按語：本文來自“君盛投資”，小説作家：君盛投資，36氪經授權發佈。
“零犀科技”的關鍵業務
傳統進行電話及手機微信進行渠道營銷、貸後管理等的業務，大部分是由如保險、銀互聯網行業、運營商這類的知名企業交由非官方客服工司（BPO工司）來支撐。承攬這類業務的BPO工司，通常動輒十萬人，管理上萬席位，人效不高，毛利新浪微博。怎樣增強BPO工司的效率成為一個急需解決的問題，於此圖片背景下“零犀科技”方興未艾。
“零犀科技”的關鍵技術應用團體胎骨於百度搜索，目前工司建造了數百人的運營團體，進行認知圖譜、決策推理智能等來提高運營效果，並且根據提高的效果和用户進行工資或毛利的拆成。建立兩年來，“零犀科技”現已在消費金融貸款、保險等領域落地，部分場景可以實現人效5倍的提高，它是目前業界平均值。夏總表述：“我們不同於智能客服機器人的供應商，不以替代人為總體目標，其辭輔助人的形式瞭解我們的方向。”
當前，不論是貸後管理還是網電融入銷售，都僅僅是我們的手段和隨時的狀態。未來，我們要進行建造BPO，開展調研業務場景，讓結果驅動作為我們技術應用迭代的引摯，幫助我們在決策調節這一塊走得更加遠，從而逐漸創出增強智能平台，這才是我們未來的附加值。
增強智能將是未來AI落地的發展方向
AI現已開展調研到各業中，但是關於AI的精確定位以及未來的發展方向業內盡有爭議，到底是輔助人還是替代人，兩者有本質的區別。我們看來，很多的場景中，AI本質上是不可真正替代人的，用AI替代人，雖然成本上有不一定的下跌，但是本質是降維替代。將會説，替代的過程中實現的效果比人工操作要差，將會減少、損害了一部分人的功能。我們看來，進行AI去增強人、輔助人，會是未來AI落地空間更大的發展方向。根據Gartner分辨，2021年，增強智能總體的市場需求將高於2.9萬億元。美國的資本市場和創業工司，對增強智能的路徑也現已更加認同。
我們在創業初期，並沒有了解增強智能這個定義，也沒有把這個作為我們自家的精確定位。我們提的更多的是組隊結合流水線的定義。但是當你確立要用AI真正提高人工的效率，並且讓這種提高可覺察、可衡量，真正能為效果付錢的時候，其本質上是走上了增強智能的路徑。
“零犀科技”的技術應用和商業路徑與傳統智能客服有本質不同
我們的業務非常容易被瞭解成智能客服，只不過有本質不同。業務的精確定位-到底是替代人還是輔助人，會決定前邊的商業路徑和技術應用路徑，而商業路徑本身又會不良影響技術應用迭代的方向。
我們走的是輔助人的路徑，也就是增強智能的路徑。增強智能背後，包括了人、AI、Robot3個要素。從技術應用上，大部分立足於“替代人”的智能客服工司，首要任務在Chat Robot（對話機器人）上，整個技術應用構架建立在積放式對話、語義瞭解、意圖覺察上，這個都是歸屬於我們上述要素中Robot的範疇。而增強智能中，最關鍵的是“決策搭載”、“決策的自動化”。我們要用AI去進行決策推理的搭載，甚至於是自動化。比如，在貸後管理場景中，對人語調等歸屬於猿類獨特的覺察要素的分辨和混合策略，很多是機器人看不上的。我們的首要任務，不是簡單的做一個外呼機器人，我們要去支撐人工席位去提高貸後管理的效率。我們的AI工貝會時實抓取席位與貸款人談判的過程，並且在這個過程中，用訓練方法出來的AI建模對聯繫的內容和要點、話術進行時實剖析，進而分辨對方的信用卡還款意願。我們做到了管理的AI化，它是認知的差異，我們進行技術應用去輔助數百十萬人的管理，本質在搭建新的增強智能管理平台。目前為止，還沒有看出有對手在以這個視角切換該領域。
從業務深度和商業路徑上，建造BPO讓我們真正瞭解業務。按效果拆成的商業運營模式，讓我們以結果為導向性來發展技術應用。先要為何我們要建造BPO團體，因為可是自家做BPO，才得知要提高人效，不可單單靠機器人模擬人來減少人工。機器人有一個優點，要是不可100%替代人工，將會不可做到對現有人工業務的可行切分，就不可真正實現替代，而就是降級的替代。比如，晚間機器人在服務過程中有回答不了的問題，將會要讓用户隔天再打，這就是服務降級，而我們從事的場景，是要為結果為導向性，不可接納這樣的降維服務。比如從渠道營銷的視角來講，每搞出去一個電話，要是效果不夠好，沒多久就預示用户流失。我們和保險工司、消費金融貸款工司的合作，都是“1 1”的模式，以互聯網行業相互依存的形式來合作，和財務部總體目標共擔，這個是業內沒有的。真接以效果結果為導向性，倒逼我們走上了組隊協作的路，因為我們遇到就有人生的路可以真正提高效果，讓我們真正走在業務裏面。僅僅用“機器人在職員工”為手段，一連串做軟件，雖然也有附加值，但是未能真正遇到業務的問題。從商業落地要素，我們現在都是用對賭拆成的形式，按照效果來得到我們的毛利，部分場景，我們甚至於可以做到人效5倍的提高，它是我們的高毛利來源於。
我們一直看來，大部分AI工司，它們交付的產品和施工單位的營業收入並沒有真接掛鈎，導致施工單位沒有確立的營業收入報答。這樣會導致一些AI工司的科研開發方向通常往進行測驗及頂目交付上去走。然而我們選擇的路徑，技術應用支出真接帶來毛利，毛利跪乳科研開發，科研開發再去提高技術應用，實現是一個反向循環系統，這克會越來越快拉起和某些路徑對手的相差。
組隊協作難在技術應用以及組織協調等方這方面面
增強智能落地門檻高，技術應用雖然之中扮演着好重要的角色，但也就是在其中一個這方面。結合實際我們遇到，正確瞭解及評定AI與人的關係，AI和工作流程的關係，有很高的壁壘。比如在操作中，組隊協作系統效率問題，是熵增加於人還是熵增加於AI，這背後必須建立一系列認識論與合理的實驗、評定機制。
首先其次，AI團體和BPO席位人員，這兩種人的管理是完全性不同的，因為背後是基因完全性不同的兩種人，個類人原有的總體目標，考核制度，鼓勵形式都不同。我們結合實際，在管理方案的設計方案上，架構工作崗位的規劃上，總體目標管理和日常考核上，都進行了很多的思考和探討，這也是我們的關鍵競爭力來源於。