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数字员工:人工智能落地企服市场新增长点

2019年10月20日 21:24来源:未知手机版

青岛气温,搞笑语,吹不散眉弯

撰稿>

2016年,团购谢幕,O2O烧钱大战还远未熄火。

O2O业务在某种意义上是传统行业和互联网的结合,通过消费互联网的方式升级,也由此催生出千亿级的外卖市场,以及各种到店、到家服务。

趋势与市场环境的变化,往往会助推新事物的诞生与发展。O2O业务大量延伸出增量的客服需求,让智能客服有了进入传统行业的机会。

这一年,追一科技创始人兼CEO吴悦,与另几位腾讯同事,共同离职创业。

NLP(自然语言处理)是搜索引擎的核心技术之一。吴悦与两位联合创始人刘云峰、汶林丁,之前均任职于腾讯搜索部门,他们所做的客服机器人产品,一开始即采用了深度学习与NLP技术。

无论是AI,还是to B,放在2016年,或者今天,或者不远的未来,都是一个不断碰壁、持续探索、慢步前行的过程。

追一科技商业化的三步走:攘外、安内、增长,是否可以打破这种困境呢?

1

-攘外:代差的机遇-

滴滴、携程、国美,是追一科技创业第一年首先拿下的三个客户。

滴滴曾经跟他们抱怨过,之前用的一家客服机器人供应商,准确率一直不是很高。

于是吴悦没有直接谈商务,而是让滴滴先把他们的产品拿过去试用一下。

▲追一科技创始人兼CEO吴悦

对于试用结果,追一科技CTO刘云峰内心还是有些打鼓的,>

当时滴滴组织厂商做相同的题目来比较准确率。结果那次「考试」,追一领先了原来那家厂商14%,达到近90%的准确率。

「携程、滴滴、国美当时都在跟传统机器人厂家合作或者对接,只有我们是一套全新的技术。深度学习的方式,效果比传统的机器人好很多;端到端学习,让整个运营门槛降了很多。这核心的两点,让我们跟传统机器人有了明显的代差。」吴悦对新经济100人说。

技术代差带来的时间窗口,悄悄打开了。上一代机器人厂商已经教育过部分市场,对追一来说,逐个吃下大客户,树立行业标杆,提高垂直行业市场份额,是早期乃至中期都要坚持的路径。

追一把战场首先推到了金融行业。他们进入这个领域,是一个机遇,也有一些巧合。

当时正值某银行信用卡中心想升级客服机器人,开启测试,已经测了半年。等到追一得知这个消息,距离最后的截止日期只有一个月时间,国内最好的客服机器人厂商云集于此,追一是最后一家进入竞逐的公司。

该银行心态开放、热爱创新,1999年启动首家网上银行,云计算和大数据时代,也是第一批吃螃蟹的人。

因此,他们没有戴着有色眼镜看待追一这家初创公司,反而对新事物充满了好奇。

根据测试的结果,该银行信用卡中心签下了追一科技。

当时追一与老牌智能客服厂商的测试准确率不相上下,都是93%至94%,该老牌厂商已经运营了多年,而追一刚部署了一个月。显然深度学习的方式更有潜力,新旧技术的代差显露出来。

有了标杆客户,追一在金融领域的扩展就顺利许多。

金融,是企业服务比较难做的行业,因为它对数据和信息敏感,对技术实力和服务质量敏感,有一套非常严苛的测试、部署流程。在追一看来,率先攻下金融,等于占领了一座高峰,再进军其他行业,就具备战略优势。

「金融行业,目前我们的覆盖是领先的,在TOP100的机构里,我们覆盖了大约70%到80%的市场。」吴悦说。

2

-安内:铺路规模化-

2018年一整年,追一科技团队做了200多个POC(针对客户具体应用的验证性测试),交付了六七十个项目,而交付团队只有五十人。这样的效率,是追一踩过无数坑后,慢慢把工程和后台体系搭建起来的结果。

追一科技金融领域的客户,在意数据安全,多是项目制的私有化部署。

私有化项目的优劣势非常明显,对于早期创业公司来说,它短期可以带来可观的现金流,服务的多是大型企业,容易树立品牌影响力;不足之处在于对团队的要求比较高,尤其是在交付这一块,需要投入大量人力与时间,并且线性增长,边际成本不降反增。

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