Jonathan Corbin, Maven AGI 的创始人兼 CEO – 采访系列

Jonathan Corbin 是 Maven AGI 的创始人兼 CEO。之前，他曾担任 HubSpot (HUBS ) 的全球客户成功与战略副总裁，领导着一个由大约 1,000 名客户成功、合作伙伴成功和合同经理组成的团队，跨越多个地区和垂直行业。他的职责包括为全球 20 多万名客户提供客户留存、收入增长和价值实现，客户范围从初创公司到大型企业。

Maven AGI 是一款全面的基于生成式 AI 的原生解决方案，旨在改变客户支持的格局 – 而无需头痛。虽然处于隐身模式，但 Maven 的技术已经自主解决了超过 93% 的客户询问，降低了 81% 的支持成本，提高了客户体验，在 50 多种语言中解决了数百万次交互，为早期客户提供了规模化的解决方案。

您之前曾担任 HubSpot 的全球客户成功与战略副总裁，领导着一个由大约 1,000 名客户成功、合作伙伴成功和合同经理组成的团队，跨越多个地区和垂直行业。您在那段时间的亮点和关键收获是什么？

在那段时间，HubSpot 是五家增长最快的 B2B SaaS 公司之一，收入超过 10 亿美元。很少有人有机会在这样的规模上建设、增长和管理。我们花了很多时间专注于创建可扩展的方法来规划和增长，确保我们设定了明确的目标，跨多个组织对齐激励因素，以实现我们组织的预期结果，确保我们有系统来创建组织内发生的事情的可见性，并规划多个地平线。我们推出的任何东西都必须不仅适用于当前的客户，还必须能够在指数级增长中保持连续性。

您能分享一些关于为什么您决定启动 Maven AGI 的见解，以及您已经处于隐身模式多久了吗？

我从职业早期就痴迷于客户体验，这也是为什么我在这个领域的行业领先公司（Adobe (ADBE ) 、Marketo、Sprinklr、Hubspot 等）工作了这么久。2017 年，我从西海岸回来，会见了一些伟大的客户，如 Apple (AAPL ) 和 Nike，我们进行了深入的对话，讨论解锁隔离数据和创建个性化体验的潜力，直到个别用户水平。我不谈论分段方法，即您属于某个年龄类别或人口统计学。不是的，这是完全部署我们所共享的所有信息来预测客户期望并主动与他们互动的能力。客户非常兴奋，但当时技术还不存在。

我的联合创始人 – Sami Shalabi、Eugene Mann 和我一直在讨论大规模个性化和变压器的潜力，自从谷歌的研究结果出来后。Sami 在谷歌新闻（1B+ 用户）上构建了世界上最大的个性化引擎之一，Eugene 领导了个性化，因此我们一直就解锁的可能性进行了深入的对话。当时，我在 Hubspot 正在努力为我们的用户创建一个伟大的体验，Eugene 正在研究如何在 Stripe 中产品化 LLM 能力，Sami 正在分享他在谷歌的见解。

您能为我们定义 Maven AGI 中的 AGI 吗？

AGI 从语言角度来看是明确定义的 – 即人工通用智能。在商业意义上，这是什么意思？我们专注于我们称之为商业 AGI 的东西，并将其定义为使用专门为特定职责训练的功能性 AI 代理来处理复杂任务，并具有允许它们协同工作的编排层。

例如，银行账户用户可能会询问他们的存款是否已清算 – 我们从账户历史中知道，他们需要一笔小额桥梁贷款来弥补他们的账单和支票。Maven 将了解历史背景，并在处理所有相关文书工作（如背景调查、信用检查、贷款文件、风险理解、批准和特定金额）时提供贷款，并将资金转移到用户的账户中。

历史上，AI 在客户支持中的集成存在哪些最大问题？

历史上，客户支持中的 AI 使用了需要数月时间训练的确定性机器学习模型。这些模型基于基本的 if-then 逻辑：如果用户选择 X，他们将获得 Y 选项。这种简单的方法未能达到预期，导致了令人失望的结果，并使许多 CX 专业人士对 AI 的潜力持怀疑态度。AI 驱动的客户支持的真正成功取决于动态个性化、推理和采取有意义的行动的能力。

Maven AGI 如何帮助降低客户支持成本和提高整体客户满意度？

公司以各种方式部署 Maven AGI，但最快的影响方式是将 Maven 放在支持队列的最前端，在客户想要使用的端点或渠道（聊天、Web、搜索、Slack、产品内、短信等）。这使我们能够为客户提供即时、个性化的结果和行动，且无需等待，同时确保那些出色的支持代理正在做他们擅长的事情，与真正需要人机交互来解决问题的客户合作。

哪些技术进步使 Maven AGI 能够实现如此高的自治问题解决率？

我相信我们已经招募了世界上最好的工程团队来解决这个问题，这归结为一个数据问题。曾在谷歌的搜索、Meta 和亚马逊的大规模个性化方面工作过的杰出人才，他们多年来一直在思考如何解决这些问题。数据是分散和孤立的，我们需要能够比任何人都能处理更多的数据，以便能够回答客户的问题并采取行动。第二部分是构建我们的行动引擎，因为我们知道仅仅回答问题是不够的。为了实现商业 AGI，我们需要能够预测用户的需求并主动与他们互动。

您能提供更多关于最近的 2000 万美元 A 轮融资的细节，以及如何利用它吗？

我们很幸运地在种子轮中实现了我们想要的所有目标：建立一个伟大的工程团队，一个解决真正问题的产品，并拥有从我们的产品中获得价值的客户。我们不到一年前就完成了种子轮融资，但有一些很好的投资者想与我们一起继续这段旅程。在与 M13 度过了一段时间后，我们很高兴继续与他们一起建设 Maven AGI 的未来。过去一年我们筹集的 2800 万美元将用于建立我们的 GTM 团队，投资建立合作伙伴生态系统，并继续招聘工程师，以扩展我们的行动引擎（）和平台功能。

您如何看待未来五年中 AI 在客户支持行业中的演变？

未来不会被划分为支持、服务、销售和各种功能。相反，客户支持将成为无缝、统一的客户体验的一部分，没有凌乱的交接和孤立的数据。随着客户期望的演变，我们服务他们的方式也将演变。

今天的客户需求分为 3 类：

• 那些想要自助服务的人 – 找到解决方案或问题答案的能力。
• 那些想要自助服务但需要验证他们正在采取正确行动的人。
• 需要白手套服务和人工协助的客户。

未来也有 3 个类别，但客户的期望将大不相同：

• 期望瞬间回答他们的问题。
• 预测他们的需求和问题，具有个性化、使用数据、完整的历史背景和采取行动与他们互动的能力，通过他们选择的渠道。
• 能够与客户支持代理互动，代理无需等待时间，拥有答案，拥有完整的历史背景，并能够立即采取行动的能力，通过他们选择的渠道。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问 Maven AGI。 (AMZN )