O caso de uso: como Valon implanta Decagon
Valon, a mortgage servicer, uses Decagon's AI voice agents to handle inbound homeowner calls, including during volume spikes. It also uses Decagon's Agent Operating Procedures to build new use cases, create APIs and debug call flows on its own.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Decagon. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
CSAT was maintained at ~90%
even during call volumes 2–3x higher than ever before
Nas palavras do cliente
A Decagon nos mostrou que velocidade e conformidade não precisam estar em conflito. Ela superou os desafios regulatórios da administração de financiamentos imobiliários sem perder o ritmo de inovação da Valon, gerando maior deflexão e mantendo uma ótima experiência do cliente.Tradução automática do inglêsVer o original
Decagon showed us that speed and compliance don’t have to be at odds. They navigated the regulatory challenges of mortgage servicing while keeping up with Valon’s pace of innovation, driving higher deflection and sustaining a great customer experience.Outras ferramentas de IA usadas por Valon
Outras relações públicas registradas no usedby.
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Clientes de todos os setores, com evidências públicas.
1-800-FlowersConfirmado
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Com base no estudo de caso publicado por Decagon. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
decagon.ai- Fonte publicada em
- 28 de out. de 2026
- Última verificação
- 10 de nov. de 2026
Abrir a captura da fonte O que o estudo de caso afirma e o que verificamos
O que comparamos com a página.
- O número: 50%+Verificado
O número está na página; o rótulo é redação nossa.
- O trecho citado acimaVerificado
Copiado palavra por palavra da página, perto do nome de Valon.
- A data de publicaçãoVerificado
Lida nos próprios metadados da página, nunca adivinhada.
- Valon usa DecagonVerificado
Linha de nível Confirmado.
- O resultado em siNão verificado
Nós o citamos; não o medimos.
Achieved 50%+ deflection on voice for inbound calls, even when onboarding 80,000 loans in a single month.


