Will Bodewes，Phonely 联合创始人兼首席执行官——访谈系列

Will Bodewes是 Phonely 的联合创始人兼首席执行官。Phonely 是一家语音人工智能公司，致力于帮助企业接听来电，并提升客户对话的成效。在创办公司之前，他曾在墨尔本大学攻读博士学位，研究应用人工智能，以及能够在自然交流的同时遵循指令的系统。他此前创办过一家音频技术初创公司，也曾参加 NCAA 越野滑雪比赛和超耐力自行车赛事。在 Phonely，他将自己的研究背景用于解决语音智能体部署中的实际挑战，包括对话可靠性、延迟、集成，以及持续优化预约、销售和客户服务流程。

Phonely是一个人工智能语音智能体平台，可帮助企业自动处理电话对话、安排预约、筛选潜在客户、转接电话，并将客户互动与现有软件连接起来。该平台的工具将可定制的对话流程与通话记录、分析功能和 A/B 测试结合起来，让团队能够衡量表现并持续改进效果。这家公司服务的机构涵盖小型企业和大型企业，并表示目前为超过 10,000 家企业提供支持，每天处理超过 120,000 通电话。Phonely 还在开发自己的对话模型，包括 Alma，致力于让自动化电话更快捷、更可靠，也更适合真实商业场景中的对话。

你在墨尔本大学攻读人工智能博士学位期间开始打造 Phonely，早期重点是开发能够像机器人一样遵循指令、同时又能像人一样自然交流的系统。是什么让你确信，语音人工智能已经发展到足以支撑一家独立公司的阶段？你在市场上看到了什么，而其他人却没有注意到？

当时，没有证据表明语音人工智能能够支撑一家独立公司。当时有几家公司正在开发这类技术，各自大约有 5 名或 10 名用户，但还没有人成功部署过非交互式语音应答系统（IVR）的语音人工智能。因此，我们创办 Phonely时，其实是在冒险。当时，所有人的关注点都在聊天上，所以语音是一种新的媒介。这个问题尚未得到解决，于是我们想：“为什么不试着攻克它？为什么不试着解决它？”

你的博士研究最初旨在创造一种能够“像机器人一样遵循指令、像人一样交谈”的人工智能。哪些技术突破让你意识到，这项研究可以成为商业语音人工智能平台的基础？

这项研究很有价值，也很重要，有助于理解相关技术的基本原理。它让我能够预判技术发展趋势，了解研发管线中即将出现的成果。我对这些模型是什么、如何运作有深入的技术理解，这让我有能力做出押注。具体来说，我想创办一家公司并产生影响，而这个领域与我所了解的内容以及我预见的发展方向最为相关。我想参与其中。

你曾把每一通电话都比作一个漏斗，而企业过去一直无法对其进行系统性优化。优化电话对话具体是什么样的？人工智能又如何随着时间推移改善转化率、问题解决率或客户体验？

比如说，你要预约一位水管工。接电话的人受过培训，会收集你的信息并安排预约，但根据他们提问的方式，他们也可能告诉你一些你原本不知道属于这项业务服务范围的内容。于是，你可能只是为管道问题预约上门服务，后来却发现水槽也需要维修。经过充分训练的语音人工智能智能体也能做到这一点，帮助企业向客户追加销售，从而增加收入。它还可以向客户推荐新接待员未受过培训、无法介绍的产品，并在订单中增加一个服务项目，让客户更满意，也为企业带来更好的经营成果。简单的 ChatGPT 语音功能并不懂得如何做到这些。你需要的是专门为此打造并经过相应训练的产品。

除此之外，人可能会漏接电话、接听不及时，或者把电话转到语音信箱。这会严重打击美国的小型企业。它们没有专人接听电话，服务质量也不稳定，更没有办法对其进行优化。有了人工智能，如果通话没有达到企业预期的结果，我们就能利用已有数据进行优化。人工智能速度快，我们可以据此调整对话；如果由人来处理，就不可能这么快完成。

现在，大家关注人工智能，往往是为了节省成本。但我们认为，人们应该把人工智能视为推动增长的工具。企业实际上可以通过采用人工智能实现增长，从而比以往表现得更好。

语音人工智能必须解决一些文本人工智能往往可以避开的挑战，包括延迟、打断、口音、背景噪声、情绪信号和难以预测的对话。在这些问题中，哪一个最难在企业级规模下可靠地解决？

延迟是最大的问题。我们现在已经解决了这个问题，但在早期，这件事让我们头疼不已，原因有两个。

首先，我们是在一些自身并不可靠的初创公司所提供的基础之上构建平台的。发往 OpenAI 的 API 请求中，有相当一部分会失败，我们收不到回复。对于电话通话来说，这就相当于对方挂断了电话，因此我们不得不为此构建重试机制。

第二个问题是处理能力。当你向 OpenAI 发送请求时，可能会排在数百甚至数千个其他请求后面，不知道自己在队列中的位置。响应可能要等 30 秒才能返回。为了解决这个问题，我们查看了 OpenAI 在全球各地部署的端点，并根据哪些国家正处于夜间、需求较低，切换所调用的端点。我们不得不构建整套基础设施，只为找出当时需求最低的端点。这是一个相当有意思的技术难题。现在，我们训练自己的模型，包括 Alma，因此不必再为此担心，因为算力和需求都由我们掌控。

如今，Phonely 每天为数千家企业处理超过 120,000 通电话。在如此规模下运营语音智能体，让你们学到了什么是构建平台首个版本时未曾预料到的？

保持 100% 的在线时间非常重要。我们一直在攻克的最棘手工程挑战之一，就是如何兼顾可靠性和速度。人工智能领域发展极快，即使对一家人工智能公司来说，我们的步伐也算很快。Y Combinator 有句格言：“快速行动，打破常规。”但当客户每天要拨打 120,000 通电话时，我们可经不起出问题。因此，我们花了大量精力摸索如何以所需的速度发布产品，以保持竞争力并持续迭代，同时确保企业客户满意、服务稳定，并不断开发新功能，保持市场领先。构建公司时，我们面临的最大挑战之一很可能就是可靠性。

生成式人工智能系统的行为可能难以预测，但面向客户的电话智能体可能要处理付款、预约、医疗问题或其他高风险互动。你们如何设计语音智能体，使其既灵活、善于对话，又不会产生幻觉或越权行事？

大约两年前，我们经历了一番艰难摸索才找到解决办法；如今，这种做法已在业界广泛采用。我们意识到，大语言模型面临的最大问题是上下文。当你在提示词中塞入过多内容，比如好几页的指令时，出错的可能性就会增加。

因此，我们设计了一套由八个智能体组成的编排系统，让任务从一个智能体转交给另一个智能体，每个智能体都有各自限定范围的上下文。这类似于人打电话时按照脚本进行对话：先获取一些信息，再进入下一阶段，依此类推。这样一来，我们就能在代码层面将各个步骤分开。比如，如果我需要在退款前收集你的姓名、电子邮箱、电话号码和出生日期，就可以确保这些信息在代码层面收集完毕后，流程才会继续。单靠大语言模型，无法保证这一点。通过构建这层智能体编排系统，我们可以将可靠性提升到 100%，因为在任务转交给新的智能体之前，所有步骤都会被记录下来；新的智能体仍保有上下文，但其上下文仅限于自身的指令。

据称，某个 Phonely 部署项目仅用三个月，就为一位客户带来了 1,000 万美元的新增净收入。人工智能是如何创造如此显著、可量化的业务成效的？你认为当前语音人工智能在哪些领域能带来最高的投资回报？

之所以能做到这一点，是因为我们掌握了客户的各项指标。客户希望提升销售额，因为来电都是主动打进来的，而且他们会筛选来电者，所以我们可以追踪产出。根据不同日期，他们呼叫中心的成交率约为 35% 到 42%。从客户那里获得这些信息后，我们接手了他们的工作流程，并对智能体进行了优化。我们的起步成交率约为 20%。接下来的几个月里，我们不断迭代、调整并优化，最终在大多数情况下都超过了他们呼叫中心的表现。我们的成交率持续上升，因为我们找出了问题，并确保每次互动都始终一致、尽善尽美。最终，我们的表现超过了呼叫中心。

随着语音智能体的能力不断增强，企业应如何划定界限，判断哪些对话可以完全自动化处理，哪些情况仍应由人工参与？

企业应该能够自动化处理任何可重复、且有明确流程要求的任务。

但有几个方面的自动化颇具挑战。其一是没有 API 的集成：假设你需要对接某款软件，但它没有 API。这很难解决，不过可以尝试一些浏览器自动化方案。其二是需要多次在智能体与人工之间来回转交的情况。第三个问题是上下文缺失。比如，我把钱包落在了餐厅里。这类问题人工智能永远无法解决，因为它不知道你是否带着钱包，也无法去餐厅确认钱包是否在那里。

有些情况始终需要人工处理，此外，还有一些更复杂的工作需要贯穿多个系统。遇到这类情况时，不要使用智能体。

在业务规模扩大到超过1万家企业后，Phonely最近完成了1,600万美元的A轮融资。公司下一阶段会是什么样？您认为哪些技术能力将使新一代语音人工智能平台脱颖而出？

下一阶段的重点是扩充团队，并继续投入团队建设。我们会全力推进这一理念。许多企业正在涉足语音人工智能，而且它们很可能会在不同领域做得不错。但对我们来说，我们不只是打造语音智能体。我们正在构建一个优化平台，并将语音作为一个渠道。对于重视潜在客户、希望通过电话创造收入的企业来说，我们的全部工作重点都是优化人工智能智能体，帮助它们实现客户期望的结果。可以把 Phonely 看作一家优化公司，人们希望借助它优化自己的智能体，让它们表现得更好。

您的学术研究也曾探讨如何利用人工智能和智能电表技术，在发展中经济体扩大能源供应，并推广清洁烹饪。把视线从Phonely移开，您认为人工智能可以如何应用于能源获取等涉及现实世界的大规模问题？这也是您最终希望重返的领域吗？

人工智能可以带来很多益处，但许多现存问题都是人为造成的，因此人类自身也需要作出改变。并非所有问题都能靠技术解决。但让技术进步与人类改变同步发生，才会总体上对世界有益。

感谢您带来的精彩访谈。想了解更多的读者，请访问Phonely。