截至2020年，我國共有2205家人工智能企業(yè)，AI產(chǎn)業(yè)規模達3031億元，而在2019年，人工智能企業(yè)數量還僅為797家。
這不是AI行業(yè)的第一次快速增長(cháng)，2012-2016年可以被看作中國AI企業(yè)的高速增長(cháng)期。億歐智庫曾有統計，彼時(shí)的年復合增長(cháng)率為48%，直到被稱(chēng)為“人工智能元年”的2016，全球AI企業(yè)融資規模達到92.2億美元，這個(gè)數字幾乎是4年前的6倍，相當于2000年到2013年13年間總融資額之和。
但火熱與泡沫同在，在A(yíng)I企業(yè)的早期探索中，成立的項目多，慘遭流產(chǎn)的也多。技術(shù)和市場(chǎng)的適配性更是難點(diǎn)，遺留問(wèn)題發(fā)展到今天的結局，是把技術(shù)象牙塔里描繪的漂亮藍圖，再繪制到財報中，可即使是頭部企業(yè)也無(wú)法用現實(shí)數據講一個(gè)好看的商業(yè)故事。
不過(guò)，洶涌的市場(chǎng)暗流之下，看不見(jiàn)的脈動(dòng)也在悄然發(fā)生。按照《中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告(2021)》數據，截至2020年底，中國人工智能企業(yè)的布局側重在應用層和技術(shù)層。其中，應用層人工智能企業(yè)數占比達84.05%；其次才是技術(shù)層企業(yè)，占比為13.65%；基礎層企業(yè)數占比最低，為2.30%。
這個(gè)數字彰顯出AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的微妙變化：落地、扎根，幾乎成了今天AI企業(yè)最先考慮的問(wèn)題。可以說(shuō)，早期A(yíng)I創(chuàng )業(yè)者們在生態(tài)構建方面做到了行業(yè)領(lǐng)先，而今天的AI創(chuàng )業(yè)者們則需要想得更深一步，把根扎進(jìn)各行各業(yè)中去，解決傳統行業(yè)數字化遇到的真實(shí)痛點(diǎn)問(wèn)題。
新一代的AI公司，正在“根據釘子來(lái)定制錘子”，而不是“拿錘子找釘子”，所以，走專(zhuān)精路線(xiàn)，而非泛化方案，是新一代AI企業(yè)們的標簽。
當然，這其中也有與產(chǎn)業(yè)變化一同成長(cháng)的行業(yè)老兵們。
北京中關(guān)村科金技術(shù)有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“中關(guān)村科金”）創(chuàng )立于2014年，走到今天，已經(jīng)積累7年行業(yè)深耕的經(jīng)驗，不做泛化和聚焦專(zhuān)精的選擇，使得中關(guān)村科金形成一整套AI+數字化營(yíng)銷(xiāo)·運營(yíng)·服務(wù)的整體解決方案能力。
以人工智能、數據決策、音視頻等技術(shù)為數字底座，以數字化營(yíng)銷(xiāo)、數字化運營(yíng)、數字化服務(wù)三大綜合解決方案為系統支撐，中關(guān)村科金累計服務(wù)了招商銀行、交通銀行、中信銀行、泰康保險集團、五礦信托、國家電網(wǎng)、百安居、捷安特、美的、步步高等數十家世界500強、中國500強客戶(hù)。
那么，如今的人工智能應該如何準確找到落地場(chǎng)景？今天AI公司的核心競爭力又是什么？在泛化路線(xiàn)和專(zhuān)精路線(xiàn)的抉擇上有怎樣的思考？近日，中關(guān)村科金副總裁王蓉接受36氪專(zhuān)訪(fǎng)，對以上問(wèn)題一一進(jìn)行了解答。
以下為對話(huà)實(shí)錄，經(jīng)36氪編輯：
以金融場(chǎng)景為起點(diǎn)，深入到更廣闊業(yè)務(wù)中去
36氪：首先想和您聊一下，最初選擇加入中關(guān)村科金的背景是什么？
王蓉：首先我認為是時(shí)代的機遇，從個(gè)人背景來(lái)說(shuō)，我在高科技和通信領(lǐng)域從業(yè)超過(guò)20年，積累了比較豐富的技術(shù)和管理經(jīng)驗。走到人生輸出的階段，所以想把過(guò)往的特別是在ICT（信息通訊技術(shù)）領(lǐng)域的經(jīng)驗輸出給更需要的企業(yè)。近幾年，我基本上都是跟創(chuàng )業(yè)公司合作，做本地化的云業(yè)務(wù)，剛好這個(gè)時(shí)代給了我去做0到1的機會(huì )；其次，疫情加速線(xiàn)上化過(guò)程，這也是危與機共存的時(shí)刻；再加上我認為中關(guān)村科金是很好的平臺，所以就想更多地到產(chǎn)業(yè)里看一看。
36氪：您提到中關(guān)村科金是一個(gè)很好的平臺，那么與您當時(shí)可以選擇的其他機會(huì )相比，中關(guān)村科金的優(yōu)勢點(diǎn)在于什么？
王蓉：首先，中關(guān)村科金最吸引我的地方，是它非常理解業(yè)務(wù)，它不是單純做一個(gè)工具。而只有工具跟業(yè)務(wù)相結合才能產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值，這是傳統的科技公司不具備的。中關(guān)村科金的優(yōu)勢在于A(yíng)I+場(chǎng)景融合+數據決策+行業(yè)應用+專(zhuān)業(yè)團隊，真正實(shí)現端到端的閉環(huán)，從而實(shí)現業(yè)務(wù)增長(cháng)。
具體來(lái)說(shuō)，人工智能這幾年炙手可熱，但也是商業(yè)化應用逐步清晰的過(guò)程。我們認為，AI一定要與場(chǎng)景融合，所以在最初選擇了金融場(chǎng)景。因為整個(gè)金融行業(yè)覆蓋的C端用戶(hù)體量巨大，機構亟需借助人工智能來(lái)幫它降本增效，并且很多金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常適合人機協(xié)作。
比如像智能客服，它確實(shí)能夠把大量簡(jiǎn)單、重復性的工作，通過(guò)智能語(yǔ)音或者機器人，以人機協(xié)作的方式實(shí)現降本增效，特別是在疫情期間，坐席非常難招人的情況下，又要保證業(yè)務(wù)永續，智能客服就發(fā)揮了重要的作用。
其次，中關(guān)村科金的AI技術(shù)實(shí)力和積淀比較深厚。在服務(wù)客戶(hù)的過(guò)程中，面對海量數據，將對底層技術(shù)能力，尤其是數據決策能力提出巨大挑戰。因為不管是在服務(wù)場(chǎng)景還是營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，數據決策的能力猶如決策大腦，影響到我們對微小的節點(diǎn)做出判斷。怎樣有效地去挖掘數據，進(jìn)行商業(yè)變現呢？我們在科技賦能中小金融機構做數字化營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程中，為客戶(hù)提供的精準服務(wù)、相關(guān)產(chǎn)品推薦，其實(shí)都是靠數據決策的能力。通過(guò)對數據的有效挖掘與對趨勢的準確判斷，分析客戶(hù)是什么類(lèi)型的人群、偏好是什么、能接受哪些服務(wù)和產(chǎn)品等等，才能實(shí)現針對性的千人千面營(yíng)銷(xiāo)策略，真正達到幫助機構提高服務(wù)效率和營(yíng)銷(xiāo)轉化率。
最后，中關(guān)村科金的團隊非常有熱情，而且開(kāi)放包容、銳意進(jìn)取。在和他們的相處中，我發(fā)現大家都是抱著(zhù)“在有限的人生當中，能夠做成點(diǎn)事兒”的想法去做事的。正是在這種積極務(wù)實(shí)的創(chuàng )業(yè)精神和激情感染下，我加入了中關(guān)村科金團隊。
36氪：對于整個(gè)團隊的開(kāi)放性強、有比較強的創(chuàng )業(yè)熱情，您認為這種熱情主要出現在企業(yè)的哪一個(gè)層面？您認為對您來(lái)說(shuō)最有感染力的是什么？
王蓉：首先，坦率說(shuō)最有感染力的還是龍頭，整個(gè)領(lǐng)導團隊是身先士卒、不斷開(kāi)拓市場(chǎng)的。他們會(huì )一年飛200多次、一個(gè)星期去8個(gè)城市跟客戶(hù)碰撞，只有這樣才能夠更好了解市場(chǎng)的趨勢、傾聽(tīng)客戶(hù)的聲音，針對客戶(hù)的業(yè)務(wù)痛點(diǎn)提供適配的解決方案。在領(lǐng)頭羊的帶動(dòng)下，整個(gè)團隊的戰斗力，執行力都非常強，相互協(xié)作，彼此成就。
其次，公司團隊不斷提升自我的能力和熱情也非常具有感染力。由于現在客戶(hù)的個(gè)性化需求很多，只有一個(gè)標品很難解決客戶(hù)的業(yè)務(wù)問(wèn)題，所以這對跨界能力、學(xué)習能力要求更高。
因此，在中關(guān)村科金，做業(yè)務(wù)的人需要了解科技，做科技的人需要去學(xué)習業(yè)務(wù)，甚至因為我們拓展不同的行業(yè)，還要學(xué)習零售、保險等泛行業(yè)的行業(yè)特質(zhì)，這就要求團隊必須具備跨界學(xué)習的能力，不斷突破自我認知和能力的邊界，而且我們也做到了這一點(diǎn)。
36氪：我們剛剛提到的比較多的是金融場(chǎng)景，但其實(shí)我看到中關(guān)村科金還有零售、教育、大健康、等等其他場(chǎng)景，那提供全場(chǎng)景的服務(wù)能力是如何去煉成的？最開(kāi)始的時(shí)候，是否需要有第一切入場(chǎng)景呢？
王蓉：這其實(shí)是演進(jìn)的過(guò)程。金融是我們最熟悉的場(chǎng)景，恰好選擇金融客戶(hù)作為切入口是有好處的。因為金融機構首先看重的是風(fēng)險識別，然后客戶(hù)發(fā)現除了聯(lián)合風(fēng)控場(chǎng)景以外，還有其他非常多的合作點(diǎn)，比如要提升業(yè)務(wù)收入，所以需要拓展更多營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，基于它的存量客戶(hù)和新增客戶(hù)，我們共同來(lái)經(jīng)營(yíng)。所以，智能科技是普適性的，不管在哪個(gè)行業(yè)，都會(huì )有獲客的需求，都需要挖掘高價(jià)值的客戶(hù)，所以這一整套數字化能力就自然而然地從金融拓展到其他行業(yè)。
36氪：那么最早選擇金融場(chǎng)景切入，是否會(huì )帶來(lái)一些好處呢？
王蓉：這一定是有的，一方面來(lái)說(shuō)，金融客戶(hù)要求很高，它有監管合規的要求，還要時(shí)刻關(guān)注負面輿情帶來(lái)的影響，所以安全性、可靠性要遠遠高于其他行業(yè)。
第二，金融行業(yè)對服務(wù)的要求也很高，拿技術(shù)基礎架構來(lái)講，安全性保障要達到99.999%。因為任何的閃失都可能會(huì )造成巨大的經(jīng)濟損失，不僅會(huì )嚴重影響到客戶(hù)滿(mǎn)意度，甚至會(huì )帶來(lái)一定的社會(huì )負面影響。
第三，金融行業(yè)在中國市場(chǎng)是個(gè)大行業(yè)，給金融行業(yè)提供服務(wù)的供應商也非常多，所以客戶(hù)對于服務(wù)品質(zhì)、響應速度各方面要求都特別高。一旦服務(wù)過(guò)金融客戶(hù)，再服務(wù)其他行業(yè)客戶(hù)，可能會(huì )更容易駕輕就熟。
36氪：那現階段的話(huà)，中關(guān)村科金的主要客戶(hù)群體還是以銀行類(lèi)的為主嗎？
王蓉：由于中關(guān)村科金在數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)、服務(wù)解決方案上的整體能力得到有效驗證，因此主要客戶(hù)群體已擴展到零售、教育、大健康、政企等領(lǐng)域，而且增速非常快。
今天的核心競爭力更是整體解決方案能力
36氪：在今天AI行業(yè)的市場(chǎng)環(huán)境中，您認為核心競爭點(diǎn)是什么呢？
王蓉：人工智能一定要和場(chǎng)景深度融合，以AI技術(shù)驅動(dòng)，才能帶來(lái)更高效的客戶(hù)服務(wù)。從客戶(hù)視角出發(fā)，客戶(hù)注重的是最終商業(yè)價(jià)值，中關(guān)村科金依托AI、大數據和先進(jìn)的音視頻通訊能力，以及數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)、服務(wù)三大產(chǎn)品矩陣，為客戶(hù)科技賦能，輸出整體綜合性解決方案能力。
我們是技術(shù)型懂業(yè)務(wù)的公司，對客戶(hù)業(yè)務(wù)的理解比較深刻，我們可以為客戶(hù)找準落腳點(diǎn)，提供高性?xún)r(jià)比、貼合業(yè)務(wù)需求、產(chǎn)出最大化的綜合解決方案，合作模式也比較靈活，甚至可以通過(guò)聯(lián)合運營(yíng)的方式與客戶(hù)共同成長(cháng)。
36氪：我們了解到中關(guān)村科金目前是“AI+數字化營(yíng)銷(xiāo)·運營(yíng)·服務(wù)”的戰略方向，那在中關(guān)村科金發(fā)展的過(guò)程中，戰略方向是否有階段性的變遷？
王蓉：其實(shí)我覺(jué)得沒(méi)有，中關(guān)村科金的發(fā)展是基于客戶(hù)洞察、自然而然按照商業(yè)邏輯協(xié)同并進(jìn)的過(guò)程。數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)和服務(wù)是協(xié)同在一起的。一次好的服務(wù)觸點(diǎn)，就是一次好的營(yíng)銷(xiāo)機會(huì )。在面向互聯(lián)網(wǎng)長(cháng)尾流量、低頻高價(jià)值人群全生命周期的運營(yíng)與管理過(guò)程當中，這幾塊是協(xié)同并進(jìn)、有邏輯地整合在一起的。通過(guò)AI的加持，從公域獲客到運營(yíng)提質(zhì)、客戶(hù)洞察、決策參與、數據共建、營(yíng)銷(xiāo)反饋，最終實(shí)現數字化增長(cháng)和用戶(hù)運營(yíng)的閉環(huán)。
比如我們合作的一家銀行，開(kāi)始時(shí)只是幫助其建立AI中臺，解決銀行傳統“煙囪式”系統架構帶來(lái)的流程長(cháng)、響應慢、成本高等問(wèn)題。后來(lái)行方在營(yíng)銷(xiāo)能力、服務(wù)方式、運營(yíng)手段等各個(gè)方面亟需數字化提升，因此我們?yōu)槠溥M(jìn)一步提供數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)及服務(wù)的綜合解決方案，不僅可以提升業(yè)務(wù)運營(yíng)效率，更增強了行方的業(yè)務(wù)拓展能力和營(yíng)銷(xiāo)獲客能力，真正實(shí)現了業(yè)務(wù)增長(cháng)。方案實(shí)施以后，智能客服機器人取代了70%的人工坐席，智能營(yíng)銷(xiāo)客戶(hù)觸達能力提升4倍，從250萬(wàn)次/天提升至1000萬(wàn)次/天，日處理催收任務(wù)量上升了10倍，由15萬(wàn)提升至160萬(wàn)。
數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)和服務(wù)是一個(gè)全棧能力框架。在這個(gè)框架里面，每個(gè)客戶(hù)在數字化轉型中處于不同的階段，遇到的問(wèn)題不一樣，欠缺的能力也不一樣。我們根據客戶(hù)的實(shí)際情況，可以為客戶(hù)提供 “整車(chē)”的綜合解決方案，同時(shí)也能以微服務(wù)的形式，為客戶(hù)提供“零部件”，模塊化、組件化的服務(wù)和能力。比如，某企業(yè)根據十四五規劃要求，需要做大零售轉型的戰略規劃。我們業(yè)務(wù)咨詢(xún)部與客戶(hù)一起，以業(yè)務(wù)咨詢(xún)的方式入手，深入客戶(hù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，協(xié)助客戶(hù)做集團層面的數字化轉型總體三年規劃。某客戶(hù)數字化營(yíng)銷(xiāo)能力偏弱，以前都是線(xiàn)下的場(chǎng)景，現在需要轉變成線(xiàn)上服務(wù)，客戶(hù)看不見(jiàn)摸不著(zhù)，通過(guò)大數據的決策能力可以精準識別客戶(hù)意圖，那么我們就把數字化營(yíng)銷(xiāo)這個(gè)模塊輸出給它，搭建用戶(hù)標簽體系，做人群分層，客戶(hù)畫(huà)像。再比如，在服務(wù)的場(chǎng)景，原來(lái)客服坐席流動(dòng)性大，坐席人員招聘難、培訓難，現在我們就用智能客服機器人、坐席輔助與陪練為企業(yè)做補充，實(shí)現降本增效。
業(yè)務(wù)和底層架構的打磨，是雙向精進(jìn)的過(guò)程
36氪：回到最初的一個(gè)問(wèn)題，中關(guān)村科金是2014年成立的，當時(shí)是什么樣的時(shí)代背景和創(chuàng )業(yè)初心呢？
王蓉：2014年的時(shí)候，我們的創(chuàng )始團隊認為，未來(lái)的企業(yè)可以分為兩種，人工智能企業(yè)和非人工智能企業(yè)，所以當時(shí)我們就非常堅定地選擇了人工智能這個(gè)賽道。
當然，發(fā)展到現在也走過(guò)很多探索之路。比如說(shuō)人工智能一定要和場(chǎng)景結合，不然就只是噱頭，不能給社會(huì )創(chuàng )造價(jià)值，所以我們就堅定、持續在這個(gè)方向做投入。
36氪：從我們現在的產(chǎn)品上看，主要產(chǎn)品都有哪些？是否有主要產(chǎn)品和次要產(chǎn)品的分類(lèi)？
王蓉：我們架構比較簡(jiǎn)單，其實(shí)就是AI加持數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)、服務(wù)，并提供端到端的綜合解決方案。
首先在數字化營(yíng)銷(xiāo)方面，全面整合客戶(hù)數據平臺（CDP）、數據管理平臺（DMP），內容管理平臺等，實(shí)現公域、私域流量運營(yíng)一體化，構建全生命周期的營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)，真正提高營(yíng)銷(xiāo)轉化率；其次，數字化運營(yíng)方面，通過(guò)AI智能視頻云、RPA機器人、數字員工等產(chǎn)品技術(shù)，從運營(yíng)輔助到運營(yíng)替代，從運營(yíng)操作全面管控，到運營(yíng)全過(guò)程分析，幫助企業(yè)實(shí)現高效運營(yíng)，智慧運營(yíng)。最后是數字化服務(wù)方面，覆蓋企業(yè)客戶(hù)服務(wù)全生命周期，全面整合多渠道、全媒體，通過(guò)機器人+人機協(xié)同，幫助企業(yè)實(shí)現服務(wù)營(yíng)銷(xiāo)一體化，并保持良好、一致的客戶(hù)體驗。
支撐這三個(gè)方向和場(chǎng)景的底層能力是一致的。第一個(gè)是大數據的能力，即數據決策能力。也就是需要為客戶(hù)做精準畫(huà)像、打上標簽才能把海量的數據為我所用，通過(guò)智能分析和輔助決策做精準的服務(wù)或推送；其次是AI的能力，我們具備RPA、整套機器人的體系，可以實(shí)現自動(dòng)化或者機器人的交互；第三是實(shí)時(shí)音視頻通訊的能力，解決了建立連接的方式，比如我們的外呼機器人現在可以替代企業(yè)80%的人工。這三個(gè)基礎能力支撐了我們數字化營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)和服務(wù)的場(chǎng)景。
總結來(lái)看，重點(diǎn)在A(yíng)I驅動(dòng)上，我們是一家AI驅動(dòng)的智能科技公司，通過(guò)對底層AI能力的不斷打磨，逐步擴展到零售、大健康、政務(wù)等不同的場(chǎng)景，最終形成泛行業(yè)服務(wù)能力。
36氪：那對于底層架構的話(huà)，是否有一個(gè)比較好的評判標準？如何去看待一家AI公司的底層做得到底好不好？
王蓉：無(wú)論做什么場(chǎng)景、服務(wù)哪類(lèi)客戶(hù)，底層都是能力層。企業(yè)客戶(hù)需求有差異性，但同時(shí)又對響應速度、質(zhì)量要求較高。這就需要不僅快速適配應用，而且輸出一套滿(mǎn)足企業(yè)個(gè)性化需求的解決方案。
服務(wù)的客戶(hù)越多，對底層能力的促進(jìn)作用就越大。例如智能語(yǔ)音，服務(wù)的客戶(hù)越多、場(chǎng)景越多，對于機器人訓練能力的提升也是有極大幫助的。可以說(shuō)每做完一個(gè)項目或者服務(wù)一個(gè)客戶(hù)，我們的能力都會(huì )有所提升，而這種能力是可以沉淀下來(lái)，繼續為客戶(hù)提供更好的服務(wù)。
36氪：從發(fā)展方向上看，目前的AI公司可能會(huì )在兩個(gè)方向上去發(fā)展，一種是在垂直行業(yè)中深耕，另一種是做泛行業(yè)的產(chǎn)品，您認為這兩者之間應該如何取舍呢？
王蓉：這兩者之間并不矛盾，這其實(shí)是跟目標市場(chǎng)有關(guān)。比如區域性銀行的數字化轉型壓力和迫切性特別大。而銀行客戶(hù)往往是一對多的需求，營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)和服務(wù)三個(gè)方向的需求都有。我們以客戶(hù)為中心，為客戶(hù)提供綜合解決方案。但有些大客戶(hù)在垂直行業(yè)上對創(chuàng )新技術(shù)要求比較高。在創(chuàng )新產(chǎn)品上我們也有自己的特色，利用我們敏捷性和創(chuàng )新性的先天優(yōu)勢，以共創(chuàng )的方式為解決大客戶(hù)需求迅速找到切入點(diǎn)。
36氪：那就您自己的感受上來(lái)說(shuō)，不同行業(yè)對于數字化轉型的需求、不同行業(yè)的數字化轉型難度是否都不太一樣？
王蓉：我認為不同客戶(hù)對于數字化轉型的切入點(diǎn)是不一樣的。每個(gè)行業(yè)還是有差別的。有的客戶(hù)是線(xiàn)下業(yè)務(wù)線(xiàn)上化，有的客戶(hù)把智能化改造作為落腳點(diǎn)。企業(yè)數字化轉型是一次目標的重構，組織的重構，流程的重構和機制的重構。
這其中，最大的挑戰是客戶(hù)自己有沒(méi)有想清楚，是否是為轉型而轉型。數字化轉型是自上而下的，需要企業(yè)的管理層、決策者想清楚，下定決心。
36氪：那在給企業(yè)做數字化的過(guò)程中，有沒(méi)有碰到過(guò)一些比較難的挑戰？
王蓉：核心的痛點(diǎn)是大家的認知不在同一個(gè)起跑線(xiàn)上。我覺(jué)得轉型首先要拉通認知，從戰略層面上達成共識。數字化不是簡(jiǎn)單地上幾套系統或是增加IT投入，而是一個(gè)數字化變革，這需要改變組織架構、流程，甚至在認知能力不夠的時(shí)候借助外力和外腦。這是一個(gè)頂層設計加上長(cháng)遠規劃，是持續投入的過(guò)程，不是一蹴而就。大家只有在認知上達成共識，才能夠協(xié)同匹配，助力企業(yè)完成數字化轉型，塑造企業(yè)核心競爭力。
