中關村科金最吸引我的地方,是它非常理解業務,它不是單純做一個工具。而只有工具跟業務相結合才能產生巨大的商業價值

近年來,AI技術被資本市場追捧的同時,AI產業規模的擴大與商業落地也在同頻發生。

截至2020年,我國共有2205家人工智能企業,AI產業規模達3031億元,而在2019年,人工智能企業數量還僅為797家。

這不是AI行業的第一次快速增長,2012-2016年可以被看作中國AI企業的高速增長期。億歐智庫曾有統計,彼時的年復合增長率為48%,直到被稱為“人工智能元年”的2016,全球AI企業融資規模達到92.2億美元,這個數字幾乎是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AI企業的早期探索中,成立的項目多,慘遭流產的也多。技術和市場的適配性更是難點,遺留問題發展到今天的結局,是把技術象牙塔里描繪的漂亮藍圖,再繪制到財報中,可即使是頭部企業也無法用現實數據講一個好看的商業故事。

不過,洶涌的市場暗流之下,看不見的脈動也在悄然發生。按照《中國新一代人工智能科技產業發展報告(2021)》數據,截至2020年底,中國人工智能企業的布局側重在應用層和技術層。其中,應用層人工智能企業數占比達84.05%;其次才是技術層企業,占比為13.65%;基礎層企業數占比最低,為2.30%。

這個數字彰顯出AI產業發展中的微妙變化:落地、扎根,幾乎成了今天AI企業最先考慮的問題。可以說,早期AI創業者們在生態構建方面做到了行業領先,而今天的AI創業者們則需要想得更深一步,把根扎進各行各業中去,解決傳統行業數字化遇到的真實痛點問題。

新一代的AI公司,正在“根據釘子來定制錘子”,而不是“拿錘子找釘子”,所以,走專精路線,而非泛化方案,是新一代AI企業們的標簽。

當然,這其中也有與產業變化一同成長的行業老兵們。

北京中關村(000931)科金技術有限公司(簡稱“中關村科金”)創立于2014年,走到今天,已經積累7年行業深耕的經驗,不做泛化和聚焦專精的選擇,使得中關村科金形成一整套AI+數字化營銷·運營·服務的整體解決方案能力。

以人工智能、數據決策、音視頻等技術為數字底座,以數字化營銷、數字化運營、數字化服務三大綜合解決方案為系統支撐,中關村科金累計服務了招商銀行(600036)、交通銀行(601328)、中信銀行(601998)、泰康保險集團、五礦信托、國家電網、百安居、捷安特、美的、步步高(002251)等數十家世界500強、中國500強客戶。

那么,如今的人工智能應該如何準確找到落地場景?今天AI公司的核心競爭力又是什么?在泛化路線和專精路線的抉擇上有怎樣的思考?近日,中關村科金副總裁王蓉接受36氪專訪,對以上問題一一進行了解答。

以下為對話實錄,經36氪編輯:

1.以金融場景為起點,深入到更廣闊業務中去

36氪:首先想和您聊一下,最初選擇加入中關村科金的背景是什么?

王蓉:首先我認為是時代的機遇,從個人背景來說,我在高科技和通信領域從業超過20年,積累了比較豐富的技術和管理經驗。走到人生輸出的階段,所以想把過往的特別是在ICT(信息通訊技術)領域的經驗輸出給更需要的企業。近幾年,我基本上都是跟創業公司合作,做本地化的云業務,剛好這個時代給了我去做0到1的機會;其次,疫情加速線上化過程,這也是危與機共存的時刻;再加上我認為中關村科金是很好的平臺,所以就想更多地到產業里看一看。

36氪:您提到中關村科金是一個很好的平臺,那么與您當時可以選擇的其他機會相比,中關村科金的優勢點在于什么?

王蓉:首先,中關村科金最吸引我的地方,是它非常理解業務,它不是單純做一個工具。而只有工具跟業務相結合才能產生巨大的商業價值,這是傳統的科技公司不具備的。中關村科金的優勢在于AI+場景融合+數據決策+行業應用+專業團隊,真正實現端到端的閉環,從而實現業務增長。

具體來說,人工智能這幾年炙手可熱,但也是商業化應用逐步清晰的過程。我們認為,AI一定要與場景融合,所以在最初選擇了金融場景。因為整個金融行業覆蓋的C端用戶體量巨大,機構亟需借助人工智能來幫它降本增效,并且很多金融業務場景非常適合人機協作。

比如像智能客服,它確實能夠把大量簡單、重復性的工作,通過智能語音或者機器人,以人機協作的方式實現降本增效,特別是在疫情期間,坐席非常難招人的情況下,又要保證業務永續,智能客服就發揮了重要的作用。

其次,中關村科金的AI技術實力和積淀比較深厚。在服務客戶的過程中,面對海量數據(603138),將對底層技術能力,尤其是數據決策能力提出巨大挑戰。因為不管是在服務場景還是營銷場景,數據決策的能力猶如決策大腦,影響到我們對微小的節點做出判斷。怎樣有效地去挖掘數據,進行商業變現呢?我們在科技賦能中小金融機構做數字化營銷的過程中,為客戶提供的精準服務、相關產品推薦,其實都是靠數據決策的能力。通過對數據的有效挖掘與對趨勢的準確判斷,分析客戶是什么類型的人群、偏好是什么、能接受哪些服務和產品等等,才能實現針對性的千人千面營銷策略,真正達到幫助機構提高服務效率和營銷轉化率。

最后,中關村科金的團隊非常有熱情,而且開放包容、銳意進取。在和他們的相處中,我發現大家都是抱著“在有限的人生當中,能夠做成點事兒”的想法去做事的。正是在這種積極務實的創業精神和激情感染下,我加入了中關村科金團隊。

36氪:對于整個團隊的開放性強、有比較強的創業熱情,您認為這種熱情主要出現在企業的哪一個層面?您認為對您來說最有感染力的是什么?

王蓉:首先,坦率說最有感染力的還是龍頭,整個領導團隊是身先士卒、不斷開拓市場的。他們會一年飛200多次、一個星期去8個城市跟客戶碰撞,只有這樣才能夠更好了解市場的趨勢、傾聽客戶的聲音,針對客戶的業務痛點提供適配的解決方案。在領頭羊的帶動下,整個團隊的戰斗力,執行力都非常強,相互協作,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。由于現在客戶的個性化需求很多,只有一個標品很難解決客戶的業務問題,所以這對跨界能力、學習能力要求更高。

因此,在中關村科金,做業務的人需要了解科技,做科技的人需要去學習業務,甚至因為我們拓展不同的行業,還要學習零售、保險等泛行業的行業特質,這就要求團隊必須具備跨界學習的能力,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。

36氪:我們剛剛提到的比較多的是金融場景,但其實我看到中關村科金還有零售、教育、大健康、等等其他場景,那提供全場景的服務能力是如何去煉成的?最開始的時候,是否需要有第一切入場景呢?

王蓉:這其實是演進的過程。金融是我們最熟悉的場景,恰好選擇金融客戶作為切入口是有好處的。因為金融機構首先看重的是風險識別,然后客戶發現除了聯合風控場景以外,還有其他非常多的合作點,比如要提升業務收入,所以需要拓展更多營銷場景,基于它的存量客戶和新增客戶,我們共同來經營。所以,智能科技是普適性的,不管在哪個行業,都會有獲客的需求,都需要挖掘高價值的客戶,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。

36氪:那么最早選擇金融場景切入,是否會帶來一些好處呢?

王蓉:這一定是有的,一方面來說,金融客戶要求很高,它有監管合規的要求,還要時刻關注負面輿情帶來的影響,所以安全性、可靠性要遠遠高于其他行業。

第二,金融行業對服務的要求也很高,拿技術基礎架構來講,安全性保障要達到99.999%。因為任何的閃失都可能會造成巨大的經濟損失,不僅會嚴重影響到客戶滿意度,甚至會帶來一定的社會負面影響。

第三,金融行業在中國市場是個大行業,給金融行業提供服務的供應商也非常多,所以客戶對于服務品質、響應速度各方面要求都特別高。一旦服務過金融客戶,再服務其他行業客戶,可能會更容易駕輕就熟。

36氪:那現階段的話,中關村科金的主要客戶群體還是以銀行類的為主嗎?

王蓉:由于中關村科金在數字化營銷、運營、服務解決方案上的整體能力得到有效驗證,因此主要客戶群體已擴展到零售、教育、大健康、政企等領域,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行業的市場環境中,您認為核心競爭點是什么呢?

王蓉:人工智能一定要和場景深度融合,以AI技術驅動,才能帶來更高效的客戶服務。從客戶視角出發,客戶注重的是最終商業價值,中關村科金依托AI、大數據和先進的音視頻通訊能力,以及數字化營銷、運營、服務三大產品矩陣,為客戶科技賦能,輸出整體綜合性解決方案能力。

我們是技術型懂業務的公司,對客戶業務的理解比較深刻,我們可以為客戶找準落腳點,提供高性價比、貼合業務需求、產出最大化的綜合解決方案,合作模式也比較靈活,甚至可以通過聯合運營的方式與客戶共同成長。

36氪:我們了解到中關村科金目前是“AI+數字化營銷·運營·服務”的戰略方向,那在中關村科金發展的過程中,戰略方向是否有階段性的變遷?

王蓉:其實我覺得沒有,中關村科金的發展是基于客戶洞察、自然而然按照商業邏輯協同并進的過程。數字化營銷、運營和服務是協同在一起的。一次好的服務觸點,就是一次好的營銷機會。在面向互聯網長尾流量、低頻高價值人群全生命周期的運營與管理過程當中,這幾塊是協同并進、有邏輯地整合在一起的。通過AI的加持,從公域獲客到運營提質、客戶洞察、決策參與、數據共建、營銷反饋,最終實現數字化增長和用戶運營的閉環。

比如我們合作的一家銀行,開始時只是幫助其建立AI中臺,解決銀行傳統“煙囪式”系統架構帶來的流程長、響應慢、成本高等問題。后來行方在營銷能力、服務方式、運營手段等各個方面亟需數字化提升,因此我們為其進一步提供數字化營銷、運營及服務的綜合解決方案,不僅可以提升業務運營效率,更增強了行方的業務拓展能力和營銷獲客能力,真正實現了業務增長。方案實施以后,智能客服機器人取代了70%的人工坐席,智能營銷客戶觸達能力提升4倍,從250萬次/天提升至1000萬次/天,日處理催收任務量上升了10倍,由15萬提升至160萬。

數字化營銷、運營和服務是一個全棧能力框架。在這個框架里面,每個客戶在數字化轉型中處于不同的階段,遇到的問題不一樣,欠缺的能力也不一樣。我們根據客戶的實際情況,可以為客戶提供 “整車”的綜合解決方案,同時也能以微服務的形式,為客戶提供“零部件”,模塊化、組件化的服務和能力。比如,某企業根據十四五規劃要求,需要做大零售轉型的戰略規劃。我們業務咨詢部與客戶一起,以業務咨詢的方式入手,深入客戶的業務場景,協助客戶做集團層面的數字化轉型總體三年規劃。某客戶數字化營銷能力偏弱,以前都是線下的場景,現在需要轉變成線上服務,客戶看不見摸不著,通過大數據的決策能力可以精準識別客戶意圖,那么我們就把數字化營銷這個模塊輸出給它,搭建用戶標簽體系,做人群分層,客戶畫像。再比如,在服務的場景,原來客服坐席流動性大,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做補充,實現降本增效。

業務和底層

和底層架構的打磨,是雙向精進的過程

36氪:回到最初的一個問題,中關村科金是2014年成立的,當時是什么樣的時代背景和創業初心呢?

王蓉:2014年的時候,我們的創始團隊認為,未來的企業可以分為兩種,人工智能企業和非人工智能企業,所以當時我們就非常堅定地選擇了人工智能這個賽道。

當然,發展到現在也走過很多探索之路。比如說人工智能一定要和場景結合,不然就只是噱頭,不能給社會創造價值,所以我們就堅定、持續在這個方向做投入。

36氪:從我們現在的產品上看,主要產品都有哪些?是否有主要產品和次要產品的分類?

王蓉:我們架構比較簡單,其實就是AI加持數字化營銷、運營、服務,并提供端到端的綜合解決方案。

首先在數字化營銷方面,全面整合客戶數據平臺(CDP)、數據管理平臺(DMP),內容管理平臺等,實現公域、私域流量運營一體化,構建全生命周期的營銷閉環,真正提高營銷轉化率;其次,數字化運營方面,通過AI智能視頻云、RPA機器人、數字員工等產品技術,從運營輔助到運營替代,從運營操作全面管控,到運營全過程分析,幫助企業實現高效運營,智慧運營。最后是數字化服務方面,覆蓋企業客戶服務全生命周期,全面整合多渠道、全媒體,通過機器人+人機協同,幫助企業實現服務營銷一體化,并保持良好、一致的客戶體驗。

支撐這三個方向和場景的底層能力是一致的。第一個是大數據的能力,即數據決策能力。也就是需要為客戶做精準畫像、打上標簽才能把海量的數據為我所用,通過智能分析和輔助決策做精準的服務或推送;其次是AI的能力,我們具備RPA、整套機器人的體系,可以實現自動化或者機器人的交互;第三是實時音視頻通訊的能力,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80%的人工。這三個基礎能力支撐了我們數字化營銷、運營和服務的場景。

總結來看,重點在AI驅動上,我們是一家AI驅動的智能科技公司,通過對底層AI能力的不斷打磨,逐步擴展到零售、大健康、政務等不同的場景,最終形成泛行業服務能力。

36氪:那對于底層架構的話,是否有一個比較好的評判標準?如何去看待一家AI公司的底層做得到底好不好?

王蓉:無論做什么場景、服務哪類客戶,底層都是能力層。企業客戶需求有差異性,但同時又對響應速度、質量要求較高。這就需要不僅快速適配應用,而且輸出一套滿足企業個性化需求的解決方案。

服務的客戶越多,對底層能力的促進作用就越大。例如智能語音,服務的客戶越多、場景越多,對于機器人訓練能力的提升也是有極大幫助的。可以說每做完一個項目或者服務一個客戶,我們的能力都會有所提升,而這種能力是可以沉淀下來,繼續為客戶提供更好的服務。

36氪:從發展方向上看,目前的AI公司可能會在兩個方向上去發展,一種是在垂直行業中深耕,另一種是做泛行業的產品,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,這其實是跟目標市場有關。比如區域性銀行的數字化轉型壓力和迫切性特別大。而銀行客戶往往是一對多的需求,營銷、運營和服務三個方向的需求都有。我們以客戶為中心,為客戶提供綜合解決方案。但有些大客戶在垂直行業上對創新技術要求比較高。在創新產品上我們也有自己的特色,利用我們敏捷性和創新性的先天優勢,以共創的方式為解決大客戶需求迅速找到切入點。

36氪:那就您自己的感受上來說,不同行業對于數字化轉型的需求、不同行業的數字化轉型難度是否都不太一樣?

王蓉:我認為不同客戶對于數字化轉型的切入點是不一樣的。每個行業還是有差別的。有的客戶是線下業務線上化,有的客戶把智能化改造作為落腳點。企業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,最大的挑戰是客戶自己有沒有想清楚,是否是為轉型而轉型。數字化轉型是自上而下的,需要企業的管理層、決策者想清楚,下定決心。

36氪:那在給企業做數字化的過程中,有沒有碰到過一些比較難的挑戰?

王蓉:核心的痛點是大家的認知不在同一個起跑線上。我覺得轉型首先要拉通認知,從戰略層面上達成共識。數字化不是簡單地上幾套系統或是增加IT投入,而是一個數字化變革,這需要改變組織架構、流程,甚至在認知能力不夠的時候借助外力和外腦。這是一個頂層設計加上長遠規劃,是持續投入的過程,不是一蹴而就。大家只有在認知上達成共識,才能夠協同匹配,助力企業完成數字化轉型,塑造企業核心競爭力。

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