Maven AGI의 창립자이자 CEO인 Jonathan Corbin – 인터뷰 시리즈

Jonathan Corbin은 Maven AGI의 창립자이자 CEO입니다. 이전에 Jonathan은 HubSpot의 고객 성공 및 전략 부문 글로벌 부사장으로서 여러 지역 및 업종에 걸쳐 약 1,000명의 고객 성공, 파트너 성공 및 계약 관리자로 구성된 팀을 이끌었습니다. 그의 책임에는 스타트업부터 기업에 이르기까지 전 세계 200,000명 이상의 고객을 대상으로 고객 유지, 수익 성장 및 가치 실현을 추진하는 것이 포함되었습니다.

메이븐 AGI 고객 지원 환경을 손쉽게 변화시키도록 설계된 포괄적인 Generative AI 기본 솔루션입니다. 스텔스 모드에 있는 동안 Maven의 기술은 초기 고객을 위해 93개 이상의 언어로 수백만 건의 상호 작용을 해결한 후 고객 문의의 81% 이상을 자동으로 해결하여 지원 비용을 50% 절감하고 전반적인 고객 경험을 대규모로 향상했습니다.

이전에는 HubSpot에서 고객 성공 및 전략 부문 글로벌 부사장으로 재직하면서 여러 지역 및 업종에 걸쳐 약 1,000명의 고객 성공, 파트너 성공 및 계약 관리자로 구성된 팀을 이끌었습니다. 당신의 인생에서 이 시기의 하이라이트와 주요 시사점은 무엇이었습니까?

해당 기간 동안 Hubspot은 2억 달러 이상의 수익을 올린 가장 빠르게 성장하는 BXNUMXB SaaS 회사 XNUMX개 중 하나였습니다. 우리가 운영하고 있는 규모로 구축하고, 성장하고, 관리할 기회를 가진 사람은 거의 없습니다. 이 속도로 성장하는 회사는 일반적으로 그 규모가 아니며, 우리 규모의 회사는 그 속도로 성장하지 않았습니다. 저는 계획 및 성장에 대한 확장 가능한 접근 방식을 만드는 데 많은 시간을 보냈고, 매우 명확한 목표를 설정하고, 여러 조직에 걸쳐 인센티브를 조정하여 조직으로서 찾고 있던 결과를 창출하고, 다음과 같은 시스템을 갖추고 있는지 확인했습니다. 조직에서 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 가시성을 확보하고 다양한 관점에서 계획을 세웁니다. 우리가 출시하는 모든 것은 현재 고객에게만 효과가 있어야 할 뿐만 아니라 기하급수적인 성장에도 불구하고 연속성을 유지할 수 있는 능력을 갖추어야 했습니다.

Maven AGI를 출시하게 된 계기와 스텔스 모드를 유지한 지 얼마나 되었는지에 대한 통찰력을 공유해 주실 수 있나요?

나는 경력 초기부터 고객 경험에 집착해 왔으며 이것이 바로 이 분야의 업계 선두 기업(Adobe, Marketo, Sprinklr, Hubspot 등)에서 많은 시간을 보낸 이유입니다. 2017년에 저는 서부 여행을 마치고 돌아오면서 Apple, Nike와 같은 몇몇 훌륭한 고객을 만났습니다. 우리는 고립된 데이터를 잠금 해제하고 개별 사용자에게 매우 개인화된 경험을 제공할 수 있는 잠재력에 대해 믿을 수 없을 정도로 심도 있는 대화를 나누었습니다. 수준. 나는 당신이 이 연령 범주나 인구 통계에 속하는 세분화된 접근 방식에 대해 말하는 것이 아닙니다. 아니요, 이는 고객의 기대를 예측하고 적극적으로 참여하기 위해 당사와 공유한 모든 정보를 완전히 배포할 수 있는 능력입니다. 고객으로부터 큰 호응을 얻었지만 당시에는 실제로 기술이 존재하지 않았습니다.

나의 공동 창업자들 – 사미 샬라비, 유진 만, 저는 Google에서 연구가 처음 나온 이후로 항상 규모에 따른 개인화와 변환기가 가질 수 있는 잠재력에 대해 이야기해 왔습니다. Sami는 Google 뉴스(사용자 1억 명 이상)에서 세계 최대 규모의 개인화 엔진 중 하나를 구축했고 Eugene은 이를 위한 개인화를 이끌었습니다. 그래서 우리는 기술이 발전함에 따라 열어볼 수 있는 가능성에 대해 항상 깊고 통찰력 있는 대화를 나누었습니다. 당시 우리가 하고 있던 일에 이것을 적용하면 저는 Hubspot 사용자를 위해 대규모로 훌륭한 경험을 만들 수 있는 데 어려움을 겪고 있었고 Eugene은 Stripe에서 LLM 기능을 제품화하는 방법을 찾고 있었고 Sami는 자신의 통찰력을 공유했습니다. Google에서 잘된 일에 대해 알아보세요.

OpenAI가 수행하는 작업에 대해 처음 듣고 사용 가능한 일부 LLM을 사용하기 시작했을 때 우리는 규모에 맞게 완벽한 고객 경험을 만들 수 있는 기술이 이제 존재하는 지점에 와 있다는 것을 깨달았습니다. 기업은 비용 효율성과 우수한 고객 경험 중에서 선택해야 했으며, 이로 인해 고객 상호 작용을 제한하도록 설계된 복잡한 세분화 전략, 본질적으로 셀프 서비스라고 불리는 장애물이 되는 항목 생성, 지원 연락처 정보를 저장하기 어려운 곳에 저장하는 등 모든 종류의 결과가 발생했습니다. 찾을 수 없습니다.

Maven에서 우선순위가 임팩트이기 때문에 약 1년 전에 Maven AGI를 스텔스 모드로 시작했습니다. 그리고 우리가 하고 있는 일을 발표할 때 우리가 존재하고 돈을 모았다는 것뿐만 아니라 우리의 임팩트와 지표에 대한 실제 사례를 제공하고 싶었습니다. . 우리는 최첨단 기술을 출시하고 더 나은 고객 경험을 개발하기 위해 한계를 뛰어넘는 데 우리와 협력할 만큼 우리를 믿었던 초기 고객들에게 정말 감사드립니다.

Maven AGI의 맥락에서 AGI가 무엇인지 정의할 수 있나요?

AGI는 언어 관점에서 정말 잘 정의되어 있습니다. 즉, 인공 일반 지능입니다. 이것이 실제로 비즈니스 의미에서 무엇을 의미합니까? 우리는 비즈니스 AGI라고 부르는 것에 초점을 맞추고 있으며 이를 함께 작동할 수 있는 오케스트레이션 계층을 통해 특정 책임을 위해 특별히 훈련된 기능적 AI 에이전트를 사용하여 복잡한 작업을 처리하는 능력으로 정의합니다.

예를 들어 은행 계좌 사용자가 은행에 연락하여 예금이 처리되었는지 묻는 경우가 있습니다. 계좌 내역을 통해 우리가 아는 것은 청구서의 차액을 확인하고 현금화를 확인하기 위해 소액 브리지 대출이 필요하다는 것입니다. Maven은 배경 조사, 신용 조사, 대출 서류 작성, 위험 이해, 승인 및 위험에 해당하는 특정 금액 등 관련된 모든 서류 작업을 처리하면서 역사적 맥락을 이해하고 대출을 제공합니다. 프로필을 작성하고, 대출을 승인하고, 그 사람의 계좌로 돈을 이체합니다.

또 다른 예는 CRM 지원 팀에 가서 캠페인 배포 방법을 묻는 사람입니다. 이를 통해 우리가 이해할 수 있는 것은 그들은 캠페인을 만드는 방법을 알고 싶어하지 않고 특정 날짜까지 특정 수의 리드를 원한다는 것입니다. 사용자는 "다음 달에 100개의 리드를 주세요"라고 말할 수 있으며 Maven은 이를 전달하는 엄청나게 복잡한 작업을 수행하게 됩니다.

AI가 역사적으로 고객 지원에 통합되는 방식에 있어 가장 큰 문제는 무엇입니까?

역사적으로 고객 지원의 AI는 매우 결정적이며 훈련하는 데 수개월이 걸리는 기계 학습 모델을 사용했습니다. 이러한 모델은 기본적인 if-then 논리에 따라 작동했습니다. 즉, 사용자가 X를 선택하면 Y 옵션이 제공됩니다. 이러한 단순한 접근 방식은 기대에 미치지 못하여 실망스러운 결과를 가져왔고 많은 CX 전문가가 AI의 잠재력에 회의적이었습니다. AI 기반 고객 지원의 진정한 성공은 역동적인 개인화, 추론 능력, 의미 있는 조치를 취하는 능력에 달려 있습니다.

고객 지원 문의를 처리하기 위해 Maven AGI를 교육하는 데 관련된 주요 단계는 무엇입니까?

정말 간단합니다. . . 인간을 훈련시키는 데 사용할 모든 정보에 대한 액세스 권한을 우리에게 제공하십시오. 우리는 몇 주나 몇 달이 아닌 며칠 내에 높은 정확도로 이를 가동하고 실행할 수 있습니다. 특정 목소리 톤, 언어 및 원하는 이모티콘을 사용합니다.

Maven AGI는 고객 지원 비용을 줄이고 전반적인 고객 만족도를 높이는 데 어떻게 도움이 됩니까?

회사에서는 다양한 방식으로 Maven AGI를 배포하지만 가장 빠른 효과를 얻을 수 있는 가장 좋은 방법은 고객이 사용하려는 엔드포인트 또는 채널(채팅, 웹, 검색, Slack, 제품, SMS 등). 이를 통해 우리는 대기 시간 없이 고객에게 즉각적이고 개인화된 결과와 조치를 제공할 수 있으며, 놀라운 지원 상담원이 자신이 가장 잘하는 일을 수행하고 문제 해결을 위해 인간 상호 작용이 정말로 필요한 고객과 협력하도록 보장할 수 있습니다.

Maven AGI가 그토록 높은 비율의 자율적 문제 해결을 달성할 수 있었던 기술 발전은 무엇입니까?

저는 우리가 데이터 문제를 해결하기 위해 세계 최고의 엔지니어링 팀 중 하나를 채용했다고 믿습니다. Google의 검색, Meta 및 Amazon의 대규모 개인화와 같은 문제를 해결하고 수년 동안 이러한 종류의 문제를 해결하기 위해 고민해 온 훌륭한 사람들입니다. 데이터는 단편화되고 고립되어 있으며 고객의 질문에 답변하고 조치를 취하려면 다른 누구보다 더 많은 데이터를 수집할 수 있어야 했습니다. 두 번째 부분은 단순히 질문에 답하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 알기 때문에 조치를 취하고 액션 엔진을 구축하는 능력입니다. 비즈니스 AGI를 달성하려면 사용자의 요구를 예측하고 의도적으로 참여시킬 수 있어야 합니다.

에 대해 더 자세한 내용을 제공해 주실 수 있나요? 최근 20천만 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달 그리고 어떻게 활용될까요?

우리는 시드 라운드를 통해 달성하고자 했던 모든 실린더에 도달하게 된 행운을 누렸습니다. 즉, 실제 문제를 해결하는 제품인 훌륭한 엔지니어링 팀을 구성하고 제품에서 가치를 얻는 고객을 확보하는 것입니다. 우리는 13년도 채 되지 않아 시드 라운드를 시작했지만 우리와 함께 여정에 참여하고 싶어하는 정말 훌륭한 투자자들이 있었습니다. M28과 함께 시간을 보낸 후 우리는 Maven AGI의 미래를 계속 함께 구축하게 되어 정말 기뻤습니다. 작년에 우리가 모금한 XNUMX만 달러는 GTM 팀을 구축하고, 파트너 생태계 구축에 투자하고, 액션 엔진(™) 및 플랫폼 기능을 확장하면서 엔지니어를 계속 채용하는 데 사용될 것입니다.

향후 5년 동안 고객 지원 산업에서 AI의 역할이 어떻게 진화할 것으로 보시나요?

미래는 지원, 서비스, 판매, 다양한 기능으로 나누어지지 않습니다. 대신, 고객 지원은 지저분한 핸드오프와 사일로화된 데이터 없이 원활하고 통합된 고객 경험의 일부가 될 것입니다. 고객의 기대치가 발전함에 따라 우리가 고객에게 서비스를 제공하는 방식도 발전할 것입니다.

오늘날 고객의 요구사항은 3가지 범주로 분류됩니다.

• 셀프 서비스를 원하는 사람 – 질문에 대한 해결책이나 답변을 찾는 능력.
• 셀프 서비스에 액세스하고 싶지만 올바른 조치를 취하고 있는지 확인이 필요한 고객.
• 흰 장갑 서비스를 요구하고 사람의 도움이 필요한 고객.

미래에도 3가지 범주가 있지만 고객의 기대는 크게 다를 것입니다.

• 질문에 대한 즉각적인 답변을 기대합니다.
• 개인화, 사용 데이터, 전체 기록 컨텍스트, 조치를 취하고 선택한 채널에서 참여하는 능력을 통해 고객의 요구 사항과 질문을 예측합니다.
• 대기 시간과 긴 줄 없이 고객 지원 상담원과 소통할 수 있는 능력, 질문에 대한 답변을 얻을 수 있는 능력, 전체 기록 컨텍스트, 즉시 조치를 취할 수 있는 능력.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 메이븐 AGI.