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產(chǎn)業(yè)AI To B領(lǐng)域下一個(gè)投資轉(zhuǎn)型風(fēng)口？
發(fā)布時(shí)間：2019-05-06 分類：趨勢研究
2018年，有一種聲音甚囂塵上：創(chuàng)業(yè)的“黃金十年”已經(jīng)過去。
巨頭們在2018年經(jīng)歷資本寒冬之后，紛紛轉(zhuǎn)向To B，無一例外。而原本就在To B細(xì)分賽道的中小玩家，或欣欣向榮，或黯然離場。2018年的To B市場，跌宕起伏。
然而，當(dāng)我們把目光深入到To B細(xì)分領(lǐng)域中會發(fā)現(xiàn)，AI交出的成績卻是亮眼的。數(shù)據(jù)顯示，人工智能領(lǐng)域共產(chǎn)生396起投資事件，吸金464.31億人民幣(數(shù)據(jù)來源于企服頭條)。從2018年春節(jié)開始，人工智能領(lǐng)域的大新聞就幾乎從未間斷：百度無人車亮相央視春晚;阿里云人工智能助力平昌冬奧會;商湯科技與曠視科技分別獲得大額融資……每一起事件都振奮著AI產(chǎn)業(yè)人的神經(jīng)。
以前大家都在科普AI如何改造各行各業(yè)，從前幾年的預(yù)熱到現(xiàn)在的極熱，這說明AI已經(jīng)到了轉(zhuǎn)型的關(guān)口——提倡產(chǎn)業(yè)和AI融合，擁抱產(chǎn)業(yè)AI。阿里布局“新制造”，騰訊擁抱“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”，馬化騰在知乎上發(fā)問“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)融合創(chuàng)新，會帶來哪些改變?”
雖說“產(chǎn)業(yè)AI”已成高頻詞，但此時(shí)此刻，所有致力于發(fā)展產(chǎn)業(yè)AI的決策者仍感迷惑。
產(chǎn)業(yè)AI究竟是何方神圣?
正如阿里胡曉明所說，“人工智能不應(yīng)僅僅是實(shí)驗(yàn)室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更是‘產(chǎn)業(yè)AI’”。所謂產(chǎn)業(yè)AI當(dāng)然是在具體的一個(gè)個(gè)產(chǎn)業(yè)里發(fā)揮作用的AI技術(shù)和產(chǎn)品，也就是我們經(jīng)常說的AI賦能傳統(tǒng)行業(yè)。但有點(diǎn)不同的是，在討論AI賦能行業(yè)，或者所謂“AI+”的時(shí)候，往往設(shè)想的是以AI為主體，來實(shí)現(xiàn)某個(gè)領(lǐng)域的固有功能。比如一些AI+電銷平臺，就是用AI的語音交互和NLP能力，來實(shí)現(xiàn)智能外呼功能。
在這種情況下，一般思考的是用AI替代，而不是用AI結(jié)合。它能改善一些情況，卻無法真正提高這個(gè)產(chǎn)業(yè)本身的效率，降低原始成本，更不能融合在整個(gè)產(chǎn)業(yè)線之中。
產(chǎn)業(yè)AI，必須是能夠與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)無縫結(jié)合，推助產(chǎn)業(yè)核心部類向前發(fā)展的。尤其需要注意的是，深度的產(chǎn)業(yè)AI必然指向復(fù)雜的行業(yè)限制和真實(shí)需求，往往比簡單的AI替代論復(fù)雜很多。
比如說想讓AI來評估線索質(zhì)量情況，提高銷售效率。聽起來蠻簡單的一件事，但是一名老銷售，卻需要了解目標(biāo)客戶的工商信息、新聞、產(chǎn)品情況、企業(yè)規(guī)模、招聘情況、企業(yè)決策人、客戶跟進(jìn)情況等等十幾個(gè)因素根據(jù)不同的權(quán)重才能綜合評估客戶情況，判斷轉(zhuǎn)化商機(jī)的機(jī)率，為提供最合適的解決方案;假如AI系統(tǒng)只算了其中一兩個(gè)，漏算了某些因素，豈不是耽誤了商機(jī)?
所以說，產(chǎn)業(yè)的需求往往比我們一般想象中復(fù)雜太多，在智能銷售服務(wù)商探跡科技CEO黎展看來，AI想解決產(chǎn)業(yè)問題，必須具備三個(gè)方面的基礎(chǔ)能力：
數(shù)據(jù)規(guī)整能力：真實(shí)世界中，數(shù)據(jù)和信息常常是從幾個(gè)方向混雜過來。假如AI只能數(shù)據(jù)收集、而沒有數(shù)據(jù)清洗、規(guī)整，這只會增加企業(yè)噪音。就像上面說的銷售場景，AI必須綜合各方面信息和實(shí)時(shí)變化的數(shù)據(jù)流，隨時(shí)做出統(tǒng)領(lǐng)全局的最優(yōu)解。這就像人類的大局觀，沒有大局觀的人不能勝任管理，沒有大局觀的AI也是一樣。
簡單易用體驗(yàn)：想做產(chǎn)業(yè)AI，必須承認(rèn)的一點(diǎn)是目前的AI并不能徹底取代人類。必須是人機(jī)協(xié)同的工作模式，但是人機(jī)如何協(xié)同，如何在縮減人的工作時(shí)間，提高人的工作效率之外，不會浪費(fèi)大量學(xué)習(xí)成本和適應(yīng)成本，也是關(guān)鍵問題。
持續(xù)進(jìn)化能力：日新月異的工作，必須讓人不斷去適應(yīng)和學(xué)習(xí)新的工作方式，對于AI也是一樣，如果產(chǎn)業(yè)AI不能進(jìn)化，那么工作需求一旦變更AI就變成廢鐵一塊，那確實(shí)不要也罷。
產(chǎn)業(yè)AI該將何去何從?
如果你身處一個(gè)比較傳統(tǒng)的行業(yè)，不妨想想，假如為你安排一位超級智能的AI助手，你的第一反應(yīng)是什么?
很興奮?那么第二反應(yīng)呢?大概是感覺學(xué)起來很麻煩，不知道到底好用不好用，擔(dān)心成本和收益不相符，等等等等。
以CRM為例，傳統(tǒng)CRM就是表單，很死、數(shù)據(jù)很少。某些廠商所謂的AI+CRM是補(bǔ)全線索工商信息或提供線索自動分配功能，僅把CRM定位在管理的功能，把AI當(dāng)成一個(gè)已有業(yè)務(wù)中的小補(bǔ)丁，去提升點(diǎn)管理效率。但銷售的核心訴求——“增長”卻沒有得以滿足。一位老銷售告訴我們 “更換了CRM對于我們的改變不大，每天一早，我們還是得要搜索互聯(lián)網(wǎng)，列出當(dāng)天打電話的行業(yè)客戶，然后去找電話。有時(shí)公司數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，經(jīng)常只有一個(gè)總機(jī)，不知道客戶的信息是誰，打到前臺就會被質(zhì)疑、阻攔。這是非常難受的場景，工作很難開展，團(tuán)隊(duì)流失率很高。”
由此可見，如果不是從0到1徹底顛覆一個(gè)產(chǎn)業(yè)，而做的是從1到100的事，只是對原有業(yè)務(wù)進(jìn)行效率上的提升，這將很難創(chuàng)造大的價(jià)值。也因此，相比起單點(diǎn)技術(shù)，平臺性的技術(shù)也更受企業(yè)、投資者歡迎。所謂平臺性指的是產(chǎn)品/服務(wù)針對的不再是局限在一小部分。還是拿銷售場景為例，他針對的可能不僅僅是銷售管理這一塊，它可能涵蓋整個(gè)銷售流程：從線索挖掘、商機(jī)觸達(dá)到成單分析銷售的全流程。具體到智能化CRM而言，將企業(yè)從前端到后端全流程打通，從數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)兩方面來促進(jìn)銷售自動化、數(shù)據(jù)智能推薦，把內(nèi)外部連接的產(chǎn)品線呈現(xiàn)出來。一套承載了企業(yè)更核心數(shù)據(jù)的智能化CRM管理系統(tǒng)，對智能化運(yùn)營、精準(zhǔn)決策和高效管理有巨大意義。
而最終的目的是讓AI發(fā)揮真正的核心能力——以更小的代價(jià)去支撐更復(fù)雜的場景。要如何實(shí)現(xiàn)從0到1徹底顛覆?需要兩個(gè)方面：
第一，深入場景：很多AI技術(shù)走進(jìn)現(xiàn)實(shí)時(shí)，往往會太重AI太輕現(xiàn)實(shí)，這樣做的直接結(jié)果是完全低估了產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程的難度。我們時(shí)長忽視的一個(gè)問題，是AI技術(shù)有時(shí)候并不能討人喜歡。看似有道理的技術(shù)解決方案，在真實(shí)產(chǎn)業(yè)場景里其實(shí)是無效的。
比如AI信息抓取方案在線索獲取方面的應(yīng)用。一般我們理解銷售使用信息搜索，無非就是目標(biāo)客戶全部信息進(jìn)行抓取。但事實(shí)上卻不是這么回事，直接將網(wǎng)站信息轉(zhuǎn)換成文字，夾雜了大量的噪音，根本是無效轉(zhuǎn)化，反而加大了銷售工作的難度。真正需要的是AI能夠理解文本、抽取邏輯將關(guān)鍵業(yè)務(wù)信息摘取，這才能真正幫到銷售人員。
所以說，真正的產(chǎn)業(yè)AI必須以從業(yè)者為核心去思考問題，這需要對產(chǎn)業(yè)深度的理解，一定的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，以及關(guān)鍵領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)深度合作。
第二，讓數(shù)據(jù)更加智能。另一方面現(xiàn)在的人工智能發(fā)展起來的主要原因是我們的數(shù)據(jù)量在大大增加，尤其是企業(yè)數(shù)據(jù)量，同時(shí)數(shù)據(jù)處理能力提升很快，這就使得從量變引起質(zhì)變，在某些領(lǐng)域，機(jī)器能干的事甚至已經(jīng)可以超過人了。這件事的決定因素是什么?是數(shù)據(jù)。如果知識是人類進(jìn)步的階梯，數(shù)據(jù)就是AI進(jìn)步的階梯——這正是數(shù)據(jù)對于AI的核心意義。人工智能發(fā)展接下來最重要的就是要獲得百萬量級以上的標(biāo)注數(shù)據(jù)。IDG資本牛奎光曾經(jīng)說過“在人工智能領(lǐng)域，中國最大的優(yōu)勢是有數(shù)據(jù)。”
但如何讓數(shù)據(jù)更智能?阿里巴巴給我們提供了一個(gè)很好的思路： “一切業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”。前者強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的沉淀和收集，后者強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的應(yīng)用，更加聚焦讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值。
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化將企業(yè)相關(guān)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的原生數(shù)據(jù)以數(shù)字方式存儲，通過內(nèi)在的指標(biāo)化做好統(tǒng)一、規(guī)范及標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可利用、可分析、可改進(jìn)，進(jìn)入運(yùn)營環(huán)節(jié)。業(yè)務(wù)過程當(dāng)中各種核心的指標(biāo)、跟核心的業(yè)務(wù)價(jià)值相關(guān)聯(lián)的部分都可以數(shù)據(jù)化沉淀下來。這是平臺干的事情。但此后，這些原生數(shù)據(jù)要想為企業(yè)要發(fā)揮洞察和預(yù)測的能力，還要進(jìn)入到下一步——“一切數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”。
數(shù)據(jù)的回饋能力就顯得尤其重要，所有業(yè)務(wù)場景中收集和采集的數(shù)據(jù)，圍繞業(yè)務(wù)場景形成閉環(huán)，根據(jù)物流調(diào)度算法或庫存的預(yù)測反作用到業(yè)務(wù)， 使數(shù)據(jù)能夠自我生長、消化吸收、形成新的知識體系。如果無法解決閉環(huán)問題，AI公司就只能停留在做數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化、錄入和分析層面，注定無法分得更多的蛋糕。
這就好比，同樣背景的學(xué)生在后來的實(shí)際工作中會有天壤之別?其關(guān)鍵是后續(xù)學(xué)習(xí)能力。讓數(shù)據(jù)在這個(gè)循環(huán)當(dāng)中不斷的自我完善和發(fā)展，從而形成新的知識體系，才是AI技術(shù)應(yīng)當(dāng)攻克的核心難點(diǎn)。
“通過數(shù)據(jù)化、智能化的手段，探跡在保證客戶數(shù)據(jù)隱私的基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)深挖，商機(jī)推薦算法的訓(xùn)練，讓它變得越來越智能。公司的不同成員之間能夠?qū)崿F(xiàn)‘經(jīng)驗(yàn)共享和行業(yè)共贏’，共同做大行業(yè)的蛋糕，來為整個(gè)企業(yè)賦能。”探跡科技CEO黎展說。以探跡科技智能銷售云平臺服務(wù)為例，每一個(gè)用戶的每一次操作行為都幫助了它提高關(guān)系的準(zhǔn)確度和維度，以此構(gòu)建更加完善和聰明的數(shù)據(jù)模型和知識圖譜。這樣的良好循環(huán)對于作為其它AI技術(shù)服務(wù)方的創(chuàng)業(yè)公司來講，幾乎很難實(shí)現(xiàn)。
產(chǎn)業(yè)AI，To B 領(lǐng)域的下一個(gè)投資轉(zhuǎn)型風(fēng)口
美國權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)發(fā)布了一份中國企業(yè)AI案例研究報(bào)告。報(bào)告指出中國企業(yè)追求AI實(shí)戰(zhàn)性，產(chǎn)業(yè)AI頗具土壤。
Gartner得出結(jié)論，中國企業(yè)對AI具備強(qiáng)烈需求，并且熱衷用AI來提高生產(chǎn)率、改善客戶體驗(yàn)和促進(jìn)業(yè)務(wù)增長。這一市場需求決定了中國具有產(chǎn)業(yè)AI的肥沃土壤。
與飄在空中的實(shí)驗(yàn)室AI不同，產(chǎn)業(yè)AI的發(fā)展，本質(zhì)上是產(chǎn)業(yè)科技化、科技產(chǎn)業(yè)化的漫長過程，這直接取決于兩股力量：一頭是科技，一頭是產(chǎn)業(yè)，兩者缺一不可。如何抓住產(chǎn)業(yè)AI的機(jī)會，不再滿足于單點(diǎn)替代，而是和客戶一起去重新定義端到端的模型，利用AI技術(shù)定義一個(gè)全新的業(yè)態(tài)。如何和客戶一起去重新定義端到端的模型，利用AI技術(shù)定義一個(gè)全新的業(yè)態(tài)？深入場景+閉環(huán)下的數(shù)據(jù)智能或許是AI目前最優(yōu)選擇。
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