企業(yè)服務在2016年剛熱起來，人工智能已經(jīng)成為2017年VC手里的香餑餑，這兩者結合在一起，會出現(xiàn)什么機會呢計算機二級哪個最容易過？

　　小編發(fā)現(xiàn)，人工智能和企業(yè)服務的結合已經(jīng)在所難免，而首當其沖的，就是CRM行業(yè)?？梢哉f，如果2017年，CRM創(chuàng)業(yè)者還沒能搭上AI末班車的話，未來可能就在企業(yè)服務領域失去機會計算機二級哪個最容易過了。

　　1、當CRM遇上AI

　　CRM即客戶關系管理，其定義為：企業(yè)為提高核心競爭力，利用相應的信息技術以及互聯(lián)網(wǎng)技術來協(xié)調企業(yè)與顧客間在銷售、營銷和服務上的交互，從而提升其管理方式，向客戶提供創(chuàng)新式的個性化的客戶交互和服務的過程。其最終目標是吸引新客戶、保留老客戶以及將已有客戶轉為忠實客戶，增加市場份額。

　　CRM的歷史可以追溯到1999年，Gartner Group Inc公司率先提出了CRM概念。為了突出在早些提出的ERP概念中，對供應鏈的整體管理。而客戶作為供應鏈中的一環(huán)，需要有一個統(tǒng)一的技術手段來解決。

　　而目前來看，CRM的整個市場需求在逐步增加，國內市場的規(guī)模已經(jīng)達到了百萬億人民幣的體量。就連一向被大家忽略的移動CRM市場，2016年的市場規(guī)模也超過了10億元。

數(shù)據(jù)來源：移動信息化研究中心

　　相比于CRM，AI經(jīng)過多次技術蛻變，目前正在各個領域步入成熟的收獲期，逐步的陳維各個行業(yè)的標配。通過AI對CRM數(shù)據(jù)的處理，會讓原有的CRM管理能夠更好的捕捉到用戶需求、以及背后存在的問題。

　　2、為什么是CRM？

　　企業(yè)服務最關鍵的核心就在與節(jié)省成本和增加收入，無疑這是CRM的長項。

　　而要實現(xiàn)包含市場、銷售、服務于一體的精細化客戶關系管理，每一個企業(yè)都不得不為此付出高昂的成本。而且，在數(shù)據(jù)處理和跨界協(xié)同方面，人類相較于AI劣勢明顯。

　　但是，AI要能跑起來，必須要有：標準化的數(shù)據(jù)。

　　目前，企業(yè)服務各個行業(yè)都開始收集數(shù)據(jù)，但是存在兩個問題：一個是有些行業(yè)開始比較短，數(shù)據(jù)整體匱乏計算機二級哪個最容易過；再一個很多企業(yè)服務本身并沒有規(guī)范的數(shù)據(jù)可言，這樣，就算有數(shù)據(jù)，對于AI來講，短期也無法取得突破。

　　而CRM則不然。從CRM行業(yè)開始，數(shù)據(jù)量和標準化就一直是其實現(xiàn)的主要技術手段，對于數(shù)據(jù)的處理和分析也一直是挖掘的重點?？梢哉f，AI如果要在企業(yè)服務領域打開突破口，那么一定是CRM。

　　從國內來看，CRM商業(yè)化應用多年，在BI（商務智能）時代積累了一定的用戶行為數(shù)據(jù)，其為AI的深度學習所提供的樣本相較于法律、人力資源、知識產(chǎn)權等等其它企業(yè)服務的垂直領域是無可媲美的。在早期AI落地最需要的標準量化可復制的角度來看，CRM走在了絕對的前列。

　　再看法律、人力資源、知識產(chǎn)權等的其他領域，則在目前階段面臨著無法再AI的層面上進行量化的標準服務，無論是在可靠性和可復制性上，已經(jīng)被CRM甩出好幾條街了。

　　在移動互聯(lián)網(wǎng)之后，接下來AI將成為所有行業(yè)的標配，在過往的采訪中許多投資人和創(chuàng)業(yè)者都向小編表達出這樣的觀點。CRM在AI的落地應用上，具有著其他領域無可比擬的優(yōu)勢。

　　3、先行者案例

　　從國外的CRM行業(yè)來看，Salesforce等CRM供應商很早就開始了對人工智能的布局。

　　而過去幾年，Salesforce 收購了大量人工智能公司：

　　2014年，3.9億美元購并了預測分析軟體公司RelateIQ。

　　2015年，收購 MinHash和Tempo AI，將人工智能整合進其服務中。

　　2016年 2月，以4,160萬美元收購了PredictionIO以及另一家德國公司YOUR SL，兩家公司都與人工智能有關。

　　2016 年4月，3280 萬美元收購 MetaMind。

　　其創(chuàng)始人Marc Benioff認為在BI的時代，CRM就已經(jīng)形成了打通企業(yè)客戶數(shù)據(jù)和海量互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)信息數(shù)據(jù)，構建算法的成熟模型模型，幫助企業(yè)挖掘新客戶，提升銷售轉化率及收入上已經(jīng)有很完備的應用及邏輯體系，而人工智能則應該通過軟件和云服務提供給終端用戶，這就是為什么 Salesforce 全力打造的新平臺“Einstein”的原因所在。

　　而從國內來看，阿里在基于其云計算的基礎上推出釘釘，就已經(jīng)展現(xiàn)出巨頭開始在這一領域布局了。基于AI和標準化的企業(yè)服務，將成為在下一個時代的致勝關鍵，而CRM則首當其沖。

　　4、CRM創(chuàng)業(yè)者，找到計算機二級哪個最容易過你的“Einstein”了嗎？

　　對于需要服務的目標企業(yè)來說，在AI時代需要的不僅僅是對于客戶的信息管理，更重要的是為決策提供有效的信息支撐，甚至是指導方案。

　　而基于CRM的AI決策，正滿足了這樣的需求。它會像是大腦一樣，在企業(yè)經(jīng)營的背后默默分析著數(shù)據(jù)，來提供高度整合的建議方案。

　　AI應用于CRM之后則會讓讓企業(yè)積累的數(shù)據(jù)“活”起來。這對于服務的標的企業(yè)還是對于CRM供應商自身，都是效能的極大提升，其為整個市場帶來的價值將是巨大的。

　　無論CRM創(chuàng)業(yè)者是否愿意，轉型AI都是唯一選擇。在傳統(tǒng)的CRM行業(yè)還在大企業(yè)的市場里掙扎的時候，憑借著AI的技術驅動，抓住中小企業(yè)零散化和多樣化的需求來集中資源優(yōu)勢提高自己的競爭力。不要等到BAT一統(tǒng)天下的時候，用一句“臣妾做不到”來安慰自己。

　　那么，CRM創(chuàng)業(yè)者們，計算機二級哪個最容易過你們找到自己的“Einstein”了嗎？

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　　6位投資人預測：2017年SaaS、AI、B2B市場趨勢

　　Point Nine Capital是一家專注早期SaaS、數(shù)字市場的投資機構。投資領域包括AI、SaaS、B2B交易市場、金融、區(qū)塊鏈、遠程醫(yī)療。在本文中，Point Nine Capital的投資人對2017年的投資市場進行了預測。

　　▎Pawel Chudzinski 合伙人

　　2017年的9個關鍵點：

　　1、 將投資不同領域的B2B公司。

　　2、 將投資關于業(yè)務流程自動化的SaaS公司。

　　3、 柏林、倫敦和巴黎將占據(jù)歐洲75%的風險投資總量。

　　4、 將會有更多的IPO，至少是去年的兩倍。

　　5、 由大企業(yè)和金融買家推動，出現(xiàn)比2016年更多的并購。

　　6、 歐洲新基金成立數(shù)量將比去兩年低。

　　7、 種子天使輪、A輪估值不會上漲，甚至可能下跌。

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　　在SaaS領域，增長的門檻越來越高

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　　對風險投資來說，優(yōu)勝劣汰的自然選擇也會越來越殘酷，所有的VC都想要投資少數(shù)“異類”的公司，避免平庸的SaaS公司。如果你想要獲得一線VC的投資，最好準備一個非常好的融資Pitch，其中解釋了你將如何在未來10年取得300萬美元的年收入。

　　大膽預測：亞馬遜會成為全球市值最高的公司，Alphabet和Facebook占據(jù)二三位。

　　▎Jenny Buch 人力主管

　　學習會成為HR SaaS的第一主題

　　2017年我們會看到越來越多的SaaS解決方案，通過提供持續(xù)的學習體驗幫助企業(yè)留住人才。無論是入職工具、e-learning解決方案、還是有科技驅動的培訓輔導課程。人才戰(zhàn)繼續(xù)，學習將成為幫助企業(yè)獲勝的武器。

　　學習將在更廣泛的范圍內，為員工的個人利益和健康提供幫助。headspace.com和yogaia.com這類冥想和禪修工具將會更加廣泛的使用。新一代的求職者在尋找工作時會考慮企業(yè)是否提供與自己職業(yè)道路相匹配的學習機會。

　　▎Mathias Ockenfels 投資總監(jiān)

　　B2B市場的興起

　　B2C或者C2C市場已經(jīng)是一片紅海，而B2B領域仍然有很大的潛在空間，越來越多的創(chuàng)業(yè)者也意識到了這一點。B2B電商不是什么新鮮的事物，阿里巴巴已經(jīng)取得了巨大的成功。

　　但B2B不只是有電商或者商品的制造和分銷。仍然還有很多細分領域沒有被阿里巴巴或者亞馬遜這樣的公司占據(jù)。因為數(shù)據(jù)網(wǎng)絡效應，B2B能夠極大提升效率。以下是我認為有潛在應用空間的領域：

倉儲

物流

制造業(yè)，比如零件

供應鏈管理&供應商關系

房地產(chǎn)相關的服務，商業(yè)的和私人的

商業(yè)房地產(chǎn)和住房

健康，特別是與老齡社會、供應鏈相關

政府科技，政府相關服務

機器人/自動化生產(chǎn)流程

農(nóng)業(yè)以及養(yǎng)殖

工程&機械

建筑，特別是重型機械

　　▎Savina van der Straten 投資經(jīng)理

　　2017年，智能系統(tǒng)將會吞噬企業(yè)級軟件

　　幾年前，我們經(jīng)歷了從記錄系統(tǒng)到參與系統(tǒng)的轉換過程。隨著人工智能的興起，我們正在走向智能系統(tǒng)。

　　記錄系統(tǒng)存儲持續(xù)的數(shù)據(jù)，“被動地”通知員工（例如以前的SAP），參與系統(tǒng)直接由員工或者管理層使用，有著好用的用戶界面，關注的重點是人（email，協(xié)作系統(tǒng)，社交網(wǎng)絡等等），而不是工作流程（例如Workday）。

　　這兩種系統(tǒng)都是關于自動化和簡化流程。智能系統(tǒng)更進了一步，通過學習用戶的行為和外部觀察來進行預測，影響和優(yōu)化行為（例如Beamery）。正如參與系統(tǒng)沒有取代記錄系統(tǒng)，智能系統(tǒng)也不是替代以前的系統(tǒng)，相反，它在上面形成新的一個層級。

　　IBM、微軟、Salesforce、Google、SAP這類巨頭已經(jīng)開始進入智能系統(tǒng)領域。這些公司有一個巨大的優(yōu)勢，他們擁有大量的數(shù)據(jù)，這是訓練機器學習模型的關鍵，但我相信，AI創(chuàng)業(yè)公司可以通過創(chuàng)新的方式收集數(shù)據(jù)。另外，SAP這樣的公司涉足各個領域，我認為創(chuàng)業(yè)公司在更加細分的行業(yè)和需求上有更多的機會。

　　▎Louis Coppey（投資經(jīng)理）

　　從AI產(chǎn)品到AI科技

　　2016年可能是深度學習從學術界走向商業(yè)世界的一年。大型科技公司越來越多的發(fā)布開放源代碼包，幫助開發(fā)者更快的構建基于人工智能（特別是深度學習）產(chǎn)品。

　　有趣的是，在這些大公司和OpenAI這樣的非營利組織之間，人工智能可能是有史以來最開放的技術之一。

　　對于投資者的負面影響是，我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)一些AI公司的商業(yè)化在不久的將來就可以實現(xiàn)，也就是說，隨著算法需要訓練的數(shù)據(jù)變少，有更多算法可以使用，新一代的AI創(chuàng)業(yè)公司對資本的依賴度將減少。

　　2017年我的預測是投資人將繼續(xù)看好特定行業(yè)的AI解決方案（垂直AI公司），標準如下：

能夠打造數(shù)據(jù)防御：隨著客戶的增加，對算法訓練的行業(yè)數(shù)據(jù)也增多。更多的數(shù)據(jù)意味著算法的預測精確度將增加，對潛在客戶的吸引力也將增加。

能夠獲得唯一的數(shù)據(jù)集，容易生成用戶數(shù)據(jù)，以訓練算法。

用來增加預測精確性的數(shù)據(jù)沒有被廣泛使用。

即使沒有AI，獨立的SaaS產(chǎn)品也和現(xiàn)有SaaS解決方案一樣好。這意味著客戶的價值是作為整體的產(chǎn)品，而不僅在AI層。

　　2017年4月15-16日，參與一場千名大宗B2B電商人參與的盛會，迎接2017 年大宗商品電商的機遇，尋找大宗商品電商領域的下一個獨角獸，詳情請閱讀原文：

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