中关村科金最吸引我的地方,是它非常理解业务,它不是单纯做一个工具。而只有工具跟业务相结合才能产生巨大的商业价值

近年来,AI技术被资本市场追捧的同时,AI产业规模的扩大与商业落地也在同频发生。

截至2020年,我国共有2205家人工智能企业,AI产业规模达3031亿元,而在2019年,人工智能企业数量还仅为797家。

这不是AI行业的第一次快速增长,2012-2016年可以被看作中国AI企业的高速增长期。亿欧智库曾有统计,彼时的年复合增长率为48%,直到被称为“人工智能元年”的2016,全球AI企业融资规模达到92.2亿美元,这个数字几乎是4年前的6倍,相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。

但火热与泡沫同在,在AI企业的早期探索中,成立的项目多,惨遭流产的也多。技术和市场的适配性更是难点,遗留问题发展到今天的结局,是把技术象牙塔里描绘的漂亮蓝图,再绘制到财报中,可即使是头部企业也无法用现实数据讲一个好看的商业故事。

不过,汹涌的市场暗流之下,看不见的脉动也在悄然发生。按照《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据,截至2020年底,中国人工智能企业的布局侧重在应用层和技术层。其中,应用层人工智能企业数占比达84.05%;其次才是技术层企业,占比为13.65%;基础层企业数占比最低,为2.30%。

这个数字彰显出AI产业发展中的微妙变化:落地、扎根,几乎成了今天AI企业最先考虑的问题。可以说,早期AI创业者们在生态构建方面做到了行业领先,而今天的AI创业者们则需要想得更深一步,把根扎进各行各业中去,解决传统行业数字化遇到的真实痛点问题。

新一代的AI公司,正在“根据钉子来定制锤子”,而不是“拿锤子找钉子”,所以,走专精路线,而非泛化方案,是新一代AI企业们的标签。

当然,这其中也有与产业变化一同成长的行业老兵们。

北京中关村(000931)科金技术有限公司(简称“中关村科金”)创立于2014年,走到今天,已经积累7年行业深耕的经验,不做泛化和聚焦专精的选择,使得中关村科金形成一整套AI+数字化营销·运营·服务的整体解决方案能力。

以人工智能、数据决策、音视频等技术为数字底座,以数字化营销、数字化运营、数字化服务三大综合解决方案为系统支撑,中关村科金累计服务了招商银行(600036)、交通银行(601328)、中信银行(601998)、泰康保险集团、五矿信托、国家电网、百安居、捷安特、美的、步步高(002251)等数十家世界500强、中国500强客户。

那么,如今的人工智能应该如何准确找到落地场景?今天AI公司的核心竞争力又是什么?在泛化路线和专精路线的抉择上有怎样的思考?近日,中关村科金副总裁王蓉接受36氪专访,对以上问题一一进行了解答。

以下为对话实录,经36氪编辑:

1.以金融场景为起点,深入到更广阔业务中去

36氪:首先想和您聊一下,最初选择加入中关村科金的背景是什么?

王蓉:首先我认为是时代的机遇,从个人背景来说,我在高科技和通信领域从业超过20年,积累了比较丰富的技术和管理经验。走到人生输出的阶段,所以想把过往的特别是在ICT(信息通讯技术)领域的经验输出给更需要的企业。近几年,我基本上都是跟创业公司合作,做本地化的云业务,刚好这个时代给了我去做0到1的机会;其次,疫情加速线上化过程,这也是危与机共存的时刻;再加上我认为中关村科金是很好的平台,所以就想更多地到产业里看一看。

36氪:您提到中关村科金是一个很好的平台,那么与您当时可以选择的其他机会相比,中关村科金的优势点在于什么?

王蓉:首先,中关村科金最吸引我的地方,是它非常理解业务,它不是单纯做一个工具。而只有工具跟业务相结合才能产生巨大的商业价值,这是传统的科技公司不具备的。中关村科金的优势在于AI+场景融合+数据决策+行业应用+专业团队,真正实现端到端的闭环,从而实现业务增长。

具体来说,人工智能这几年炙手可热,但也是商业化应用逐步清晰的过程。我们认为,AI一定要与场景融合,所以在最初选择了金融场景。因为整个金融行业覆盖的C端用户体量巨大,机构亟需借助人工智能来帮它降本增效,并且很多金融业务场景非常适合人机协作。

比如像智能客服,它确实能够把大量简单、重复性的工作,通过智能语音或者机器人,以人机协作的方式实现降本增效,特别是在疫情期间,坐席非常难招人的情况下,又要保证业务永续,智能客服就发挥了重要的作用。

其次,中关村科金的AI技术实力和积淀比较深厚。在服务客户的过程中,面对海量数据(603138),将对底层技术能力,尤其是数据决策能力提出巨大挑战。因为不管是在服务场景还是营销场景,数据决策的能力犹如决策大脑,影响到我们对微小的节点做出判断。怎样有效地去挖掘数据,进行商业变现呢?我们在科技赋能中小金融机构做数字化营销的过程中,为客户提供的精准服务、相关产品推荐,其实都是靠数据决策的能力。通过对数据的有效挖掘与对趋势的准确判断,分析客户是什么类型的人群、偏好是什么、能接受哪些服务和产品等等,才能实现针对性的千人千面营销策略,真正达到帮助机构提高服务效率和营销转化率。

最后,中关村科金的团队非常有热情,而且开放包容、锐意进取。在和他们的相处中,我发现大家都是抱着“在有限的人生当中,能够做成点事儿”的想法去做事的。正是在这种积极务实的创业精神和激情感染下,我加入了中关村科金团队。

36氪:对于整个团队的开放性强、有比较强的创业热情,您认为这种热情主要出现在企业的哪一个层面?您认为对您来说最有感染力的是什么?

王蓉:首先,坦率说最有感染力的还是龙头,整个领导团队是身先士卒、不断开拓市场的。他们会一年飞200多次、一个星期去8个城市跟客户碰撞,只有这样才能够更好了解市场的趋势、倾听客户的声音,针对客户的业务痛点提供适配的解决方案。在领头羊的带动下,整个团队的战斗力,执行力都非常强,相互协作,彼此成就。

其次,公司团队不断提升自我的能力和热情也非常具有感染力。由于现在客户的个性化需求很多,只有一个标品很难解决客户的业务问题,所以这对跨界能力、学习能力要求更高。

因此,在中关村科金,做业务的人需要了解科技,做科技的人需要去学习业务,甚至因为我们拓展不同的行业,还要学习零售、保险等泛行业的行业特质,这就要求团队必须具备跨界学习的能力,不断突破自我认知和能力的边界,而且我们也做到了这一点。

36氪:我们刚刚提到的比较多的是金融场景,但其实我看到中关村科金还有零售、教育、大健康、等等其他场景,那提供全场景的服务能力是如何去炼成的?最开始的时候,是否需要有第一切入场景呢?

王蓉:这其实是演进的过程。金融是我们最熟悉的场景,恰好选择金融客户作为切入口是有好处的。因为金融机构首先看重的是风险识别,然后客户发现除了联合风控场景以外,还有其他非常多的合作点,比如要提升业务收入,所以需要拓展更多营销场景,基于它的存量客户和新增客户,我们共同来经营。所以,智能科技是普适性的,不管在哪个行业,都会有获客的需求,都需要挖掘高价值的客户,所以这一整套数字化能力就自然而然地从金融拓展到其他行业。

36氪:那么最早选择金融场景切入,是否会带来一些好处呢?

王蓉:这一定是有的,一方面来说,金融客户要求很高,它有监管合规的要求,还要时刻关注负面舆情带来的影响,所以安全性、可靠性要远远高于其他行业。

第二,金融行业对服务的要求也很高,拿技术基础架构来讲,安全性保障要达到99.999%。因为任何的闪失都可能会造成巨大的经济损失,不仅会严重影响到客户满意度,甚至会带来一定的社会负面影响。

第三,金融行业在中国市场是个大行业,给金融行业提供服务的供应商也非常多,所以客户对于服务品质、响应速度各方面要求都特别高。一旦服务过金融客户,再服务其他行业客户,可能会更容易驾轻就熟。

36氪:那现阶段的话,中关村科金的主要客户群体还是以银行类的为主吗?

王蓉:由于中关村科金在数字化营销、运营、服务解决方案上的整体能力得到有效验证,因此主要客户群体已扩展到零售、教育、大健康、政企等领域,而且增速非常快。

今天的核心竞争力更是整体解决方案能力

36氪:在今天AI行业的市场环境中,您认为核心竞争点是什么呢?

王蓉:人工智能一定要和场景深度融合,以AI技术驱动,才能带来更高效的客户服务。从客户视角出发,客户注重的是最终商业价值,中关村科金依托AI、大数据和先进的音视频通讯能力,以及数字化营销、运营、服务三大产品矩阵,为客户科技赋能,输出整体综合性解决方案能力。

我们是技术型懂业务的公司,对客户业务的理解比较深刻,我们可以为客户找准落脚点,提供高性价比、贴合业务需求、产出最大化的综合解决方案,合作模式也比较灵活,甚至可以通过联合运营的方式与客户共同成长。

36氪:我们了解到中关村科金目前是“AI+数字化营销·运营·服务”的战略方向,那在中关村科金发展的过程中,战略方向是否有阶段性的变迁?

王蓉:其实我觉得没有,中关村科金的发展是基于客户洞察、自然而然按照商业逻辑协同并进的过程。数字化营销、运营和服务是协同在一起的。一次好的服务触点,就是一次好的营销机会。在面向互联网长尾流量、低频高价值人群全生命周期的运营与管理过程当中,这几块是协同并进、有逻辑地整合在一起的。通过AI的加持,从公域获客到运营提质、客户洞察、决策参与、数据共建、营销反馈,最终实现数字化增长和用户运营的闭环。

比如我们合作的一家银行,开始时只是帮助其建立AI中台,解决银行传统“烟囱式”系统架构带来的流程长、响应慢、成本高等问题。后来行方在营销能力、服务方式、运营手段等各个方面亟需数字化提升,因此我们为其进一步提供数字化营销、运营及服务的综合解决方案,不仅可以提升业务运营效率,更增强了行方的业务拓展能力和营销获客能力,真正实现了业务增长。方案实施以后,智能客服机器人取代了70%的人工坐席,智能营销客户触达能力提升4倍,从250万次/天提升至1000万次/天,日处理催收任务量上升了10倍,由15万提升至160万。

数字化营销、运营和服务是一个全栈能力框架。在这个框架里面,每个客户在数字化转型中处于不同的阶段,遇到的问题不一样,欠缺的能力也不一样。我们根据客户的实际情况,可以为客户提供 “整车”的综合解决方案,同时也能以微服务的形式,为客户提供“零部件”,模块化、组件化的服务和能力。比如,某企业根据十四五规划要求,需要做大零售转型的战略规划。我们业务咨询部与客户一起,以业务咨询的方式入手,深入客户的业务场景,协助客户做集团层面的数字化转型总体三年规划。某客户数字化营销能力偏弱,以前都是线下的场景,现在需要转变成线上服务,客户看不见摸不着,通过大数据的决策能力可以精准识别客户意图,那么我们就把数字化营销这个模块输出给它,搭建用户标签体系,做人群分层,客户画像。再比如,在服务的场景,原来客服坐席流动性大,坐席人员招聘难、培训难,现在我们就用智能客服机器人、坐席辅助与陪练为企业做补充,实现降本增效。

业务和底层

和底层架构的打磨,是双向精进的过程

36氪:回到最初的一个问题,中关村科金是2014年成立的,当时是什么样的时代背景和创业初心呢?

王蓉:2014年的时候,我们的创始团队认为,未来的企业可以分为两种,人工智能企业和非人工智能企业,所以当时我们就非常坚定地选择了人工智能这个赛道。

当然,发展到现在也走过很多探索之路。比如说人工智能一定要和场景结合,不然就只是噱头,不能给社会创造价值,所以我们就坚定、持续在这个方向做投入。

36氪:从我们现在的产品上看,主要产品都有哪些?是否有主要产品和次要产品的分类?

王蓉:我们架构比较简单,其实就是AI加持数字化营销、运营、服务,并提供端到端的综合解决方案。

首先在数字化营销方面,全面整合客户数据平台(CDP)、数据管理平台(DMP),内容管理平台等,实现公域、私域流量运营一体化,构建全生命周期的营销闭环,真正提高营销转化率;其次,数字化运营方面,通过AI智能视频云、RPA机器人、数字员工等产品技术,从运营辅助到运营替代,从运营操作全面管控,到运营全过程分析,帮助企业实现高效运营,智慧运营。最后是数字化服务方面,覆盖企业客户服务全生命周期,全面整合多渠道、全媒体,通过机器人+人机协同,帮助企业实现服务营销一体化,并保持良好、一致的客户体验。

支撑这三个方向和场景的底层能力是一致的。第一个是大数据的能力,即数据决策能力。也就是需要为客户做精准画像、打上标签才能把海量的数据为我所用,通过智能分析和辅助决策做精准的服务或推送;其次是AI的能力,我们具备RPA、整套机器人的体系,可以实现自动化或者机器人的交互;第三是实时音视频通讯的能力,解决了建立连接的方式,比如我们的外呼机器人现在可以替代企业80%的人工。这三个基础能力支撑了我们数字化营销、运营和服务的场景。

总结来看,重点在AI驱动上,我们是一家AI驱动的智能科技公司,通过对底层AI能力的不断打磨,逐步扩展到零售、大健康、政务等不同的场景,最终形成泛行业服务能力。

36氪:那对于底层架构的话,是否有一个比较好的评判标准?如何去看待一家AI公司的底层做得到底好不好?

王蓉:无论做什么场景、服务哪类客户,底层都是能力层。企业客户需求有差异性,但同时又对响应速度、质量要求较高。这就需要不仅快速适配应用,而且输出一套满足企业个性化需求的解决方案。

服务的客户越多,对底层能力的促进作用就越大。例如智能语音,服务的客户越多、场景越多,对于机器人训练能力的提升也是有极大帮助的。可以说每做完一个项目或者服务一个客户,我们的能力都会有所提升,而这种能力是可以沉淀下来,继续为客户提供更好的服务。

36氪:从发展方向上看,目前的AI公司可能会在两个方向上去发展,一种是在垂直行业中深耕,另一种是做泛行业的产品,您认为这两者之间应该如何取舍呢?

王蓉:这两者之间并不矛盾,这其实是跟目标市场有关。比如区域性银行的数字化转型压力和迫切性特别大。而银行客户往往是一对多的需求,营销、运营和服务三个方向的需求都有。我们以客户为中心,为客户提供综合解决方案。但有些大客户在垂直行业上对创新技术要求比较高。在创新产品上我们也有自己的特色,利用我们敏捷性和创新性的先天优势,以共创的方式为解决大客户需求迅速找到切入点。

36氪:那就您自己的感受上来说,不同行业对于数字化转型的需求、不同行业的数字化转型难度是否都不太一样?

王蓉:我认为不同客户对于数字化转型的切入点是不一样的。每个行业还是有差别的。有的客户是线下业务线上化,有的客户把智能化改造作为落脚点。企业数字化转型是一次目标的重构,组织的重构,流程的重构和机制的重构。

这其中,最大的挑战是客户自己有没有想清楚,是否是为转型而转型。数字化转型是自上而下的,需要企业的管理层、决策者想清楚,下定决心。

36氪:那在给企业做数字化的过程中,有没有碰到过一些比较难的挑战?

王蓉:核心的痛点是大家的认知不在同一个起跑线上。我觉得转型首先要拉通认知,从战略层面上达成共识。数字化不是简单地上几套系统或是增加IT投入,而是一个数字化变革,这需要改变组织架构、流程,甚至在认知能力不够的时候借助外力和外脑。这是一个顶层设计加上长远规划,是持续投入的过程,不是一蹴而就。大家只有在认知上达成共识,才能够协同匹配,助力企业完成数字化转型,塑造企业核心竞争力。

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