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投资人揭秘:哪些因素是“AI+企服”融合和爆发的最大壁垒?

张婷
2018-05-28 · 16:41
[ 亿欧导读 ] 数据、算法、差异化。
困难,阶梯,进步,AI+企业服务,投资人,614智能+新服务峰会

作者:张婷,图片来自“123rf.com.cn”

在2016中国企业服务峰会上,IDG资本创始合伙人熊晓鸽坦言:

一方面,中国国有企业很大程度上仍作为用户在使用IT技术,还没有真正投入很多精力去开发IT技术;

另一方面,中国做风险投资的基金也不太重视这一领域,他们把投资重点放在了2C(面向消费者)领域。

技术开发与资本缺失,这两点一直成为企业服务领域迟迟未出现独角兽的原因。

2014年,揭开企服容量的分水岭

2014-2017年企业服务投融资事件数及金额

▲数据来源IT桔子

其实从 2014 年起,企业服务作为创投圈的重要细分市场,开始逐渐被投资机构重点关注。 2014 年成为了以企业级 SaaS 类公司为代表的 ToB 企业集中爆发之年,企业服务创业公司数量超过 1200 家。

在 2014 年爆发之后,资本市场便不断扩大在 ToB 领域的投资布局,进入 2016 年,资本寒冬的阴霾笼罩在创投圈里,愈发谨慎的投资方和显著下滑的投资事件数都显示出各行各业受到寒冬波及,融资笔数也出现了显著下滑。

相比于2016年企业服务的初级阶段,在今天企服的赛道上,我们看到了跑在前头的B端服务商。

AI+企服必然是大势所趋

在Vansen Bourne今年发布的《AI企业投资报告》显示,80%的企业的生产、服务等活动中都在某种程度上接入了人工智能。该报告选取了260个全球高管,全部来自年营业额超过5000万美金的中大型企业。

在AI+企业服务领域,办公租赁领域的易点租、人力资源领域的e成科技、数据分析领域的达观数据、销售营销领域的销售易、人脸识别领域的眼神科技等B端服务商也都得到了知名资本的青睐。

6月14日,上述明星B端服务商都将出席2018全球智能+新商业峰会——智能+新服务峰会,点击报名,可了解更多详情。

伴随着人工智能、大数据、云计算的逐渐渗透,创业者和投资人都在往成就长期稳步增长的企业目标走,在企业服务融入AI变得智能化的进程中,也免不了出现一些瓶颈和问题。

企服投资人:关于AI+企服落地的痛点

FristMark的合伙人Matt Turck

构建真正以AI技术为驱动的可行产品仍比较困难,任何一款运作良好的AI产品,都需要基于大量数据以训练算法,并定制完善产品。

纽约风投公司FirstMark,管理着61亿美元的资金,已经成为纽约市最大的早期投资创业公司。

FristMark的合伙人Matt Turck表示,现在正是投资AI领域的最佳时机,当提及人工智能是否将成为创业公司的“最佳市场策略”时,Matt Turck表示由于不同行业的特点、客户规模、价格等,面临着多种不同的市场策略供创业者选择,然而这些公司最后将会变得和软件或SaaS公司类似

Matt Turck通过举x.ai的例子,x.ai是一家虚拟助手机器人公司,第一款产品是利用人工智能来为用户安排会面。x.ai成立了数年时间,通过雇佣数十名数据科学家和机器学习工程师,花费数百万风投基金才建立起AI后端,以提供其高水平的自动化和可靠性。

如此高的门槛,使得机器学习企业很难成为精益创业企业,至少现在看来是这样。对于这些创业团队,构建一个真正以AI技术为驱动的可行产品仍比较困难。任何一款运作良好的AI产品,都需要基于大量数以训练算法,并定制完善产品。

Wisemont Capital的创始合伙人李峻、Skywood Capital创始合伙人Alex Wang

没有数据源一切都是白谈,数据成为参与未来竞争不可或缺的方向。

Wisemont Capital的创始合伙人李峻曾表示,如今市面上98%的项目都号称自己有AI技术,然而实际上,“真正有付费商业突破,比如拥有大数据量、客户愿意付费、效率明显提升的,仅仅集中在有限的几个领域里,软硬件结合,相互渗透。”她指出,同类的公司资本正在迅速往头部集中,这在中国尤为明显,而数据正是最重要的壁垒之一

“没有数据源一切都是白谈。所以我们也在侧重投资AI大数据、物联网这些维度——包括数据的获取设备、如何更加智能地采集数据、对数据的加工和处理等等。”Skywood Capital创始合伙人Alex Wang表示。

真成基金合伙人李剑威

企业服务领域确实到了一个需要整理发展思路的时候,AI融入产品与场景需要更多差异化。

企业服务市场很大,增长快不快就看产品和市场匹配程度。

在这期间,很多头部公司冒了出来,因为企业服务投入大,研发产品周期长,头部公司只要不犯太大的错误,产品也在不断地迭代,次序排定之后很难被颠覆。但这不是一个赢家通吃的市场。

AI是趋势,也是力量倍增器,会渗透到各行各业。如果企业服务里没有AI,或者没有往AI方向走,肯定是有问题的。但核心还是怎么将AI应用到场景里去,而不是贴个标签叫AI。比如说HR,能不能用AI预判,通过算法来预判哪个员工有可能早点离职。

创业公司现在可以进入一些未来三年会热、会定格局的领域,并且争取在这三年里做得比较出色。比如,企业IT管理、云安全等领域是不是在中国太早了,如果没人做是有道理的,可能还没有到时间点。

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