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行業浮世繪:To B賽道的AI落地

責任編輯:cdeng

2018-06-21 16:03:22

To C市場已然是一片紅海,資本掉頭, B端市場無異于是下一片萬億級藍海。企業級服務日漸升溫,融資金額一路飆漲,垂直細分領域中尚未形成企業級獨角獸,有人說,下一個BAT將會誕生在這里。

To C市場已然是一片紅海,資本掉頭, B端市場無異于是下一片萬億級藍海。企業級服務日漸升溫,融資金額一路飆漲,垂直細分領域中尚未形成企業級獨角獸,有人說,下一個BAT將會誕生在這里。

海量數據時代,每一臺設備、每一個人在每時每刻源源不斷的產生著數據。正因為有了數據的沉淀,技術的落地方可成為趨勢,企業級服務才能具備瘋長的溫床。數據是AI的基礎,如何利用AI技術賦能傳統行業,實現業務延伸和兼并,完成企業體質量雙提升考驗著產業數據和垂直領域深度融合的能力。

在6月14下午的2018全球智能+新服務的峰會中,企業網編輯以AI落地B端市場話題對銷售易、e成科技、眼神科技和一滿樂四家企業CEO進行采訪,了解不同領域對于to B產業發展的態度和看法。

銷售易史彥澤:將AI注入傳統銷售管理領域,讓銷售變得更加智能

作為移動CRM賽道的優秀選手,銷售易一直行走在行業前端。“我們認為一個連接智能、以客戶為中心的時代已經到來”,銷售易史彥澤坦誠的表示,銷售易做AI已經不再局限于營銷獲客、銷售的環節,還能連接經銷商、服務商和終端客戶以及企業的所有企業,把控全鏈條的客戶體驗,讓AI在整個企業流程環節中變得可行。

對于革新,史彥澤認為傳統的CRM是以數據流程為中心,只有銷售人員、管理人員、銷售總監這一塊的場景是落地的,但無法把每一個角色看成流程、節點。當我們把每個流程回歸到以人為核心之后,一切都將成為可能。圍繞人來做場景,和AI數據結合起來之后,一切將會變得非常科學。CRM智能時代已然來臨,然而如何利用互聯網技術結合整個企業的服務將成為后續工作的重點。沒有數據的智能無異于空中樓閣,每一個智能都需要數據沉淀,外部和內部數據都需要。落地場景也是缺一不可,銷售易選擇和騰訊合作,直接站在騰訊的肩膀上,直接運用AI,達到場景智能。另外每一個環節都需要可視化、多維化的分析,這是新一代的商務智能潮流,而銷售易的分析云則完美的迎合了這一需求,更加精準的定位客戶畫像,實現后續環節服務。

眼神科技周軍:攜手共進,推動AI商業化落地

從整個人工智能發展階段來看, AI主要分為三大階段,科研階段、概念階段、本質階段。從去年到現在,AI就呈現出一種發展的趨勢,主要體現在深度學習領域的突破中。2012年,隨著GPU大幅度的提升了深度學習的速度,人工智能開售受到資本和輿論的追捧,這個時候的AI尚屬于概念階段。2018年里,整個行業都在開始關注AI落地的情況。眼神科技CEO周軍認為,AI商業化需要經歷識你、懂你、AI你三個階段。識你就是識人,包括指紋、人臉、虹膜等多種技術融合的識別;之后是懂你的第二階段,基于大數據構造全產業鏈生態;AI你,則是基于識你和懂你,升級高階智能的階段。

眼神科技,專注于深度學習,以大數據為依托,以生物識別為切入點,致力于解決人工智能領域的人機交互問題,多年的專注,眼神科技成功打造了目前全球唯一的多模態生物識別統一認證平臺,實現多種生物識別算法的統一和數據統一,實現統一管理和融合識別。對于行業競爭的話題,周軍表示,同行即同窗,眼神科技在人工智能領域耕耘20余年,深諳合作即出路的道理,一直堅信只有和從事于人工智能產業落地的同事們一同前進才能實現全產業鏈生態,順利助力AI商業化完整落地!

e成科技周友鴻:一站式AI招聘助力數字化招聘

e成科技創始人兼CEO周友鴻,一位人力資源領域的連續創業者,打造國內領先的人才決策數字化AI招聘服務SaaS平臺,利用機器學習、數據挖掘等前沿技術提升再評效率,實現精確化用戶畫像,為企業選人、育人等方向提供數據BI服務,直擊HR行業痛點,成功實現ATS、人才庫、精英速遞、人才內退等產品商業化落地,提升企業人力資本效率。

采訪中,周友鴻一再強調,對于企業而言,人一直是企業存在的核心生產力,e成科技從市場痛點切入,希望利用技術和軟件緩解目前企業“招人難”、“用人難”等情況,利用AI技術助力HR行業數字化人才決策創新。

一滿樂張彥翔:數據驅動商業決策,轉化商業價值

今天,商業中的數據決策不僅僅在交易領域中至關重要,在定價、個性化推薦、營銷、生產優化、風控等場景也有不同的應用。大多行業都希望能夠利用某些平臺,沉淀各種不同是數據,并圍繞相關數據對各個流程做出分析決策。一滿樂,一家為企業提供數據分析服務的新型創業公司,其創始人張彥翔表示數據決策對于企業決策具有極其重要的意義,機器學習將會成為支持企業做精細化運營的一個基礎設施。

目前,數據決策在國內企業中存在不同的應用階段,包括采集數據、數據處理、BI和AI應用四大階段。而其中,AI階段是所有企業想要達到的最上層階段,讓機器代替人去對數據進行處理和理解,并輔助企業做出精確決策。但是,所謂的機器學習如何落地傳統行業呢,張彥翔表示,大多數行業都繞不過四大環節:生產、供應、展示、交易。在這四個環節中,充分利用機器學習獲得更加精準的決策,無異于是AI落地的最快捷徑。

隨著供給端日益成熟,需求大量爆發,在各行各業的產業鏈條上,對于技術增長、效率有了更加迫切的需求,市場倒逼業務轉向,資本重心開始傾斜,技術落地to B市場將會成為未來的熱點。有一點可以肯定的是,在to B賽道中,企業級服務獨角獸值得期待!

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