近年来，AI技术被资本市场追捧的同时，AI产业规模的扩大与商业落地也在同频发生。
截至2020年，我国共有2205家人工智能企业，AI产业规模达3031亿元，而在2019年，人工智能企业数量还仅为797家。
这不是AI行业的第一次快速增长，2012-2016年可以被看作中国AI企业的高速增长期。亿欧智库曾有统计，彼时的年复合增长率为48%，直到被称为“人工智能元年”的2016，全球AI企业融资规模达到92.2亿美元，这个数字几乎是4年前的6倍，相当于2000年到2013年13年间总融资额之和。
但火热与泡沫同在，在AI企业的早期探索中，成立的项目多，惨遭流产的也多。技术和市场的适配性更是难点，遗留问题发展到今天的结局，是把技术象牙塔里描绘的漂亮蓝图，再绘制到财报中，可即使是头部企业也无法用现实数据讲一个好看的商业故事。
不过，汹涌的市场暗流之下，看不见的脉动也在悄然发生。按照《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业的布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比达84.05%；其次才是技术层企业，占比为13.65%；基础层企业数占比最低，为2.30%。
这个数字彰显出AI产业发展中的微妙变化：落地、扎根，几乎成了今天AI企业最先考虑的问题。可以说，早期AI创业者们在生态构建方面做到了行业领先，而今天的AI创业者们则需要想得更深一步，把根扎进各行各业中去，解决传统行业数字化遇到的真实痛点问题。
新一代的AI公司，正在“根据钉子来定制锤子”，而不是“拿锤子找钉子”，所以，走专精路线，而非泛化方案，是新一代AI企业们的标签。
当然，这其中也有与产业变化一同成长的行业老兵们。
北京中关村科金技术有限公司（简称“中关村科金”）创立于2014年，走到今天，已经积累7年行业深耕的经验，不做泛化和聚焦专精的选择，使得中关村科金形成一整套AI+数字化营销·运营·服务的整体解决方案能力。
以人工智能、数据决策、音视频等技术为数字底座，以数字化营销、数字化运营、数字化服务三大综合解决方案为系统支撑，中关村科金累计服务了招商银行、交通银行、中信银行、泰康保险集团、五矿信托、国家电网、百安居、捷安特、美的、步步高等数十家世界500强、中国500强客户。
那么，如今的人工智能应该如何准确找到落地场景？今天AI公司的核心竞争力又是什么？在泛化路线和专精路线的抉择上有怎样的思考？近日，中关村科金副总裁王蓉接受36氪专访，对以上问题一一进行了解答。
以下为对话实录，经36氪编辑：
以金融场景为起点，深入到更广阔业务中去
36氪：首先想和您聊一下，最初选择加入中关村科金的背景是什么？
王蓉：首先我认为是时代的机遇，从个人背景来说，我在高科技和通信领域从业超过20年，积累了比较丰富的技术和管理经验。走到人生输出的阶段，所以想把过往的特别是在ICT（信息通讯技术）领域的经验输出给更需要的企业。近几年，我基本上都是跟创业公司合作，做本地化的云业务，刚好这个时代给了我去做0到1的机会；其次，疫情加速线上化过程，这也是危与机共存的时刻；再加上我认为中关村科金是很好的平台，所以就想更多地到产业里看一看。
36氪：您提到中关村科金是一个很好的平台，那么与您当时可以选择的其他机会相比，中关村科金的优势点在于什么？
王蓉：首先，中关村科金最吸引我的地方，是它非常理解业务，它不是单纯做一个工具。而只有工具跟业务相结合才能产生巨大的商业价值，这是传统的科技公司不具备的。中关村科金的优势在于AI+场景融合+数据决策+行业应用+专业团队，真正实现端到端的闭环，从而实现业务增长。
具体来说，人工智能这几年炙手可热，但也是商业化应用逐步清晰的过程。我们认为，AI一定要与场景融合，所以在最初选择了金融场景。因为整个金融行业覆盖的C端用户体量巨大，机构亟需借助人工智能来帮它降本增效，并且很多金融业务场景非常适合人机协作。
比如像智能客服，它确实能够把大量简单、重复性的工作，通过智能语音或者机器人，以人机协作的方式实现降本增效，特别是在疫情期间，坐席非常难招人的情况下，又要保证业务永续，智能客服就发挥了重要的作用。
其次，中关村科金的AI技术实力和积淀比较深厚。在服务客户的过程中，面对海量数据，将对底层技术能力，尤其是数据决策能力提出巨大挑战。因为不管是在服务场景还是营销场景，数据决策的能力犹如决策大脑，影响到我们对微小的节点做出判断。怎样有效地去挖掘数据，进行商业变现呢？我们在科技赋能中小金融机构做数字化营销的过程中，为客户提供的精准服务、相关产品推荐，其实都是靠数据决策的能力。通过对数据的有效挖掘与对趋势的准确判断，分析客户是什么类型的人群、偏好是什么、能接受哪些服务和产品等等，才能实现针对性的千人千面营销策略，真正达到帮助机构提高服务效率和营销转化率。
最后，中关村科金的团队非常有热情，而且开放包容、锐意进取。在和他们的相处中，我发现大家都是抱着“在有限的人生当中，能够做成点事儿”的想法去做事的。正是在这种积极务实的创业精神和激情感染下，我加入了中关村科金团队。
36氪：对于整个团队的开放性强、有比较强的创业热情，您认为这种热情主要出现在企业的哪一个层面？您认为对您来说最有感染力的是什么？
王蓉：首先，坦率说最有感染力的还是龙头，整个领导团队是身先士卒、不断开拓市场的。他们会一年飞200多次、一个星期去8个城市跟客户碰撞，只有这样才能够更好了解市场的趋势、倾听客户的声音，针对客户的业务痛点提供适配的解决方案。在领头羊的带动下，整个团队的战斗力，执行力都非常强，相互协作，彼此成就。
其次，公司团队不断提升自我的能力和热情也非常具有感染力。由于现在客户的个性化需求很多，只有一个标品很难解决客户的业务问题，所以这对跨界能力、学习能力要求更高。
因此，在中关村科金，做业务的人需要了解科技，做科技的人需要去学习业务，甚至因为我们拓展不同的行业，还要学习零售、保险等泛行业的行业特质，这就要求团队必须具备跨界学习的能力，不断突破自我认知和能力的边界，而且我们也做到了这一点。
36氪：我们刚刚提到的比较多的是金融场景，但其实我看到中关村科金还有零售、教育、大健康、等等其他场景，那提供全场景的服务能力是如何去炼成的？最开始的时候，是否需要有第一切入场景呢？
王蓉：这其实是演进的过程。金融是我们最熟悉的场景，恰好选择金融客户作为切入口是有好处的。因为金融机构首先看重的是风险识别，然后客户发现除了联合风控场景以外，还有其他非常多的合作点，比如要提升业务收入，所以需要拓展更多营销场景，基于它的存量客户和新增客户，我们共同来经营。所以，智能科技是普适性的，不管在哪个行业，都会有获客的需求，都需要挖掘高价值的客户，所以这一整套数字化能力就自然而然地从金融拓展到其他行业。
36氪：那么最早选择金融场景切入，是否会带来一些好处呢？
王蓉：这一定是有的，一方面来说，金融客户要求很高，它有监管合规的要求，还要时刻关注负面舆情带来的影响，所以安全性、可靠性要远远高于其他行业。
第二，金融行业对服务的要求也很高，拿技术基础架构来讲，安全性保障要达到99.999%。因为任何的闪失都可能会造成巨大的经济损失，不仅会严重影响到客户满意度，甚至会带来一定的社会负面影响。
第三，金融行业在中国市场是个大行业，给金融行业提供服务的供应商也非常多，所以客户对于服务品质、响应速度各方面要求都特别高。一旦服务过金融客户，再服务其他行业客户，可能会更容易驾轻就熟。
36氪：那现阶段的话，中关村科金的主要客户群体还是以银行类的为主吗？
王蓉：由于中关村科金在数字化营销、运营、服务解决方案上的整体能力得到有效验证，因此主要客户群体已扩展到零售、教育、大健康、政企等领域，而且增速非常快。
今天的核心竞争力更是整体解决方案能力
36氪：在今天AI行业的市场环境中，您认为核心竞争点是什么呢？
王蓉：人工智能一定要和场景深度融合，以AI技术驱动，才能带来更高效的客户服务。从客户视角出发，客户注重的是最终商业价值，中关村科金依托AI、大数据和先进的音视频通讯能力，以及数字化营销、运营、服务三大产品矩阵，为客户科技赋能，输出整体综合性解决方案能力。
我们是技术型懂业务的公司，对客户业务的理解比较深刻，我们可以为客户找准落脚点，提供高性价比、贴合业务需求、产出最大化的综合解决方案，合作模式也比较灵活，甚至可以通过联合运营的方式与客户共同成长。
36氪：我们了解到中关村科金目前是“AI+数字化营销·运营·服务”的战略方向，那在中关村科金发展的过程中，战略方向是否有阶段性的变迁？
王蓉：其实我觉得没有，中关村科金的发展是基于客户洞察、自然而然按照商业逻辑协同并进的过程。数字化营销、运营和服务是协同在一起的。一次好的服务触点，就是一次好的营销机会。在面向互联网长尾流量、低频高价值人群全生命周期的运营与管理过程当中，这几块是协同并进、有逻辑地整合在一起的。通过AI的加持，从公域获客到运营提质、客户洞察、决策参与、数据共建、营销反馈，最终实现数字化增长和用户运营的闭环。
比如我们合作的一家银行，开始时只是帮助其建立AI中台，解决银行传统“烟囱式”系统架构带来的流程长、响应慢、成本高等问题。后来行方在营销能力、服务方式、运营手段等各个方面亟需数字化提升，因此我们为其进一步提供数字化营销、运营及服务的综合解决方案，不仅可以提升业务运营效率，更增强了行方的业务拓展能力和营销获客能力，真正实现了业务增长。方案实施以后，智能客服机器人取代了70%的人工坐席，智能营销客户触达能力提升4倍，从250万次/天提升至1000万次/天，日处理催收任务量上升了10倍，由15万提升至160万。
数字化营销、运营和服务是一个全栈能力框架。在这个框架里面，每个客户在数字化转型中处于不同的阶段，遇到的问题不一样，欠缺的能力也不一样。我们根据客户的实际情况，可以为客户提供 “整车”的综合解决方案，同时也能以微服务的形式，为客户提供“零部件”，模块化、组件化的服务和能力。比如，某企业根据十四五规划要求，需要做大零售转型的战略规划。我们业务咨询部与客户一起，以业务咨询的方式入手，深入客户的业务场景，协助客户做集团层面的数字化转型总体三年规划。某客户数字化营销能力偏弱，以前都是线下的场景，现在需要转变成线上服务，客户看不见摸不着，通过大数据的决策能力可以精准识别客户意图，那么我们就把数字化营销这个模块输出给它，搭建用户标签体系，做人群分层，客户画像。再比如，在服务的场景，原来客服坐席流动性大，坐席人员招聘难、培训难，现在我们就用智能客服机器人、坐席辅助与陪练为企业做补充，实现降本增效。
业务和底层架构的打磨，是双向精进的过程
36氪：回到最初的一个问题，中关村科金是2014年成立的，当时是什么样的时代背景和创业初心呢？
王蓉：2014年的时候，我们的创始团队认为，未来的企业可以分为两种，人工智能企业和非人工智能企业，所以当时我们就非常坚定地选择了人工智能这个赛道。
当然，发展到现在也走过很多探索之路。比如说人工智能一定要和场景结合，不然就只是噱头，不能给社会创造价值，所以我们就坚定、持续在这个方向做投入。
36氪：从我们现在的产品上看，主要产品都有哪些？是否有主要产品和次要产品的分类？
王蓉：我们架构比较简单，其实就是AI加持数字化营销、运营、服务，并提供端到端的综合解决方案。
首先在数字化营销方面，全面整合客户数据平台（CDP）、数据管理平台（DMP），内容管理平台等，实现公域、私域流量运营一体化，构建全生命周期的营销闭环，真正提高营销转化率；其次，数字化运营方面，通过AI智能视频云、RPA机器人、数字员工等产品技术，从运营辅助到运营替代，从运营操作全面管控，到运营全过程分析，帮助企业实现高效运营，智慧运营。最后是数字化服务方面，覆盖企业客户服务全生命周期，全面整合多渠道、全媒体，通过机器人+人机协同，帮助企业实现服务营销一体化，并保持良好、一致的客户体验。
支撑这三个方向和场景的底层能力是一致的。第一个是大数据的能力，即数据决策能力。也就是需要为客户做精准画像、打上标签才能把海量的数据为我所用，通过智能分析和辅助决策做精准的服务或推送；其次是AI的能力，我们具备RPA、整套机器人的体系，可以实现自动化或者机器人的交互；第三是实时音视频通讯的能力，解决了建立连接的方式，比如我们的外呼机器人现在可以替代企业80%的人工。这三个基础能力支撑了我们数字化营销、运营和服务的场景。
总结来看，重点在AI驱动上，我们是一家AI驱动的智能科技公司，通过对底层AI能力的不断打磨，逐步扩展到零售、大健康、政务等不同的场景，最终形成泛行业服务能力。
36氪：那对于底层架构的话，是否有一个比较好的评判标准？如何去看待一家AI公司的底层做得到底好不好？
王蓉：无论做什么场景、服务哪类客户，底层都是能力层。企业客户需求有差异性，但同时又对响应速度、质量要求较高。这就需要不仅快速适配应用，而且输出一套满足企业个性化需求的解决方案。
服务的客户越多，对底层能力的促进作用就越大。例如智能语音，服务的客户越多、场景越多，对于机器人训练能力的提升也是有极大帮助的。可以说每做完一个项目或者服务一个客户，我们的能力都会有所提升，而这种能力是可以沉淀下来，继续为客户提供更好的服务。
36氪：从发展方向上看，目前的AI公司可能会在两个方向上去发展，一种是在垂直行业中深耕，另一种是做泛行业的产品，您认为这两者之间应该如何取舍呢？
王蓉：这两者之间并不矛盾，这其实是跟目标市场有关。比如区域性银行的数字化转型压力和迫切性特别大。而银行客户往往是一对多的需求，营销、运营和服务三个方向的需求都有。我们以客户为中心，为客户提供综合解决方案。但有些大客户在垂直行业上对创新技术要求比较高。在创新产品上我们也有自己的特色，利用我们敏捷性和创新性的先天优势，以共创的方式为解决大客户需求迅速找到切入点。
36氪：那就您自己的感受上来说，不同行业对于数字化转型的需求、不同行业的数字化转型难度是否都不太一样？
王蓉：我认为不同客户对于数字化转型的切入点是不一样的。每个行业还是有差别的。有的客户是线下业务线上化，有的客户把智能化改造作为落脚点。企业数字化转型是一次目标的重构，组织的重构，流程的重构和机制的重构。
这其中，最大的挑战是客户自己有没有想清楚，是否是为转型而转型。数字化转型是自上而下的，需要企业的管理层、决策者想清楚，下定决心。
36氪：那在给企业做数字化的过程中，有没有碰到过一些比较难的挑战？
王蓉：核心的痛点是大家的认知不在同一个起跑线上。我觉得转型首先要拉通认知，从战略层面上达成共识。数字化不是简单地上几套系统或是增加IT投入，而是一个数字化变革，这需要改变组织架构、流程，甚至在认知能力不够的时候借助外力和外脑。这是一个顶层设计加上长远规划，是持续投入的过程，不是一蹴而就。大家只有在认知上达成共识，才能够协同匹配，助力企业完成数字化转型，塑造企业核心竞争力。
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