成立於 2002 年的語音 AI 公司 Omilia 於 2026 年 8 月完成 6700 萬美元 B 輪融資,年營收成長超過 10 倍至 6000 萬美元以上。 執行長 Dimitris Vassos 批評多數客服中心濫用生成式 AI,認為「用火箭炮打蒼蠅」只會浪費成本,應採用混合 AI 策略。
研究答案

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Omilia 是一間專注於語音 AI 的公司,自 2002 年成立以來,便致力於自動化客服中心的語音服務。2026 年 8 月 6 日,該公司宣布完成 6700 萬美元的 B 輪融資,由跨大西洋的軟體與 AI 投資機構 Expedition Growth Capital 領投 。這輪融資距離其 2020 年的 2000 萬美元 A 輪融資已有六年,期間 Omilia 並未進行額外的股權融資,但年度經常性收入(ARR)卻成長超過 10 倍,達到 6000 萬美元以上
。
然而,真正讓 Omilia 與當前 AI 客服新創公司形成鮮明對比的,並非其融資數字,而是其執行長 Dimitris Vassos 對市場主流——即「凡事皆用生成式 AI」——的尖銳批判 。
Vassos 用一個生動的比喻來說明他的觀點:如果每通客服電話都動用大型語言模型(LLM),就像「用火箭炮打蒼蠅」,既大材小用又浪費金錢 。他指出,客服中心有大量來電,例如查詢帳戶餘額、訂單狀態或付款進度,這些都是結構化、可預測的簡單任務,根本不需要動用運算成本高昂的 LLM
。
Vassos 在接受 TechCrunch 採訪時直言:「像 Sierra、Decagon 這些公司,他們把自己定位為生成式 AI 公司,唯一的目標就是部署生成式 AI,這反而限制了他們。」他強調:「你可能有一把火箭炮,但如果敵人就在你身邊,你需要的是小刀。這就是客服中心的現實——你需要多種工具。」
Omilia 的解決方案是一種「混合 AI」架構,針對不同複雜度的任務,使用最合適、成本最低的工具。簡單、重複性的查詢交給確定性的自動化程式處理;只有遇到複雜、需要推理的對話時,才會動用生成式 AI 。Vassos 認為,這種「量體裁衣」的策略,才能實現真正的成本效益與營運效率。
Omilia 的平台是專為高度監管行業(如銀行、保險)的大型企業客服中心所設計 。其主要差異化優勢包括:
Omilia 至今僅進行過兩輪外部股權融資。2020 年的 2000 萬美元 A 輪來自 Grafton Capital,而這次的 6700 萬美元 B 輪由 Expedition Growth Capital 主導 。
更引人注目的是其成長效率。在未進行額外股權融資的六年間,其 ARR 成長超過 10 倍,達到 6000 萬美元以上 。在許多 AI 新創公司仍忙於燒錢支付 Token 成本的當下,這種資本效率相當罕見
。
其他成長里程碑:
Omilia 的客戶主要為大型、高度監管的企業,包括:
服務行業涵蓋銀行、保險、公用事業、速食餐廳、電信及公共服務 。
這筆 B 輪資金將主要用於:
Omilia 的崛起,代表了 AI 客服領域中一個「反主流」的務實聲音。在多數公司競相將生成式 AI 應用於所有環節時,Omilia 主張「精準」與「效率」才是關鍵。其混合 AI 架構、驚人的成長數據以及來自大型企業客戶的肯定,證明了這種務實策略的市場潛力。
其執行長 Vassos 的「火箭炮對比小刀」之說,或許有些尖銳,但對於正在評估如何將 AI 導入客服中心、並且希望避免預算打水漂的企業決策者而言,這無疑是一記當頭棒喝。
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成立於 2002 年的語音 AI 公司 Omilia 於 2026 年 8 月完成 6700 萬美元 B 輪融資,年營收成長超過 10 倍至 6000 萬美元以上。
成立於 2002 年的語音 AI 公司 Omilia 於 2026 年 8 月完成 6700 萬美元 B 輪融資,年營收成長超過 10 倍至 6000 萬美元以上。 執行長 Dimitris Vassos 批評多數客服中心濫用生成式 AI,認為「用火箭炮打蒼蠅」只會浪費成本,應採用混合 AI 策略。
新資金將用於開設美國辦公室、擴張市場團隊,並透過合作夥伴 valantic 與 Bell Integration 拓展歐洲及英國市場。