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初创AI公司如何选择适合自己的商业模式?

2018-12-22 15:29 作者:电商网 来源:网络整理

正如持续报道的新闻标题那样,人工智能正在彻底改变工作和生活的方方面面。

然而,人工智能仍然存在分歧和有待验证的是:初创AI公司如何选择正确商业模式。

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通常人们会认为成功的人工智能创业公司,都会有共通的商业模式,比如之前的云计算或 SaaS服务公司。与AI一样,云计算最初的商业模式同样也是让客户和投资者感到困惑的。

例如,云计算领域的先驱Salesforce并未像传统软件供应商那样收取常见的大额前期license费用,也免去了日常维护费用和高昂的现场安装成本。而现在,Salesforce的模式已成为云计算/ SaaS公司的标准——这也让投资者能够躺着就说出SaaS公司的评估指标,如Magic Number,CAC和LTV。

但是很难将这种云/ SaaS公司的商业模式移植到新生的AI创业公司。这主要是因为云和AI技术在基本面有所不同:AI依赖于数据、大量的原始计算能力和令人费解的算法。这迫使客户理解和消化AI比理解云更为复杂,也使得AI技术必须以不同的方式进行售卖。

软件部署慢? 集成更多预置功能?有时这就是你使用AI所需面对的。那么如何才能打破现状,说服客户购买新的AI技术呢?在过去两年中,我们观察到三种新兴的AI商业模式正在开始运作。每一个解决方案不尽相同,但都各具优势。

AI商业模式一:嵌入模式

第一种AI解决方案的部署方式与SaaS公司的产品非常相似,商业模式几乎可以互换。这些AI解决方案会与其他系统无缝衔接,如CRM(客户关系管理)系统或ERP(企业资源规划)系统。AI访问流经这些系统的数据,随着时间推移进行业务改进。

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许多人工智能初创公司都适合这种商业模式:Chorus AI和Gong都使用人工智能来优化公司的销售活动。客户支持软件Solvy建立于Zendesk或ServiceCloud之上,能够自动回执支票。Sift Science使用机器学习来减少客户欺诈,比如过度支付或虚假内容。

由于此业务模型类似于SaaS模型,因此评估起来似乎很容易。该模式的策略就是“嵌入”,从一个附加增值功能开始,并逐渐成熟为一个平台。这类解决方案可以像云软件一样快速部署,因此销售周期快, ROI也易于评判。通过快速获得大量客户,这类AI解决方案可以快速构建起数据护城河,能够帮助它更快地实现智能化。

但这种快速和易用性也会带来弊端。就像云软件一样,这类AI技术会很容易地被删除和替换。如果一个AI解决方案仅停留于小而美而不能有所超越,它很容易受到预算削减的影响。因为这种简单的商业模式并不一定能成为独一无二的商业模式。

AI商业模式二:增强流程模式

在第二种AI商业模式中,部署新的AI产品不会完全改变现有的工作流;它只是通过将AI集成到当前的工作流中来增强工作流的有效性。这类都是系统的深度改造融合,需要进行大量的实施工作,并且以大力改进流程作为代价。

此类别中AI初创公司包括Ayasdi,IBM Watson和H2O.AI。这些解决方案涉及各类垂直行业,可帮助客户改善核心业务运营。以IBM Watson为例,它通过回答用自然语言提出的问题,在流行电视节目“Jeopardy”中首次引起国际关注。Watson通过实时分析大数据的模式,标记可能值得回应的见解。Watson也被用来帮助准备纳税申报表、能够通过将数据传回计算机的复杂传感器来管理建筑电梯。

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这种AI商业模式与普遍的云商业模式显然不同。然而,它的缺点也是显而易见的:由于部署工作密集,销售周期很长。低交易量意味着每笔交易数字必须很大,这样才能让初创公司能够持续运营。这种模式是高风险与高收益并存的。一旦投入使用,这些解决方案能产生高度粘性,非常适合追加销售。如同AI的无穷潜力一样,这个商业模式的投资回报率也可能是无限的。

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AI商业模式三:机器独立运行模式

在第三个人工智能商业模式中,AI技术通过“卷入AI”的方式直接改变整个工作流。AI会负责端到端的体验,完全使用算法能控制,只需花费很少的人力。

此类公司包括自动驾驶汽车和无人机公司,如Kespry,其无人机收集建筑,采矿或保险用途的数据。风暴过后,Kespry无人机可以评估屋顶损坏,这样就无需在屋顶上安装保险调节器。由于数据直接发送到云并使用AI计算机视觉进行分析,因此保险公司几乎可以立即估算索赔数据。

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