AI公司应选择哪秒速牛牛开户种商业模式?

2019-01-13 11:45栏目:商业
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正如新闻总是滚动出现的那样,AI的确正在影响人们生活与工作的方方面面,但是很多人都没注意到一点:AI公司正确的商业模式应该是什么样?

人们一般认为,AI创业公司与之前兴起的云/SaaS一样,其商业模式并无差异。与AI一样,云软件创业公司最初的商业模式也让客户和投资者感到困惑。例如,云计算先驱Salesforce这样避开传统软件的预付款和本地部署所需资源和成本的模式。而现在Salesforce模式早已成为了云/SaaS公司的基准这一,投资者甚至可以在睡梦中说出常见的SaaS公司投资衡量指标,如CAC和LTV等。

但要将这种云商业模式移植到新生的AI创业企业上并不容易。这主要是因为云和AI技术的基础不同: AI是由数据、大量的原始计算能力和大众难以理解的算法驱动的。对于客户来说,它其实比云计算创业公司要复杂得多,因此这种技术也必须以不同的方式销售。

更慢的软件部署?更多的本地集成?有时候AI就是这样。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,有三种新兴的AI商业模式开始发挥作用。它们具有不同的特点,因为在某些场景中它们可能比其他方案更加有效。

AI商业模式一:附加

这一类AI解决方案的模式非常类似于SaaS公司的产品,而且商业模型几乎可以互换。这些AI解决方案将无缝地附加于其他的系统之上,如CRM产品或ERP系统。AI将访问流经这些系统的数据,并随着时间的推移推动商业改进。

许多AI创业公司都符合这种模式: Chorus AI和Gong附加在Salesforce产品之上,利用AI优化客户的销售实践;而客户支持软件Solvy附加在Zendesk或ServiceCloud服务之上,可以对工单进行自动回复。还有Sift Science使用机器学习来减少客户的欺诈行为,如滥用付款或虚假内容等。

因为这个商业模型类似于SaaS模型,所以外界很容易对其进行评估。其策略是“插入”或“嵌入”,从一个增值功能开始,逐渐成熟为一个平台。这些解决方案部署速度很快,就像云软件一样,因此销售周期很快,并且容易计算出ROI。通过快速获得大量客户,AI解决方案将迅速构建了一条数据护城河,因此它也变得更聪明、速度也更快。

但这种速度和轻松也可能带来缺点。就像云软件一样,这些AI解决方案很容易被窃取和替换。如果一个AI解决方案不能打破自身一个漂亮、好用的功能的固有形象与模式,它则会更容易受到用户预算削减的影响,他们会停用会进行替换。这个商业模型本身可能是我们最熟悉的,但这不一定会使它成为最佳的。

AI商业模式二:流程强化

尽管作用在流程,但在AI第二类的商业模型中,全新的AI产品根本不会改变现有的工作流程;它只是通过集成AI来提高当前工作流的效率。不过这些都是深度手动集成,需要大量的实施工作,当然其回报是大大改进了的流程。

这类的公司及服务产品包括Ayasdi、IBM Watson和H2O.AI。这些解决方案横跨不同的行业垂直市场,帮助客户改善核心业务的运营。以IBM Watson为例,它首次在电视节目Jeopardy中亮相,利用自然语言回答问题,引起了国际社会的广泛关注。它可以实时分析大数据模式,并给予自己的见解,它甚至可通过复杂的传感器将数据传回电脑,来管理建筑物中的电梯。(尽管围绕其的争议也很多。)

这种AI商业模式不同于目前流行的云模式。它的缺点很明显:部署密集,销售周期长。同时低成交量意味着每笔交易都必须是大买卖,才能保证创业公司的产品销售。而且这种模式的优势也是高风险的,不过一旦实现,这些解决方案就非常具有粘性,并且可以很好地进行向上销售。就像AI的潜力一样,这个模型的ROI可能是无限的。

AI商业模式三: 让机器独立

在第三个AI商业模式中,AI技术会通过引入智能,来帮助客户以更好的方式完成业务流程,从而改变了整个工作流程。该类AI“拥有”端到端的体验,几乎不需要人类的帮助,算法将自动完成运行。

这类公司包括自动驾驶汽车类服务公司以及无人机公司Kespry。后者的无人机可用于建筑、采矿或保险公司的数据收集。比如暴风雨过后,Kespry无人机可以评估屋顶的损坏情况,所以客户不再必需要在的屋顶上安装相应的设备,由于数据直接发送到云端,并使用AI电脑视觉进行分析,保险公司几乎可以立即估算出索赔数据。