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50多種數字員工落地,追一科技助力企業智慧化升級

  • 來源:互聯網
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  • 2019-10-22
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  撰稿 | 賈 寧

  2016年,團購謝幕,O2O燒錢大戰還遠未熄火。

  O2O業務在某種意義上是傳統行業和互聯網的結合,通過消費互聯網的方式升級,也由此催生出千億級的外賣市場,以及各種到店、到家服務。

  趨勢與市場環境的變化,往往會助推新事物的誕生與發展。O2O業務大量延伸出增量的客服需求,讓智能客服有了進入傳統行業的機會。

  這一年,追一科技創始人兼CEO吳悅,與另幾位騰訊同事,共同離職創業。

  NLP(自然語言處理)是搜索引擎的核心技術之一。吳悅與兩位聯合創始人劉云峰、汶林丁,之前均任職于騰訊搜索部門,他們所做的客服機器人產品,一開始即采用了深度學習與NLP技術。

  無論是AI,還是to B,放在2016年,或者今天,或者不遠的未來,都是一個不斷碰壁、持續探索、慢步前行的過程。

  追一科技商業化的三步走:攘外、安內、增長,是否可以打破這種困境呢?

  1

  -攘外:代差的機遇-

  滴滴、攜程、國美,是追一科技創業第一年首先拿下的三個客戶。

  滴滴曾經跟他們抱怨過,之前用的一家客服機器人供應商,準確率一直不是很高。

  于是吳悅沒有直接談商務,而是讓滴滴先把他們的產品拿過去試用一下。

  ▲ 追一科技創始人兼CEO 吳悅

  對于試用結果,追一科技CTO劉云峰內心還是有些打鼓的, 「技術上不存在太大難度,但是我不知道追一的技術和之前那些廠商相比,有沒有優勢,有多大優勢,這就像一個轉學學生,之前學校學到很多知識,但是他不知道在新學校和同班生比的話,考試會考第幾。」

  當時滴滴組織廠商做相同的題目來比較準確率。結果那次「考試」,追一領先了原來那家廠商14%,達到近90%的準確率。

  「攜程、滴滴、國美當時都在跟傳統機器人廠家合作或者對接,只有我們是一套全新的技術。深度學習的方式,效果比傳統的機器人好很多;端到端學習,讓整個運營門檻降了很多。這核心的兩點,讓我們跟傳統機器人有了明顯的代差。」吳悅對新經濟100人說。

  技術代差帶來的時間窗口,悄悄打開了。上一代機器人廠商已經教育過部分市場,對追一來說,逐個吃下大客戶,樹立行業標桿,提高垂直行業市場份額,是早期乃至中期都要堅持的路徑。

  追一把戰場首先推到了金融行業。他們進入這個領域,是一個機遇,也有一些巧合。

  當時正值某銀行信用卡中心想升級客服機器人,開啟測試,已經測了半年。等到追一得知這個消息,距離最后的截止日期只有一個月時間,國內最好的客服機器人廠商云集于此,追一是最后一家進入競逐的公司。

  該銀行心態開放、熱愛創新,1999年啟動首家網上銀行,云計算和大數據時代,也是第一批吃螃蟹的人。

  因此,他們沒有戴著有色眼鏡看待追一這家初創公司,反而對新事物充滿了好奇。

  根據測試的結果,該銀行信用卡中心簽下了追一科技。

  當時追一與老牌智能客服廠商的測試準確率不相上下,都是93%至94%,該老牌廠商已經運營了多年,而追一剛部署了一個月。顯然深度學習的方式更有潛力,新舊技術的代差顯露出來。

  有了標桿客戶,追一在金融領域的擴展就順利許多。

  金融,是企業服務比較難做的行業,因為它對數據和信息敏感,對技術實力和服務質量敏感,有一套非常嚴苛的測試、部署流程。在追一看來,率先攻下金融,等于占領了一座高峰,再進軍其他行業,就具備戰略優勢。

  「金融行業,目前我們的覆蓋是領先的,在TOP100的機構里,我們覆蓋了大約70%到80%的市場。」吳悅說。

  2

  -安內:鋪路規模化-

  2018年一整年,追一科技團隊做了200多個POC(針對客戶具體應用的驗證性測試),交付了六七十個項目,而交付團隊只有五十人。這樣的效率,是追一踩過無數坑后,慢慢把工程和后臺體系搭建起來的結果。

  追一科技金融領域的客戶,在意數據安全,多是項目制的私有化部署。

  私有化項目的優劣勢非常明顯,對于早期創業公司來說,它短期可以帶來可觀的現金流,服務的多是大型企業,容易樹立品牌影響力;不足之處在于對團隊的要求比較高,尤其是在交付這一塊,需要投入大量人力與時間,并且線性增長,邊際成本不降反增。

  追一早期項目不多,剛開始創業時人才比較缺乏,員工多是應屆畢業生或者實習生。他們慢慢積累了六七個產品的解決方案,一步步把團隊搭起來。

  2017年底的時候,追一開始面對大量私有化客戶,金融行業起量了。

  交付成為了阻礙增長的嚴重問題。追一后臺負責人調去組建交付團隊,花了兩年時間打造了一支百人左右的團隊。

  當時他們從頭部科技公司物色經驗豐富的交付人才,吸納了BAT十多位專家及高級技術人才加盟,才逐步把中臺團隊組建起來。

  「若非如此,整個公司的復制性和規模化問題很難解決,這些人都是做過大量大型系統加工的,必須去找這么一波人。」追一科技聯合創始人汶林丁說。

  2019年,追一做了500多個POC,實施項目量翻倍,但交付團隊并未新增人員。

  然而,金融客戶全是大客戶,回款周期長,增長痛苦。這促使追一開始做公有云業務,構建另一個增長點,為未來鋪路。

  「我們的打法跟現在很多智能客服公司不一樣,他們是直接拿一個很通用的產品,建立龐大的電銷團隊,賣什么東西可能就不重要了,雖然大家一直在強調自家產品和別人產品的差異化,但是分析他們產品,這種差異只是很短時間之內創造的東西。」

  在一遍遍踩坑、填坑中積累的經驗,打磨的流程與體系,才是壁壘。

  在銀行等金融機構的私有化部署內,每個企業硬件、網絡等基礎設施都不一樣,在交付時非常定制化,通常需要數月之久。

  這種差異化曾讓追一吃過不少苦頭,后來他們通過虛擬化、容器化等PaaS層面的技術方案消除企業之間的差異化,營造一種相對標準化的實施環境,從而簡化安裝部署,降低成本。

  「現在付出成本最高的兩點,一個是研發和穩定性,一是現場AI產品的交付。因為研發迭代非常快,研發流程、研發質量包括測試并不完備,只能邊打仗邊一點一點積累,這個過程非常痛苦。」汶林丁說。

  智能客服項目每到一個客戶那里,都要幫客戶建立一套知識圖譜,跟場景、業務相關。這個過程非常耗時耗力,例如一家銀行,在追一已經具備多家銀行場景經驗的基礎上,仍需要一個人完全投入兩三周時間,效率仍有很大提升空間。

  3

  -增長:結構與戰略-

  前兩三年,在追一科技的第一階段與第二階段,對外,他們拿下KA客戶,樹立起品牌形象,對內,搭建起中臺與后臺,規范標準化流程。

  這些都是在為接下來的增長鋪平道路。

  公司增長,分為結構化增長和戰略型增長。

  結構化增長即拉新,獲客。拉新不易,金融市場盤子有限,幾年時間就可以吃透,接下來就是鎖定這些客戶,深挖它的價值,把服務的連續性做起來。

  結構化增長是公司的根據地。放眼全球,商業銀行對企業服務的貢獻是排名最高的。雖然國內商業環境形成標準付費行為尚需要一個過程,但是非常有深耕的價值。

  例如2019年,追一科技頭部客戶的簽單額達到了千萬級別,與過去智能客服機器人百萬級別的單子相比,增加了語音、坐席輔助、分期等很多服務,這種基于客服服務的縱向拓展,可以讓商務成本降低很多。

  它起源于客戶的需求。當時追一的客戶提出智能客服完全可以用到其內部的辦公場景,例如公司內部的OA、財務、人力的常見問題,包括報銷、入職指引、打印機驅動等數百個問題。于是追一建立了一個完備的知識庫,客戶只要把那些問題里面的答案換成公司相應的鏈接或者答案即可。

  國美、萬達、百威……越來越多客戶開始使用。

  目前追一正在跟企業微信、釘釘等平臺對接,這樣一來企業直接買下第三方應用就可以使用,如果企業微信、釘釘把人力行政機器人的接口開放給第三方,人力行政崗位的重復性工作全部可以預設好,不需要員工定時再去操作。

  這種結構化增長的思路,讓追一從智能客服這樣一個切入點,開始提供更多服務,逐漸形成了「數字員工」的概念。

  「我們目前提供數字員工的工種大概有50種。同時,如果按人的邊界去衡量工作量,截至2019年,我們對外基本相當于提供了大概10,000名雇員。」汶林丁對新經濟100人說。

  「我們公司做的是下一代智能交互,這個交互通過自然語言意圖理解,把各個場景串接起來,哪怕小場景知識庫的機器人,也算一個數字員工的工種,這樣大家溝通成本就會降低很多。 」

  而戰略型增長,與結構化相輔相成,更多是對公司未來發展的布局。

  戰略型增長涉及到從私有云到公有云,以及生態、渠道的拓展。從自營到渠道、生態的拓展,通常是企業發展壯大的必經之路。像微軟、深信服等企業,渠道貢獻營收比例都非常可觀。

  「一個公司未來要發展,生態的比例肯定是持續增大的,甚至以后結構性增長或者自己自營的部分慢慢都要交出去,你只做最核心的、打樣的東西。」汶林丁說。

  如果全部自營,到一定階段,公司的服務必定是跟不上的。哪怕如騰訊、如阿里,有上萬人的技術團隊,如果深入去做項目,仍然會力不從心。

  對巨頭來說,生態亦是最佳選擇,從IaaS向上,做到PaaS,更具體的應用解決方案,應由合作伙伴共同完成。

  「我們和合作伙伴的合作,是利用合作伙伴積累的場景和數據,結合我們的技術和產品,打造比較專業的解決方案,在合作伙伴的客戶群中快速落地。」

  例如某家掌握了絕大部分985、211高校市場資源的公司,2018年下半年開始與追一合作,至今已經推了一百家高校,2019年內計劃再推三百家,以云服務的方式快速落地。

  再比如,追一某個圖書館的合作伙伴,做的是市、區的公共圖書館,這種圖書館一般規模都比較大,每層放四個實體機器人,可以通過對話交流的方式查詢圖書并引路。機器人的交互模塊,就是追一提供的技術。

  在追一的合作伙伴評判標準里,他們認為,有行業屬性最好,離客戶越近越好。

  為此,他們也招聘了一些在傳統銷售、渠道做了幾十年的人,打通跟合作伙伴的語言體系。在共同的營銷思路和方法論下,快速建立起信任關系。

  烯牛數據顯示,2018年企業服務遇冷,投融資事件從2017年的2135起降至1440起;人工智能領域投融資事件從590起降至541起,但融資額大幅提升,頭部效應顯露。

  經歷了2016年之后的快速發展與洗牌,智能客服頭部陣營也基本確立,各有倚重,成犄角之勢。

  「我們在做的事情,它需要三個方面的能力,一個是商業化能力,包括獲客和交付,第二是產品化能力,中國企業軟件產品挺落后的,過去20年沒有什么大發展,先發優勢可以帶來我們對產品的理解和沉淀,第三是技術優勢,真正經歷過搜索沉淀的,也就這幾個團隊,我們是其中一個很重要的分支。」吳悅說。

  (圖片來自海洛創意)


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