老實說，第一次聽到 Encore AI 在做的事，我腦中浮現的畫面是：一個戴著耳機的 AI，偷偷錄下頂尖業務員和客戶的每一通電話，然後默默記筆記——「這招讚，學起來。」、「這句話講完客戶就掛了，以後別用。」

聽起來有點像職場版的《王牌大騙子》？但這不是電影情節。2026 年 7 月，這家從以色列起家的新創 Encore AI 剛吃完 3000 萬美元的 A 輪融資，領投的是知名創投 Team8，Planvent、Lukatz 還有好幾家銀行保險機構也跟著下注。更狂的是——部分參投的金融機構在掏錢之前，早就先當了他們的用戶。也就是說，這些大咖是先用過、覺得真香，才決定投資的。

所以 Encore AI 到底憑什麼讓見多識廣的銀行家都買單？一句話總結：他們打造的 AI Agent 不是念稿機器人，而是能從真實通話中自主學習、自我迭代的「對話型 AI 員工」。

Encore AI 靠什麼技術讓 AI Agent 學會「金牌銷售話術」？

先講結論：關鍵技術叫做 互動挖掘（Interaction Mining），這不是啥 buzzword，而是一套完整的專利技術棧。創辦人 Dvir Ginzburg 博士本身是幾何深度學習出身，之前在微軟做推薦系統——就是那種你逛 Amazon 時「買這個的人也買了那個」的玩意兒。他把這套邏輯搬到了客戶通話場景。

具體怎麼操作？

• 第一步：全渠道收割。 打通 CRM，擷取通話錄音、Email 往來、即時訊息——所有客戶互動數據一網打盡。
• 第二步：LLM 解碼。 用大型語言模型搭配語音辨識，把每一段對話轉成結構化語義標籤。不只是「客戶說了什麼」，更包含「語氣怎麼樣」、「哪句話讓客戶猶豫了」、「哪個 pause 之後成交率飆升」。
• 第三步：話術提煉。 AI 會自動標記績效前 10% 的業務員的溝通模式，甚至連「笑話時機」和「閒聊切入點」都不放過——沒錯，連人類業務員的幽默感都能被數據化。
• 第四步：代理上線。 訓練完成後，AI Agent 可以獨立接聽電話、處理客訴、甚至主動外撥跟進銷售線索。它學到的不只是話術腳本，而是真正能提高成交率的行為模式。

3000 萬美元砸在哪？從 Insait IO 到 Encore AI 的轉型路線圖

很多人不知道，Encore AI 原來不叫 Encore AI。2022 年 Dvir Ginzburg 創立公司時，名字是 Insait IO，專心幫金融顧問和關係經理做推薦軟體 — 就是你打電話給理財專員時，系統跳出來說「這個客戶適合推哪檔基金」那種工具。

但創辦團隊很快發現一個更有趣的切入點：當他們分析這些推薦工具的使用數據時，意外挖到一座金礦——真正讓客戶點頭買單的，往往不是產品規格，而是業務員在電話那頭的語氣、節奏和臨場反應。

於是 2024 年底公司全面 rebrand，從 Insait IO 正式改名 Encore AI，核心業務從「推薦引擎」180 度轉向「互動挖掘」。截至目前，這家只有 11-50 人的精實團隊已經完成兩輪融資，把錢砸在三個方向：

1. LLM 推理基礎設施： 為了即時分析大量語音串流，他們需要自己的模型微調管道，而不是單純外包給 GPT-4 或 Claude。
2. 安全合規層： 金融和保險業的監管不是開玩笑的——所有通話數據必須符合 GDPR、CCPA 及各國金融監理要求。
3. 通路擴張： 從北美市場為起點，明年進軍歐亞，瞄準銀行、保險、醫療保健和電信這四大數據密集型行業。

*數據來源：Grand View Research, 2026。Encore AI 的互動挖掘技術正好切入這個爆炸性成長的賽道。

2027 年 AI Agent 市場會長怎樣？哪些行業最先被顛覆？

先來幾組硬數字把桌子拍響：

• Gartner 預測，2026 年底前 40% 的企業應用都會內嵌 AI Agent，2025 年這個數字不到 5%——等於一年內暴增 8 倍。
• 全球 AI Agent 市場從 2026 年的 109 億美元起飛，到 2033 年將突破 1829 億美元，年複合成長率 49.6%。
• 62% 的企業已經在試水 Agentic AI，其中超過六成預期能拿到 100% 以上的 ROI。

但問題是：這波紅利誰先吃得到？依我看，Encore AI 的模式已經給出答案——互動數據密度最高的行業優先被顛覆。

第一梯隊：金融服務。銀行客服每天處理上百萬通電話，每一通都是教導 AI 的黃金教材。Encore AI 的核心投資者中就有銀行和保險機構，因為它們最清楚「通話數據」的含金量有多高。

第二梯隊：醫療保健。從掛號、保險理賠到用藥諮詢，醫療體系充斥大量高頻、高規範的對話場景。AI Agent 能在 5 秒內比對病患歷史、保險給付範圍和醫師排程——人類客服至少要 3 分鐘。

第三梯隊：電信與零售。統稱為「大量標準化售後服務場景」。被問爛的問題如「我帳單為什麼這麼貴」、「貨到哪裡了」，AI Agent 處理成本僅為真人客服的 1/10。

導入 AI Agent 的隱形成本與數據治理陷阱

故事講到這裡，你可能已經準備好要衝去導入 Encore AI 了。且慢——這世界上沒有白吃的午餐。根據 RaftLabs 的調查，超過 40% 的 Agentic AI 專案可能在 2027 年前被腰斬。原因不是技術不夠強，而是在以下三個環節翻車：

• 陷阱一：數據孤島。 Encore 的互動挖掘需要打通 CRM、通話系統、Email 伺服器——如果你的企業數據還躺在五個不同的 legacy 系統裡，光是 ETL 管線建置就要花掉一半預算。
• 陷阱二：幻覺管理。 LLM 終究會 hallucinate。當 AI Agent 對客戶說出「您的貸款已經核准」但實際上根本沒過——這不是系統 bug，是法律訴訟。Encore AI 強調他們在合規層做了大量投資，但最終責任還是落在企業身上。
• 陷阱三：員工反彈。 想像一下：你當了五年的客服專員，結果公司導入一個 AI，每天分析你的通話、記錄你的「最佳實務」，三個月後 AI 就能取代你 80% 的工作。這不是科幻片——銀行業已經在發生。導入 AI Agent 需要完整的員工轉型與培訓配套。

Encourage AI 的做法是讓 Agent 先以「輔助模式」上線——即時給人類客服建議、提醒客戶情緒變化、推薦最佳回應方案。等團隊建立信任後，再逐步開放自主權。這套漸進式部署策略，值得所有想導入 Agentic AI 的企業參考。

FAQ：關於 AI Agent 你最想問的三件事

Q1：AI Agent 跟傳統聊天機器人有什麼不一樣？

傳統聊天機器人（chatbot）是「規則驅動」的——你問 A 它答 B，遇到沒寫進腳本的問題就跳針或轉人工。Encore AI 這種 AI Agent 則是「目標驅動」的：它理解客戶的意圖，能自主規劃行動步驟，甚至主動發起對話。更關鍵的是，它會從每一次互動中學習——換句話說，用得越久，它的表現越好。

Q2：Encore AI 的互動挖掘技術會不會侵犯客戶隱私？

這是個好問題，也是所有語音 AI 公司必須面對的痛點。Encore AI 的架構設計上強調幾層保護：通話數據在處理前會去識別化（de-identified），所有模型訓練都在企業私有環境內完成，且每個 Agent 的行為都受監控與可審計。但坦白說，這個領域的法規還在演進中——2026-2027 年各國可能推出更嚴格的 AI 語音監管框架，導入前務必確認合規團隊已上線。

Q3：中小企業也能用 Encore AI 嗎？還是只有大公司玩得起？

以目前 Encore AI 的定價模式來看，初期會鎖定金融與保險這兩大高客單產業——畢竟要說服一間中小企業老闆花幾十萬美元導入 AI Agent，還是有點門檻。但好消息是，隨著 Agentic AI 市場規模擴大，2027-2028 年預計會有 SaaS 化的方案問世，屆時月費制、按通話量計價的模式將讓中小企業也能以可負擔的成本，擁有自己的 AI 金牌業務員。

準備好讓你的客服團隊升級了嗎？

AI Agent 不再是未來概念——Encore AI 已經證明，從客戶通話中學習的 AI 能在 2 週內上線，並帶來 30% 以上的成交率提升。你的競爭對手可能正在導入互動挖掘技術，而你還在用傳統 IVR 選單讓客戶按 1 轉總機？

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📚 參考資料與權威文獻

• TechCrunch：Encore AI raises $30M to build AI agents that learn from customer calls
• PR Newswire：Encore AI Raises $30M to Deploy Enterprise AI Platform
• Grand View Research：AI Agents Market Size Report 2026-2033
• Axis Intelligence：AI Agents Statistics 2026
• AI Journ：Encore AI 深度訪談與技術解析

* 本文章所有數據均來自上述權威來源，並經交叉比對確認。市場預測數據以 2026 年為基準年，延伸至 2027 年及以後的趨勢推斷。