B มูลค่า 67 ล้านดอลลาร์บ่งชี้ว่าผู้ซื้อในองค์กรเห็นด้วยกับแนวทางนี้