ai智能商业价值 成立14个月拿4轮融资

近日，专注智能导购的AI公司「智能一点」向创业邦（微信搜索：ichuangyebang）独家透露，公司已完成 1400 万元pre-A 轮融资，由同德资产领投，新世界集团旗下的K11跟投。此轮融资主要用于产品上线、B端商家拓展及团队完善。

自2016年AlphaGo人机大战，人工智能便引发广泛关注。不少公司趋之若鹜，却少有能构建出有价值的商业模式。一阵喧嚣过后，用户留下“如此而已”的质疑，资本也趋于冷静。

但这家成立仅 14 个月的AI公司，接连获得 4 轮融资，除去种子轮，此前还获得过洪泰基金领投的天使轮，以及青松资本领投的千万元Pre-A轮。此次融资更是在15分钟内敲定。「智能一点」究竟有什么真本事？

用AI导购替换掉人工售前客服

「智能一点」做的事情，简单地说，就是给商家提供能够不断学习的AI售前导购，它能够听懂消费者到底想问什么，随时快速、有效地指导消费者选购商品，促进购买转化。

“智能一点”核心团队合照，左数三为胡云华，摄于2017年10月

早在读研期间，胡云华就曾尝试过做智能化的事情，却以失败告终。对AI技术的追求，让他在微软亚洲研究院一待就是九年。后来为了寻求AI的“落地”，胡云华去了阿里，在阿里妈妈事业部做出了亮眼的成绩；但仍心怀创业理想——究竟自己能用AI做什么事？

在「智能一点」之前，胡云华有过两次短暂的创业。他总结说：时机很重要，刚需很重要，避免因产业链条过长造成精力分散也很重要。几经摸索，胡云华选择从垂直电商领域切入，利用AI技术专注解决电商的售前问题。

商家在售前痛点明显：晚间不值班期间，难以及时响应，用户流失；售卖存在潮汐现象，在促销高峰期对用户咨询应对不过来；人工客服表现差异大，服务质量难把控......

面对售前用户可能有的多元化的需求，市场需要更加“聪明”的AI导购，不仅是客服答疑的角色，还要能够做智能推荐。这也给胡云华和团队提出了更大的技术挑战。

技术高峰，也是壁垒

为了做出具备真正AI内核的产品，胡云华和团队“闭关”了半年，专门做系统打磨。理想的AI导购，需要满足两个条件：准确判断用户意图、多轮上下文交互引导。前者尤为关键，也是区别其他公司的技术壁垒。

在判断用户意图方面，「智能一点」没有采用目前市场上普遍的“问答模式”。这种模式有个很大的缺陷，就是无法联系上下文，更多是做关键词的摘取，搜寻类似回答。简单的标准化问题还可以应对，轮次多的就缺乏准确度。

「智能一点」的AI导购是任务型，这就需要有语义理解能力，以及联系上下文的能力，相应的对算法的要求也更高。你很难想见，能够与你多轮对话帮助你选购的客服，是“智能一点”两大核心技术模块——意图分析模块和交互推荐模块的组合。

消费者：我要买纸尿裤，买多大比较好？

AI：亲，告诉我一下宝宝的体重，这样才能更好的帮助您选择我们产品哦~

消费者：还没出生呢，下个月的预产期.....

AI：新生儿建议穿NB码哦~这个品牌超薄纸尿裤你看喜不喜欢.....

「智能一点」AI导购的多轮次对话

意图分析模块，主要基于构建的知识图谱、上下文对话管理分析出用户到底想要什么。而交互推荐模块，会划分用户可能问的场景，比如问产品或问活动，做多场景切换；以及会根据用户的提问，判断他的偏好以决定交互内容的优先级，比如先问价格和先问品牌的用户关注点并不太一样。

找对AI切入点，实现商业化

AI领域创业的一大难点就是“商业化”。如何连接刚需，并形成有效的商业化闭环？ 是决定公司能否持续的关键，也是资本不断向创业者抛出的问题。

「智能一点」能得到多方资本的青睐，除了拥有一支AI经验丰富的团队，找对了AI应用于业务的切入点，还因为他们做到了把技术输出为解决方案。

这是「智能一点」另一大不同。目前市场上部分竞品提供的是技术工具，商户需要自己整理问题和设计回答。胡云华和团队打造的则是Saas模式，将构建好的知识图谱叠加到技术上，系统接入商家后会自动抓取实时数据，生成个性化的交互方案，商家可以对效果做监督。类似于「智能一点」给商家提供了合适大小的模子，商家只需要提供数据装入模子就成型了。

业务“流水线”

「智能一点」的商业模式逐渐清晰——为商家提供成型通用的AI导购系统，并智能提取商家个性化需求，将AI导购“训练”成商家的专属客服，最后通过服务的用户量来收取费用。

随着数据的沉淀和机器学习，行业知识图谱将不断得到完善，而一个行业很多逻辑是相通的，比如商品的卖法、分属的类别、促销活动的类型等。也因此，「智能一点」具备了电商垂直行业批量化复制的能力。这也是让此轮投资方眼前一亮的重要原因之一。

技术一直是时代最重要的推动力，曾经的互联网如此，AI亦如此。当AI渗透到细分行业，将给商业方式带来更大变革。但创业之路并非坦途，在胡云华看来，一支热爱AI、有自驱力的超强团队，才是「智能一点」最核心的竞争力。而「智能一点」在AI商业化的成功探索，也正体现了这一点。

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