Mavenoid創辦人Shahan Lilja過去任職大數據分析公司Palantir，並曾成立提供AI技術服務的Longview。他分享，當時便注意到硬體品牌在維修上遇到的困境：「大多的產品維修看起來很複雜，實際上總是相同的幾個問題被一遍又一遍地解決。」

Shahan Lilja進一步解釋，雖然絕大多數的修復作業都是重複性的步驟，但不管是已經遇過多少次的問題，都還是得經過制式關卡：由客戶聯絡客服人員、詢問並了解狀況、最後派遣維修工或回收產品送修，「雖然想找人修東西不難，但卻沒辦法像改班機一樣，動動手指就能完成。」他接著說，產品公司當然知道如果能將維修簡化處理，可以節省一筆可觀的開銷成本，然而，想要開發出「維修引導自動化」技術，除了要讓系統掌握專業知識，還得想辦法做到精準提供維修步驟，這對硬體公司來說困難且麻煩。

因此，大多公司寧願直接投入更多人力資源。這正是促使Shahan Lilja創辦Mavenoid的原因──運用自身擅長的AI與數據分析技術，為硬體產品公司建立一個「讓客戶自行解決產品所有狀況」的雲端平台，提升客戶體驗之餘，更為品牌方省下不必要的人力支出。

Mavenoid的運作流程是，由產品公司先在平台建立好符合自家產品維修步驟，之後當客戶遇到問題時，只要點入Mavenoid選擇想修理的項目和所遇到的狀況，就會由AI自動判斷並提供合適的維修教學。與一般的聊天機器人差異在於，Mavenoid的運算是由能使用自由語言理解（NLU）的AI進行機器學習的結果，因此能將客戶輸入問題時的特定意圖納入考量，用以解決更複雜的問題，而不只是照著設定好的聊天機器人路徑給予回應。每解決一位客戶的問題，Mavenoid也會將經驗納入學習系統，使維修知識模型越來越完善和精確。Shahan Lilja強調，Mavenoid的技術能做到真正理解客戶需求，而不只是簡單地查找或匹配關鍵字而已。

除了自助維修引導之外，如果客戶仍需要真人協助，也可以提出聯繫客服的要求。在Mavenoid上，與客服溝通支援視訊通話，且只要客戶將鏡頭對準產品，客服人員就能自由放大、圈選或在螢幕上用畫筆繪圖，讓維修解說更加詳細明確。使用Mavenoid對話時，客服人員也能同步得到由AI提供的維修指引，避免過去客服人員往往也不熟悉專業知識、難以直接解決客戶狀況的窘境。而視訊通話結束後，客服人員也可以提供反饋意見，同步納入Mavenoid的學習模型。

文字：編輯部 

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