發(fā)布時(shí)間:2022-07-16 人氣:298
調(diào)研 | 李喆 彭晨
撰寫 | 彭晨
客服由于應(yīng)用邊界清晰,而且有明確盈利模式,已經(jīng)成為AI商業(yè)化最前沿電話客服跟機(jī)器人一樣的領(lǐng)域。小i機(jī)器人從AI起步,位列國(guó)內(nèi)智能客服企業(yè)第一方陣。
小i機(jī)器人成立于2001年,最初定位于C端聊天機(jī)器人(國(guó)際上通用的說(shuō)法為VPA,即個(gè)人虛擬助理),在2004年與MSN合作,巔峰時(shí)個(gè)人用戶曾達(dá)到8000萬(wàn)人次。
由于2C屬性明顯的VPA一直沒(méi)有明確商業(yè)模式,2006年,小i機(jī)器人開(kāi)始為政府部門提供了第一個(gè)在線的智能客服機(jī)器人,2009年,小i機(jī)器人進(jìn)行全面重大戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,在原有技術(shù)以及產(chǎn)品基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)向2B業(yè)務(wù),為政府、企業(yè)提供智能客服產(chǎn)品。
值得注意的是,自2010年起,蘋果Siri、微軟Cortana、亞馬遜Echo相繼進(jìn)入需要大量資源投入的VPA領(lǐng)域,更加使得該領(lǐng)域成為巨頭的戰(zhàn)場(chǎng),創(chuàng)業(yè)公司難以立足。
轉(zhuǎn)型之后,小i機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)上的巨大突破。截至今日,已經(jīng)為國(guó)內(nèi)近千家企業(yè)及政府提供智能客服機(jī)器人,客戶包括交通銀行、招商銀行、建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行等大型金融機(jī)構(gòu),三大電信運(yùn)營(yíng)商,以及華為、小米、東方航空、通用汽車等。
小i機(jī)器人CEO朱頻頻在訪談中表示,在財(cái)報(bào)公布前,數(shù)據(jù)還不能透露,但非常樂(lè)觀。
而隨著AI技術(shù)的完善以及在各領(lǐng)域應(yīng)用的加深,小i機(jī)器人業(yè)務(wù)也在進(jìn)行調(diào)整,在智能客服之外,將目光放到更廣闊領(lǐng)域,定位于提供“AI+行業(yè)”解決方案,進(jìn)入到智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧金融、智能辦公、智慧生活、智能制造等領(lǐng)域,在AI商業(yè)化上走的更遠(yuǎn)。
以智能客服為起點(diǎn),深入不同場(chǎng)景,提供AI+行業(yè)解決方案
小i機(jī)器人在2006年開(kāi)始提供智能客服產(chǎn)品,主要面向金融機(jī)構(gòu)及運(yùn)營(yíng)商客戶,提供定制化的服務(wù)。
隨著市場(chǎng)對(duì)AI接受度不斷提高,以及小i機(jī)器人自身能力加強(qiáng), 2015年開(kāi)始輸出智能客服解決方案,通過(guò)將產(chǎn)品體系打造成松耦合的模塊,小i的產(chǎn)品能夠適應(yīng)不同領(lǐng)域客戶需求,客群擴(kuò)大到IT能力有限的企業(yè)。
在此之后,小i機(jī)器人又開(kāi)始將AI能力輸出到其電話客服跟機(jī)器人一樣他行業(yè),已有實(shí)踐包括“AI+智能客服”、“AI+智慧城市”、“AI+智慧金融”、“AI+智能生活”、“AI+智能辦公”、“AI+智慧醫(yī)療”、“AI+智能制造”。
當(dāng)前,“AI+智能客服”仍然是小i機(jī)器人主要收入來(lái)源,同時(shí)未來(lái)也仍是重點(diǎn)發(fā)展業(yè)務(wù),并作為進(jìn)入其他智能行業(yè)的入口。
面向中大型客戶,客單價(jià)有望逐步提升
中大型客戶是小i機(jī)器人的核心客群。在三大重點(diǎn)業(yè)務(wù)中,面向中大型企業(yè)客戶的企業(yè)級(jí)智能服務(wù)機(jī)器人收入占比持續(xù)提升, 2016年上升為93%,是營(yíng)收增長(zhǎng)的核心動(dòng)力。
而2013年推出面向中小企業(yè)客戶的云服務(wù)平臺(tái),營(yíng)收占比從去年的12%下跌為2%,并出現(xiàn)絕對(duì)值的下降,由此可見(jiàn),中小企業(yè)類客戶不再是小i重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象。
對(duì)大中型客戶,小i機(jī)器人有兩種銷售方式。
第一種,既銷售產(chǎn)品又提供服務(wù),兩者分別收取費(fèi)用。這種方式主要面向有強(qiáng)大IT能力的企業(yè),在交付完產(chǎn)品后,小i機(jī)器人還提供實(shí)施部署、二次開(kāi)發(fā)、知識(shí)模型建設(shè)在內(nèi)的服務(wù),并按照服務(wù)量收費(fèi)。
第二種,不銷售產(chǎn)品只提供服務(wù),最終收取服務(wù)費(fèi)。這種方式主要面向缺乏IT能力的企業(yè),收費(fèi)方式靈活,可以按周期性付費(fèi),按交互量付費(fèi),按解決問(wèn)題數(shù)量付費(fèi),按效果付費(fèi)。
其中,服務(wù)的價(jià)格取決于客戶需要的場(chǎng)景,客戶需要的場(chǎng)景越多,結(jié)構(gòu)越復(fù)雜,收取的服務(wù)費(fèi)用越多。
隨著小i機(jī)器人能夠提供的場(chǎng)景越來(lái)越多,客戶客單價(jià)也不斷提升。
2016年,小i前5大客戶中,除了貴陽(yáng)政府貢獻(xiàn)2800萬(wàn)大單之外,第2大客戶貢獻(xiàn)260萬(wàn),占營(yíng)收3.1%。而據(jù)朱頻頻在訪談中表示,2017年,客戶中單價(jià)過(guò)千萬(wàn)的有好幾家。
未來(lái)小i機(jī)器人客單價(jià)水平有望持續(xù)提高。
以數(shù)據(jù)能力為依托,爭(zhēng)取行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利位置
AI進(jìn)入不同行業(yè)的核心是解決應(yīng)用場(chǎng)景問(wèn)題,找到既能產(chǎn)品化,又有價(jià)值的場(chǎng)景,而這個(gè)過(guò)程需要大量客戶經(jīng)驗(yàn)和時(shí)間投入。
小i機(jī)器人在各個(gè)行業(yè)的AI服務(wù)架構(gòu)與其智能客服架構(gòu)一脈相承,都是基于底層的知識(shí)模型和自然語(yǔ)言處理引擎,競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手難以模仿。
而在數(shù)據(jù)積累上,小i已經(jīng)服務(wù)過(guò)大量企業(yè)客戶,尤其是在智能客服領(lǐng)域,已經(jīng)形成一套工具和系統(tǒng),可以快速進(jìn)入全新領(lǐng)域。
此外,雖然原始數(shù)據(jù)留在客戶手里,但與每家客戶合作后,小i都能獲得業(yè)務(wù)知識(shí)與行業(yè)知識(shí)的積累,無(wú)形中也加快了小i在行業(yè)內(nèi)發(fā)展速度,處在行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)有利位置。
通過(guò)合作伙伴,快速切入新興行業(yè)
銷售方式上,小i機(jī)器人過(guò)去以直銷為主,近兩年開(kāi)始主推開(kāi)放式合作,通過(guò)合作伙伴進(jìn)入行業(yè)客戶。
小i機(jī)器人合作伙伴主要是行業(yè)綜合解決方案提供商,這類服務(wù)商深耕政府、醫(yī)院、制造業(yè)等領(lǐng)域,有完整解決方案和強(qiáng)大客戶資源,但大多缺乏AI能力,小i機(jī)器人為其提供AI能力,雙方存在巨大的合作空間。
此外,目前小i機(jī)器人已服務(wù)近千家客戶,能適應(yīng)客戶內(nèi)部各種操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件,擁有與合作伙伴快速對(duì)接能力。
未來(lái)營(yíng)收增速仍有較大成長(zhǎng)空間
2014年、2016年,小i機(jī)器人營(yíng)收實(shí)現(xiàn)高速增長(zhǎng),其中,2014年200%以上增速來(lái)自于大型企業(yè)客戶智能客服訂單量快速增長(zhǎng);而2016年90%增速很大一部分來(lái)自貴陽(yáng)政府大數(shù)據(jù)平臺(tái)項(xiàng)目2800萬(wàn)大單。
快速增長(zhǎng)源于客戶對(duì)AI接受度不斷提高,而小i機(jī)器人開(kāi)放式合作戰(zhàn)略也推動(dòng)其在新行業(yè)的拓展。
隨著 “AI+行業(yè)”戰(zhàn)略不斷推進(jìn),小i機(jī)器人將面對(duì)一個(gè)持續(xù)增長(zhǎng)的市場(chǎng),未來(lái)仍有較大成長(zhǎng)空間。
評(píng)價(jià)模型:未來(lái)行業(yè)地位穩(wěn)固,在客群和獲客上有較大優(yōu)勢(shì)
根據(jù)愛(ài)分析SaaS行業(yè)評(píng)價(jià)模型,小i機(jī)器人在客群和獲客方面都占據(jù)優(yōu)勢(shì),不存在明顯短板。
技術(shù)上(決定公司在未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)中所處位置):自2001年,小i就開(kāi)始提供智能對(duì)話服務(wù),目前在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)上有較強(qiáng)技術(shù)積累,同時(shí)已經(jīng)服務(wù)大量大型銀行、運(yùn)營(yíng)商、政府客戶,客單價(jià)最高達(dá)數(shù)千萬(wàn),行業(yè)地位穩(wěn)固。
產(chǎn)品上(決定產(chǎn)品規(guī)?;瘡?fù)制能力):由于以項(xiàng)目制方式提供服務(wù),難以實(shí)現(xiàn)規(guī)模化復(fù)制,但公司在服務(wù)大量客戶過(guò)程中積累起一套客戶IT系統(tǒng)對(duì)接、知識(shí)庫(kù)搭建解決方案,中大型企業(yè)客戶實(shí)施周期大概1-2月,屬于較快水平。
客群上(決定客單價(jià)):公司面向中大型客戶,客單價(jià)在百萬(wàn)級(jí)別,隨著公司服務(wù)行業(yè)及應(yīng)用場(chǎng)景不斷完善,未來(lái)客群將不斷擴(kuò)大,單價(jià)有望持續(xù)提升。
獲客上(決定獲客成本):公司有較強(qiáng)AI能力,而傳統(tǒng)的解決方案服務(wù)商有大量?jī)?yōu)質(zhì)客戶資源,雙方存在巨大合作空間,公司借助這類合作伙伴,能夠迅速進(jìn)入新客戶。
場(chǎng)景上(決定持續(xù)收費(fèi)能力):公司以項(xiàng)目制方式為客戶提供服務(wù),在項(xiàng)目完成后,后續(xù)收費(fèi)主要來(lái)自對(duì)客戶的持續(xù)服務(wù),隨著公司業(yè)務(wù)場(chǎng)景的豐富以及客戶服務(wù)需求的持續(xù)存在,公司有持續(xù)收費(fèi)能力。
近期,愛(ài)分析對(duì)小i機(jī)器人創(chuàng)始人、CEO朱頻頻進(jìn)行訪談,他闡述了小i業(yè)務(wù)模式、客群定位以及未來(lái)戰(zhàn)略,現(xiàn)將部分內(nèi)容進(jìn)行分享。
愛(ài)分析:小i機(jī)器人內(nèi)部如何對(duì)產(chǎn)品線進(jìn)行劃分?
朱頻頻:一些公開(kāi)資料會(huì)將我們的業(yè)務(wù)描述為三個(gè)方面:面向大型企業(yè)客戶的企業(yè)級(jí)智能服務(wù)機(jī)器人,面向中小型客戶的智能機(jī)器人云服務(wù)平臺(tái),還有智能硬件機(jī)器人。這是按照智能客服面向的不同領(lǐng)域來(lái)劃分。
但隨著小i機(jī)器人業(yè)務(wù)發(fā)展,我們的解決方案不再只是面向客服,還可以應(yīng)用在更廣闊的商業(yè)領(lǐng)域。
所以,小i機(jī)器人的業(yè)務(wù)劃分是按照AI在不同行業(yè)應(yīng)用,除了最核心的AI+客服,還有AI+智慧醫(yī)療、AI+智慧城市、AI+智慧金融、AI+智慧生活、AI+智能辦公、AI+智能制造等。
愛(ài)分析:小i會(huì)提供在線客服系統(tǒng)嗎?
朱頻頻:在線客服系統(tǒng)概念比較寬泛,提供在線客服的人也很多,準(zhǔn)確的說(shuō)我們只提供智能機(jī)器人產(chǎn)品。
大中型客戶內(nèi)部IT都有自己的規(guī)劃,60-70%的情況是只采購(gòu)我們的核心產(chǎn)品和服務(wù),我們只需要做好部署、二次開(kāi)發(fā)。
因?yàn)槲覀兊漠a(chǎn)品已經(jīng)相當(dāng)稱成熟,對(duì)于任何系統(tǒng)都可以快速對(duì)接起來(lái),包括現(xiàn)在的任何一種在線人工客服系統(tǒng),我們現(xiàn)在有大幾百家客戶,他們內(nèi)部的系統(tǒng)包括眾多操作系統(tǒng)、客服系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件我們都能適應(yīng)。
如果部分客戶希望整套在線客服解決方案,我們可以和我們的合作伙伴共同做這件事情。
愛(ài)分析:大型客戶的實(shí)施周期需要多長(zhǎng)時(shí)間?
朱頻頻:我們最早的銀行項(xiàng)目,從開(kāi)始到上線大概是一個(gè)半月,這個(gè)過(guò)程一是收集已有常見(jiàn)問(wèn)題,二是從他們的文檔中抽取新問(wèn)題,上線之后再經(jīng)過(guò)大概兩個(gè)月測(cè)試才正式對(duì)外發(fā)布,一共是三個(gè)半月時(shí)間。
現(xiàn)在做一家客戶,基本都是做到一定程度先上,然后在過(guò)程當(dāng)中根據(jù)用戶需求不斷改進(jìn),一般1-2個(gè)月可以上線。當(dāng)然不同客戶對(duì)場(chǎng)景要求,具體時(shí)間也不相同。
這1-2個(gè)月是針對(duì)大中型客戶,其中一般牽涉到部署、實(shí)施過(guò)程,但是用標(biāo)準(zhǔn)云平臺(tái)的話,全部基于FAQ,一般幾天時(shí)間就可以搞定。
愛(ài)分析:中大型客戶是如何收費(fèi)?
朱頻頻:大概兩種類型,一種類型是賣產(chǎn)品和服務(wù),更多的適合大型銀行這樣的客戶,根據(jù)他的需要提供產(chǎn)品,比如負(fù)載、引擎數(shù)、渠道數(shù)量、知識(shí)數(shù)量,并制定產(chǎn)品價(jià)格。
銷售產(chǎn)品后,接下來(lái)就是提供服務(wù),我們會(huì)幫它實(shí)施部署、二次開(kāi)發(fā),包括知識(shí)的建設(shè),把整個(gè)產(chǎn)品部署到他們系統(tǒng)內(nèi)部去,后續(xù)還有一些維保費(fèi)用。也有些客戶會(huì)要求購(gòu)買我們的運(yùn)營(yíng)服務(wù)。
第二類就是不賣產(chǎn)品了,只賣服務(wù)。因?yàn)檫@類客戶其實(shí)沒(méi)有非常強(qiáng)的IT整合的能力,甚至他們可以接受云服務(wù)模式。這種時(shí)候我們收費(fèi)方式就比較靈活了,周期性的付費(fèi),按交互量付費(fèi),甚至還有些情況是按解決問(wèn)題的數(shù)量付費(fèi),還有一兩家是按照最后的效果付費(fèi)。
愛(ài)分析:銀行客戶客單價(jià)一般是多少?
朱頻頻:大概是200-500萬(wàn)。一般產(chǎn)品報(bào)價(jià)200萬(wàn)左右,服務(wù)費(fèi)另算,這取決于客戶需要的場(chǎng)景。
如果是需要定制的FAQ(常見(jiàn)問(wèn)題解答),我們是一般按照FAQ條數(shù)收費(fèi)。另一種是按照?qǐng)鼍笆召M(fèi),一個(gè)交互式場(chǎng)景大概幾萬(wàn)塊錢。
而在我們提供的云服務(wù)平臺(tái)里,客戶可以自主建設(shè)這種FAQ,我們只提供工具,條數(shù)簡(jiǎn)單的可以直接免費(fèi)做,但是要做商業(yè)用途的話就必須購(gòu)買服務(wù)才能做的好。
愛(ài)分析:AI+產(chǎn)業(yè)的模式下,同一行業(yè)內(nèi)的不同客戶之間的場(chǎng)景能通用嗎?
朱頻頻:產(chǎn)品本身不通用,但場(chǎng)景的模型在一定程度上可以復(fù)用,比如有些場(chǎng)景是關(guān)于營(yíng)銷的,有些場(chǎng)景是關(guān)于售后的,具體為客戶服務(wù)時(shí)每個(gè)場(chǎng)景里都還需要做定制的東西。
愛(ài)分析:會(huì)面臨客戶的哪些Upsell需求?
朱頻頻:在智能客服之外,我們還提供智能知識(shí)庫(kù)解決方案,不僅能方便客戶服務(wù)人員搜索想要的知識(shí),還可以和企業(yè)內(nèi)部的培訓(xùn)、考核等業(yè)務(wù)打通。
另外,我們還在推出一個(gè)學(xué)習(xí)和分析類產(chǎn)品,在我們開(kāi)拓一個(gè)客戶以后,會(huì)持續(xù)提供更多的服務(wù)。
還有一點(diǎn)非常重要,我們主要針對(duì)大中型客戶,他們有持續(xù)服務(wù)的需求,隨著人工智能能力不斷往企業(yè)內(nèi)部深化,我們從智能客服入手,也在不斷深入其他行業(yè)。
比如銀行向智慧銀行轉(zhuǎn)變,我們現(xiàn)在為銀行提供的服務(wù)包括AI+營(yíng)銷,AI+客服,AI+網(wǎng)點(diǎn),AI+展示,AI+投顧,AI+風(fēng)控,這些我們都開(kāi)始在逐步深化,例如風(fēng)控中有一個(gè)非常重要的部分來(lái)自于相關(guān)信息查詢以及深入分析,這個(gè)過(guò)程需要自然語(yǔ)言處理,過(guò)去都是靠人工,現(xiàn)在可以自動(dòng)將里面重要的特征提取出來(lái),取代人力勞動(dòng)。
愛(ài)分析:在向其他行業(yè)拓展過(guò)程中,是否會(huì)原有供應(yīng)商的挑戰(zhàn)?
朱頻頻:我們并不是要去替代原有的供應(yīng)商,大多數(shù)情況下,我們都是合作伙伴,因?yàn)樗麄兿肴プ?,但是并不是每家都有這個(gè)魄力和能力,所以有巨大的協(xié)作空間。
一般AI+產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過(guò)程中,我們都不是自己建立這個(gè)系統(tǒng),而是和合作伙伴合作。
當(dāng)然也不排除供應(yīng)商自己做AI,這個(gè)不可避免,每個(gè)領(lǐng)域都不容易,有很多坑要去踩。
愛(ài)分析:還進(jìn)入到哪些新的場(chǎng)景?
朱頻頻:房地產(chǎn),航空、養(yǎng)老、政府等等,行業(yè)非常的泛。
愛(ài)分析:從數(shù)據(jù)里學(xué)習(xí)知識(shí),需要客戶提供哪些數(shù)據(jù)?
朱頻頻:有兩類,一類是原始的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),比如內(nèi)部的文檔、文件等,將這部分原始文檔變成結(jié)構(gòu)化的知識(shí)總結(jié),這個(gè)是非常核心的一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源。
第二類是來(lái)自于在線人工客服過(guò)程中積累的問(wèn)答知識(shí),也包括機(jī)器人的問(wèn)答知識(shí)。這類數(shù)據(jù)價(jià)值相對(duì)比較低,但是數(shù)量會(huì)非常大,反應(yīng)了用戶可能會(huì)對(duì)哪些問(wèn)題有興趣,是迭代學(xué)習(xí)的過(guò)程。
愛(ài)分析:一般智能客服公司主要做語(yǔ)義部分,語(yǔ)音部分外包或者就不提供,小i兩塊都做是出于什么考慮?
朱頻頻:我們的語(yǔ)音識(shí)別引擎有我們自身的特點(diǎn),主要在三個(gè)方面。
第一,是私有化,我們只提供私有化的語(yǔ)音互動(dòng),因?yàn)楣性频恼Z(yǔ)音識(shí)別引擎,科大訊飛、百度、甚至阿里、騰訊都有,準(zhǔn)確率也相差無(wú)幾。
第二,語(yǔ)音識(shí)別引擎跟后面的自然語(yǔ)言處理引擎深度整合,可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義庫(kù)與語(yǔ)音識(shí)別引擎同步訓(xùn)練,大大提高識(shí)別準(zhǔn)確率。
我們現(xiàn)在就是說(shuō)的開(kāi)放式語(yǔ)音云系統(tǒng)95%以上準(zhǔn)確率,一般都是在手機(jī)里面測(cè)試的結(jié)果,手機(jī)聲音采樣一般是16K Hz以上,雙麥克風(fēng)采集,語(yǔ)音質(zhì)量相當(dāng)不錯(cuò),所以可以到95%以上普通話識(shí)別準(zhǔn)確率,但是在Call Center里面語(yǔ)音是8K Hz的,語(yǔ)音質(zhì)量差一半,準(zhǔn)確率就急劇下降。
如果先做語(yǔ)音識(shí)別轉(zhuǎn)文字,再做語(yǔ)義理解,準(zhǔn)確率經(jīng)過(guò)逐級(jí)傳遞最后會(huì)非常差。這時(shí)候如果在語(yǔ)音上就進(jìn)行適應(yīng)和糾錯(cuò),正確了就會(huì)高很多。
所以做呼叫中心語(yǔ)音機(jī)器人和做手機(jī)上的語(yǔ)音助手在技術(shù)理念上似乎差不多,但是在工程層面上的差別很大,最大的問(wèn)題就是電話質(zhì)量差,必須要將語(yǔ)音和語(yǔ)義深度整合在一起才能達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。
第三,高并發(fā),我們現(xiàn)在可以做到一個(gè)CPU 10并發(fā),每個(gè)并發(fā)在一秒鐘之內(nèi)可以得到回復(fù),雙CPU共32核的話,極限大概可以做到500個(gè)并發(fā)。但是現(xiàn)在市面上包括訊飛做到的是大概一個(gè)核兩三個(gè)并發(fā),這在私有部署是特別有用。
但是我們不排斥客戶在前端用其他語(yǔ)音識(shí)別引擎,我們整個(gè)產(chǎn)品和設(shè)計(jì)架構(gòu)中一個(gè)非常重要的理念就是松散耦合,包括前段全渠道處理,后面引擎部分都是這種方式,可以非常靈活,效率適應(yīng)性高很多。
愛(ài)分析:AI在應(yīng)用領(lǐng)域的延伸的難點(diǎn)主要在哪?
朱頻頻:重新開(kāi)始做的話難點(diǎn)很多,大概有三個(gè)方面,第一是技術(shù)積累;第二是通過(guò)對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的理解找到可以復(fù)制且有價(jià)值的產(chǎn)品;最后是數(shù)據(jù)的積累。
愛(ài)分析:智能客服這個(gè)行業(yè)核心是算法和數(shù)據(jù),您覺(jué)得哪一塊最重要?
朱頻頻:兩者都重要,但數(shù)據(jù)更重要。
并不是說(shuō)算法不重要,算法當(dāng)然重要,但是門檻在逐漸的降低,更重要的是數(shù)據(jù),我們說(shuō)的數(shù)據(jù)是一個(gè)廣泛的數(shù)據(jù),包括知識(shí)體系,知識(shí)結(jié)構(gòu),知識(shí)模型這一整套的東西。同樣重要的是去獲取數(shù)據(jù),再用數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化算法,能夠把這個(gè)沉淀下去。
愛(ài)分析:公司產(chǎn)品化率大概能達(dá)到多少?
朱頻頻:最高的時(shí)候可以達(dá)到95%,平均一般是在百分之六七十。
愛(ài)分析:產(chǎn)品上線后運(yùn)營(yíng)這部分客單價(jià)大概是多少?
朱頻頻:正常維保是20%左右,但如果純賣服務(wù)的客戶,運(yùn)營(yíng)服務(wù)是50%左右,這一般是非銀行、非運(yùn)營(yíng)商、非航空類客戶,本身IT能力不是特別強(qiáng)。
愛(ài)分析:如何看待不同行業(yè)內(nèi)同樣提供AI服務(wù)的公司?
朱頻頻:競(jìng)爭(zhēng)肯定會(huì)遇到,但是如果需要用到之前建立好的知識(shí)庫(kù),基于這個(gè)知識(shí)庫(kù)做自然語(yǔ)言延伸的話,這是我們主要做的事情。
愛(ài)分析:今年上半年小i收入是去年同期的四倍,大幅增長(zhǎng)背后有哪些原因?
朱頻頻:首先,是外界需求變大,AI變火熱,但不管怎么說(shuō),現(xiàn)在還是AI發(fā)展的初期,對(duì)一家專做AI的公司來(lái)說(shuō),能夠賺錢是著實(shí)不易。
其次,我覺(jué)得能夠盈利的核心在于我們是基于產(chǎn)品在做AI,智能客服是我們收入最大的來(lái)源,以這個(gè)為中心向產(chǎn)業(yè)去延伸,機(jī)會(huì)巨大。
第三是底層的東西到外面有一個(gè)承接的過(guò)程,我要把能力輸出,得有大量的合作伙伴,我們以前主要是直銷,最近兩年主要是大量開(kāi)放式合作,更能把市場(chǎng)做大。
愛(ài)分析:現(xiàn)在主要有幾類合作伙伴?
朱頻頻:主要就是行業(yè)的綜合解決方案提供商,比如說(shuō)專門提供政法、政府、稅務(wù)行業(yè)解決方案的服務(wù)商,他們的客戶關(guān)系維護(hù)的非常好,行業(yè)內(nèi)客戶以前的基礎(chǔ)系統(tǒng)都是他們建設(shè)。
和客服軟件公司也有合作,但是規(guī)模不大。
愛(ài)分析:智能客服可能會(huì)取代哪些簡(jiǎn)單重復(fù)的工作?
朱頻頻:舉個(gè)例子,電話客服大概分成三類,電話咨詢服務(wù),查詢服務(wù),業(yè)務(wù)辦理服務(wù)(比如開(kāi)通信用卡)。 咨詢可以解決大部分問(wèn)題,查詢也可以完成大部分,辦理類完成部分。
另外,電話還有不少外呼模式,網(wǎng)絡(luò)催收,信息確認(rèn)還有營(yíng)銷工作,部分也在自動(dòng)化完成。現(xiàn)在已經(jīng)有很多外呼機(jī)器人在出現(xiàn)。
在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域主要通過(guò)Web的形式,這部分用戶大部分問(wèn)題都可以自助解決。
還有一個(gè)產(chǎn)品更嚇人,電話領(lǐng)域雖然說(shuō)現(xiàn)在有部分是在被機(jī)器所取代的,但是電話取代進(jìn)行的還是比較緩慢,我們還沒(méi)有看見(jiàn)大量的員工下崗;互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域不但沒(méi)減少反而會(huì)增多,因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)是電話的一個(gè)延伸,價(jià)錢也比電話便宜,分流了不少電話客服的量。但是線下客服市場(chǎng),大家會(huì)感到很恐慌。
我舉個(gè)例子,一個(gè)全國(guó)排名前三的股份制銀行,他們?nèi)珖?guó)是一共40家分行,每個(gè)分行大概有40個(gè)網(wǎng)點(diǎn),然后每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)計(jì)劃分流5個(gè)柜員,然后用機(jī)器來(lái)取代,叫STM機(jī),它可以辦理開(kāi)戶、銷戶、理財(cái)一些更復(fù)雜的業(yè)務(wù)。這樣的話,大概能夠取代一萬(wàn)人左右的工作。
愛(ài)分析:在國(guó)內(nèi)智能客服實(shí)際使用情況如何?
朱頻頻:智能客服最好的情況應(yīng)該是先由機(jī)器人接待,機(jī)器人回答不了再轉(zhuǎn)人工。
但因?yàn)殡娫捴悄芸头趪?guó)內(nèi)還處于早期,所以一般不大敢用,現(xiàn)在很多的做法是在特定范圍、特定的時(shí)間、特定客戶才會(huì)采用。
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