在客户体验行业深耕十余年后，三位好友杰米·斯科特（Jaime Scott）、米歇尔·丁斯莫尔（Michelle Dinsmore）和亚历克斯·理查兹（Alex Richards）决定创立自己的公司EvaluAgent，旨在为呼叫中心开发质量保证测试软件。
三位联合创始人表示，他们共同的动机是寻找解决联络中心经理过度劳累问题的方案。审查客户通话和短信以进行质量保证需要耗费大量时间——事实上，这种工作很少能定期开展。据一家来源称，实际上只有1%到2%的联络中心电话会接受评估。
担任该公司首席执行官的斯科特在电子邮件采访中对TechCrunch表示：“从本质上讲，联络中心的角色是服务客户。”“这些客户是人类，因此他们将始终要求提供仅靠技术无法提供的服务水平和体验。我们的信念是，坐席的员工体验越好，他们能够提供的客户体验就越好。”
斯科特、丁斯莫尔和理查兹于2012年正式注册成立了EvaluAgent。团队迅速壮大，但初期主要专注于服务少数几家企业客户。这一局面在2018年和2019年发生了变化，斯科特表示，管理层当时意识到市场缺乏一种更灵活的基于软件即服务（SaaS）的质量保证测试解决方案。
如今，EvaluAgent的平台旨在帮助质量保证人员跨渠道分析文本和语音对话，从而对客服代表进行辅导和培训。通过高度自动化的工作流，EvaluAgent试图提升质量保证团队的工作效率，并在统一仪表盘中展示与质量保证相关的统计数据。
经理可以通过EvaluAgent的专用工具提供员工反馈，而员工则可以在EvaluAgent内置的企业知识库中查找常见问题的答案。
“EvaluAgent不仅提供质量保证功能，还为客户提供工具，确保评估人员的发现能够转化为客服团队的持续行为改变，”斯科特说。“总体而言，该平台代表了呼叫中心质量团队的完整记录系统。”
EvaluAgent还提供由语音识别技术与OpenAI的ChatGPT结合驱动的自动评分系统。该系统名为SmartScore，必要时会对对话进行转录，并利用ChatGPT——一种理解文本的人工智能聊天机器人——来总结对话以获取见解、对评分项目进行评级并提供辅导建议。
“开箱即用的关键时刻，如客户沮丧、重复联系和投诉升级，都会被自动标记，”斯科特解释道。“它……使组织能够实现更高的交互覆盖率，并简化质量保证流程，同时让质量保证团队保持完全的控制权。”
然而，人们不禁担心算法在评估坐席行为时可能存在偏见。毕竟，研究表明，人工智能更有可能将黑人语言分类为“有毒”或“冒犯性”。而且众所周知，语音识别技术也存在种族和民族偏见。那么，SmartScore值得信赖吗？
斯科特并未详细阐述EvaluAgent采取了哪些措施来对抗算法中的偏见。但他强调，这些算法并非旨在取代人类的质量保证评估员。
“EvaluAgent在技术资源上进行了大量投入，以整合其用例中可用的最佳AI模型，”他说。“我们采用模型无关（model-agnostic）策略，我们认为这在现代快速演进的AI格局中具有显著优势。随着此次融资的完成，更多由AI驱动的创新和自动化将随之而来，这些创新将整合最新的AI模型，同时允许质量保证团队继续处于关键工作流的核心位置。”
缺乏透明度似乎并未影响公司的成功。EvaluAgent声称，过去三年其收入增长了近五倍，客户群体涵盖财富500强企业、中型业务流程外包商以及科技公司。
这种势头吸引了主要投资者的关注，他们向EvaluAgent的A轮融资注入了资金。今日宣布的由PeakSpan领投的A轮融资已关闭，金额为2000万美元，使EvaluAgent的总融资金额达到2100万美元。
该交易的主管合伙人菲尔·达（Phil Dur）表示，他看到了他所描述的“质量领域”中的“巨大机会”。尽管在该领域存在激烈的竞争在这个超过353亿美元的市场中，显然——包括Invoca在内的初创公司提供的功能与EvaluAgent相似——但并不完全相同。
Dur通过电子邮件表示：“经过多年对该类别的研究，我们相信EvaluAgent是质量保证和绩效改进软件领域最强的供应商。”“该平台在中小型呼叫中心表现出色，同时具备服务拥有大型呼叫中心运营的企业级客户的能力。”
Scott表示，A轮融资将用于丰富其产品、扩大远程团队并支持“新市场和现有市场”的客户。
他说：“大约25%的呼叫中心市场仍在使用电子表格运行其质量保证（QA）项目，而另一部分则尽力利用内部遗留工具。”“呼叫中心正面临新的动态——在优化成本以应对可能动荡的宏观环境的同时，平衡精简的人员配置和较少的现场坐席，同时满足日益挑剔的客户（呼叫量、等待时间和升级投诉持续上升）的需求。”