机器学习|AI赋能：技术预期与商业实践应该如何平衡？( 三 ) 亿元|人民币|百世集团|转让|快

在产业实践中会发现，AI技术落地跟其他的软件产品落地原理是一样的，对场景要有非常好的认知和理解，而不是拿着一个好的技术就能用起来。事实上，我们面临的一些业务环境是非常复杂的，比如跟其他业务环节的连接，跟上下游厂商的连接都是非常复杂的。可能一开始我们的切口要小，在小的切口上我们的AI技术不一定在一开始就能解决客户100%的问题，但是能帮企业实现一定的降本增效。比如我们最初做客服机器人，这一技术刚落地的时候能够为企业节省30%的时间，我们是一种人机协同的模式，不会给客服添乱，不会发生答不出的乱回答的情况，这样先让商家把机器人用起来。然后我们在使用场景中去逐渐积累数据，模型就越来越丰满，能回答的问题越来越多，客服机器人就越来越聪明。
同时站在商业的角度去思考，继续去挖掘我们的客户需要什么，我们发现商家将机器人应用到营销环节，那我们就把服务和营销的功能整合起来。在后面的服务过程中，我们看到商家需要一个基于大数据的消费者全生命周期的整体解决方案，我们从商家角度出发，从前面曝光环节的广告投放到消费者运营链路的CDP（用AI的方式重构BI系统），逐步完成全链路电商AI SaaS解决方案的构建。
方汉：昆仑资本一直以来的投资理念也比较普通，关注能够创造社会价值，能够解决客户需求，并且具有中长期成长性的企业。
我们为什么会投资乐言科技？我讲一个不相干的数据，可能对大家会有所触动。大家知道我们一直在吃中国人口的这个红利，但这个红利在不久的将来会被印度所超过，今年印度在校大学生是3700万，而中国是3200万。这些大学生一定会转化成工程师红利与人口红利，我们中国怎么对抗人口红利丧失的情况呢？大家知道印度是客服外包的供应商，中国人口没有印度多，也没有印度年轻化，那我们靠什么拼呢？正是靠乐言科技，通过人工智能来赋能客服领域，我们才有信心说可以跟印度这样的人口大国竞争，并且我们已经比一度领先了一大步。我觉得正是靠乐言科技这种用人工智能产生技术红利，对抗人口红利的国家，这是我们长期维持领先地位的目标阶段。
本文为创业邦原创，未经授权不得转载，否则创业邦将保留向其追究法律责任的权利。如需转载或有任何疑问，请联系