Forrester Wave 2026 年对话式 AI 平台和客户服务报告的主要结论

对话式 AI 平台正在从回答问题转向完成任务。 

这是一个根本性的转变，为客户服务和销售团队服务的 650 多家全球对话式 AI 提供商正在采用代理框架来实现这一转变。 

然而，尽管企业竞相采用这些新框架，但它们仍然需要更成熟的集成、数据战略和分析。

与此同时，对话式 AI 领域的领军企业面临着新的竞争。资金雄厚的后起之秀们正试图利用在智能体 AI 时代构建的平台，蚕食它们的市场份额。 

因此，整个市场处于不断变化之中，Forrester 旨在通过分析该领域“最重要的”平台提供商来支持买家。 

该研究公司根据两个核心标准进行分析：战略实力和产品实力，并细分为 22 个子标准。 

通过这种方式，它揭示了该领域的几个引人入胜的趋势，同时也重点介绍了三位市场领导者。 

谁是Forrester预测2026年对话式 AI 市场的领导者？

Forrester Wave 报告指出了三个市场领导者：NiCE Cognigy、Kore.ai 和 Omilia。 

NiCE Cognigy 凭借其强大的战略实力领先业界。NiCE 是 CCaaS 和劳动力互动管理（WEM）领域的领导者，Forrester 认可 Cognigy 将其 AI 技术应用于 NiCE 产品组合的巨大潜力。例如，为人类和 AI 代理构建单一的WEM平台极具吸引力，而这已列入NiCE的开发路线图。 

与此同时，Kore.ai 凭借其强大的产品实力领先，Forrester 特别赞扬了其 AI 模型管理（融合了第一方 LLM 和 SLM）、治理功能和后端系统集成。

Omilia凭借其“重要的OEM合作关系”、客户支持服务以及在交付边缘用例方面的经验，也跻身领先集团。

下图列出了 Forrester 评估的其他 11 家供应商。

Forrester 上一次发布针对客户服务领域对话式人工智能的 Wave 研究报告是在两年前。除了 Cognigy 和 Kore.ai 继续保持领先地位外，最新报告的内容与以往大不相同。

事实上，此前的领头羊 Onereach.ai 已跌出榜单。与此同时，Sprinklr、Avaamo、Verint 和 eGain 也都下架了。

相反，Sierra、Uniphore、Intercom 和 Rasa 被评为“表现强劲的公司”，而 Poly.ai 和 LivePerson 也首次入选。

这再次凸显了市场内部的动荡状态，谷歌、Decagon 和 Boost.ai 等知名公司均未包含在内。 

然而，这只是该报告的一个结论。仔细审视 Forrester 对各供应商的分析后，还会发现其他几个结论。

Forrester Wave 2026 年对话式 AI 和客户服务报告的 7 个主要结论

根据 Forrester Wave 2026 年研究报告中的供应商分析，对话式 AI 市场涌现出七大总体趋势。以下是对每项趋势的原创分析。

1. 对话式 AI 定价策略尚不成熟

Forrester 用来评估对话式 AI 提供商战略的标准之一是“定价灵活性和透明度”。值得注意的是，只有一家供应商在该类别中的得分超过五分中的三分：Rasa。

Rasa 的独特之处在于其免费增值模式，该模式允许组织免费构建和验证 AI 代理。它还为每月处理少于 1000 个联系人的团队提供免费的开发者版本，从而降低了实验和早期部署的门槛。

尽管Rasa的案例或许能给我们带来一些经验教训，但Forrester的报告最终强调，对话式 AI 的定价模式仍不成熟。相反，供应商们仍在尝试几种常见的定价方法：

• 按座席定价： 一种类似于传统呼叫中心按席位定价的订阅模式。
• 按操作定价： 一种基于消耗的模型，其中成本随着代理执行的每个任务而增加。
• 按工作流程定价： 类似于按操作定价，但与完成定义的多步骤流程挂钩。
• 按解决次数计费： 一种基于绩效的模式，当交互成功解决时才收取费用。
• 按分钟计费（语音代理）： 一种基于时间的模式，通常根据使用情况实行分级收费。

展望未来，最有可能在价格方面胜出的供应商将是那些将灵活的定价结构与清晰、细致的投资回报率分析相结合的供应商。

2. 个性化是另一个需要改进的领域

Forrester 称赞 Netomi “在管理客户数据方面具有卓越的能力，从而能够实现个性化的客户互动”。

然而，在 Forrester 对供应商个性化的分析中，这只是唯一一个突出的提及，这也印证了个性化很少被定位为一项决定性优势。

这令人惊讶，因为这里蕴藏着巨大的机遇。与其接入客户关系管理系统（CRM）获取背景信息，不如利用协调一致的客户数据平台（CDP），这样就能提供更精准、真正个性化的客户体验。

例如，通过 ERP 解决方案将数据导入 CDP 的代理可能会注意到客户最近的账单异常高，并预料到该查询。 

此外，还有机会引入实时数据，以实现客户互动的个性化，尤其是在语音渠道上。 

例如，如果客户听起来很紧张，语音客服能否放慢语气？如果客户语速很快，好像很着急，客服能否跟上语速？

供应商很少提供此类功能，CX Foundation 在其最近的对话式 AI 市场概述中强调了这一机遇。 

3. Sierra 成功颠覆行业格局，其他公司却未能做到

Sierra 成立于 2023 年，由 Salesforce 前联合首席执行官 Bret Taylor 领导，估值已达 100 亿美元，赢得了那些渴望直接采用代理优先架构而不是改进传统堆栈的公司青睐。

虽然 Sierra 获得了“表现强劲”的赞誉，但 2026 年 Forrester Wave 报告中缺少其他在 AI 代理时代诞生并已赢得大量企业业务的供应商，这是一个明显的缺憾。

以 Decagon 为例。该公司同样成立于 2023 年，估值已达 45 亿美元，并凭借其代理操作流程 (AOP) 的概念赢得了德国电信等大型企业客户。

AOP 允许客​​户体验 (CX) 负责人以自然语言定义他们期望的体验，然后将其转换为代码，供 IT 团队设置规则、强制执行安全措施并与后端系统集成。最终形成统一的运营模式，有助于消除内部关于对话式 AI 战略所有权归属的摩擦。

除了 Decagon 之外，Crescendo.ai 也是另一家颠覆性企业。该公司于 2024 年推出，如今的年度经常性收入 (ARR) 已超过 1 亿美元。

Crescendo 的承诺是摒弃工作流、决策树、伪代码或循序渐进的编排。它甚至不使用像 Decagon 的 AOP 那样的结构化抽象。相反，它完全基于行为提示、知识库、工具访问和策略（即防护措施），声称能够实现更灵活的推理和更好的边界情况处理。 

由于这些品牌是市场上的新兴品牌，且具有很强的差异化优势，Forrester或许是出于谨慎考虑才没有将它们纳入报告。不过，预计它们会在未来的报告中出现，因为它们是竞争激烈的市场中难得的远见卓识者。

4. 与遗留系统的集成是许多企业的一大障碍

企业运行依赖于复杂的后端系统，AI 平台必须与之无缝集成。然而，这仍然是一个持续存在的障碍，尤其对于那些更具颠覆性的供应商而言更是如此。

例如，虽然 Sierra 在其代理框架、愿景和路线图方面获得了最高分，但在遗留系统集成方面只获得了五分中的一分。

其他三家供应商在传统集成方面也获得了类似的低分，这种限制可能会导致可扩展性受限、难以支持复杂的工作流程，以及对外部工具和变通方法的更大依赖。

相比之下，Intercom、Kore.ai 和 Yellow.ai 在传统系统集成方面表现出色。Yellow.ai 的方法尤其值得关注，它使用本地部署的“翻译器”应用程序来连接其平台和传统系统。

然而，关于集成的讨论正逐渐从基本的连接转向协调。

重点不再仅仅是连接系统并通过 API 推送或拉取数据，而是转向协调多个系统中的代理，管理跨工具的端到端解决方案，以及在代理链中强制执行安全性和防护措施。

供应商如何适应和应对这种转变，对其长期竞争力至关重要。

5. 对话式 AI 提供商在报告和分析方面奋起直追

许多对话式 AI 提供商交付代理框架的速度比他们衡量其端到端影响的速度要快得多，导致企业依赖外部商业智能 (BI) 解决方案。

即使是 Forrester Wave 评选中领先的 NiCE Cognigy 的客户也表示，他们会将数据导出到 Tableau 等工具，以报告联络中心之外不断变化的结果。 

尽管如此，NiCE 确实为管理和监控人类及 AI 代理提供了一个引人注目的愿景，将其作为统一 WEM 解决方案的一部分。然而，目前许多客户仍在努力完善分析层，这也是整个行业的趋势。

例如，针对 Yellow.ai 和 LivePerson 的反馈凸显了企业客户对第三方报告的过度依赖。  

此外，Forrester 在报告中并未明确指出分析是任何供应商的核心优势，这或许凸显了端到端结果衡量和客户体验洞察作为差异化机会的重要性。 

6. 服务提供商意识到，快速实现价值是关键的差异化因素

Forrester 指出，各供应商的许多优势都与快速实现价值有关，因为供应商都在优化部署速度、降低前期投入和加快投资回报率。 

分析指出，供应商实现这一目标主要有三种方式。

首先，预构建组件可以减少定制需求。Intercom 在这方面表现出色，它拥有丰富的预构建元素库，有助于加快部署速度。

其次，通过 AI 辅助开发。该报告重点介绍了 Yellow.ai 和 Uniphore 的出色案例。Yellow.ai 的 Nexus AI助手可以帮助识别、确定优先级并测试应用程序，而 Uniphore 则提供能够挖掘用例、建模、测试性能，甚至提供评分和改进建议的工具。

最后，供应商们正在彻底重新思考部署模式。例如，Sierra公司会提前部署工程师，以减少实施过程中的阻力并加速产品推广应用。

更快的语音生成速度和预训练意图是对话式 AI 提供商加速部署的其他途径。Boost.ai 和 DRUID AI 是报告之外但在这方面表现优异的供应商示例。

7. 整合与平台化正在加速

本报告中提及的许多供应商都是通过收购转型进入对话式 AI 领域的。例如，NiCE 收购了 Cognigy，Automation Anywhere 收购了 Aisera，而 SoundHound 则先后收购了 Amelia、Interactions 以及（最近）LivePerson。 

这并非偶然趋势；这些供应商正在整合全栈能力，以满足企业对更少供应商、更紧密集成和统一治理的需求。

此外，通过整合各自的能力，供应商可以将独特的功能推向市场。例如，NiCE 可以利用其劳动力管理 (WFM) 方面的专业知识，开发一种独特的解决方案来管理人类和 AI 代理。同时，SoundHound 可以将传统的对话式 AI 体验扩展到智能设备中。 

然而，这里存在一个矛盾。购买能力很容易获得，但将其整合到一个统一的平台却很难。因此，这些愿景的实现可能需要时间。

内容来源：https://cxfoundation.com/blog/forrester-wave-conversational-ai-2026