AI＋2B＝？

　　构建业务场景和应用。

　　销售易首席数据官赵宇辰谈起大数据和人工智能（AI），一点都人感觉不到“科技时尚”。赵宇辰是销售易创始人史彦泽从美国请回来的“宝贝人才”，曾师从美国人工智能领域领军人物Dr. Philip S. Yu，拿到数据挖掘和人工智能方向的博士，并先后在eBay、LinkedIn、AppDynamics从事今天看来非常时髦的大数据和人工智能工作。

　　赵宇辰要做的是把大数据和人工智能实实在在、踏踏实实地落在一些场景和应用中。这有难度，但在一两年内会有突破。

　　“我最喜欢的是不谈人工智能，但做出来的产品用户觉得好用、神奇。我们曾做过一个产品，它的搜索空间比AlphaGo甚至还要大。但我们从来不提做了深度学习，而是告诉用户，以前你要一个星期解决的事，现在几秒钟就搞定了。用户不必知道这就是AI。”

　　“数据就像鲜嫩多汁的烤肉一样”

　　一位回国的大数据专家曾说，吸引他加盟一家国内互联网巨头的是那里的数据场景和Juicy Data，“数据就像鲜嫩多汁的烤肉一样”。

　　赵宇辰加盟销售易也有类似考虑。“传统CRM就是表单，很死、数据很少。但现在的CRM完全不一样了，有社交、交互的信息，有拜访、打单的活动信息，还有人和公司的信息。它们既能组成一个商业数据大集合，又能细化到人，很有意思，就像我以前工作过的LinkedIn”。

　　2C领域大数据和人工智能的兴起和广泛应用与它们积累的Juicy Data密切相关。现在，2B领域的数据也渐渐沉淀下来，硅谷已经做到对一家企业有265个维度的数据，甚至包括企业的IP地址，这正是2B业界通过好技术把数据利用起来的时机。但2B领域更需要和场景的结合，销售易专注在CRM场景上，要做的是与CRM流程相结合的AI。

　　融化在场景中

　　“我特别在意应用场景。”销售易创始人史彦泽说。在创建销售易之前，史彦泽是一名“老销售”，曾任SAP 销售总监，也在戴尔、思科从事过销售和销售管理工作。销售易还有与史彦泽一样，熟悉销售场景的专家，了解销售员的“各种痛楚”。

　　“每个公司都组建外呼团队，通过打电话来挖掘用户。但你知道他们过的是什么日子吗？”史彦泽说，“每天一早，他们要搜索互联网，列出当天打电话的行业客户，然后去找电话。有的公司会买数据，但数据质量不高，经常只有一个总机，不知道客户的CIO、VP是谁，打到前台就会被质疑、阻拦。这是非常难受的场景，工作很难开展，团队流失率很高。”

　　现在，史彦泽期待大数据和人工智能技术能“融化”在这些痛点场景中，让销售人员的工作变得更容易。这也是他创业的初心。他描述说，不久之后，当销售员打开CRM，系统能自动将意向客户从高到低列出来。当销售去打一个单时，页面旁边会自动推荐全公司卖这个产品线最有经验的专家。只要一键点击，立即就可以聊一聊：哥们儿，我做这个事要跟你请教一下——“就跟亚马逊一样”。

　　“这些是AI能够做到的。”赵宇辰说，“像推荐高意向客户，我们先把描述一家企业不同维度的数据选出来，再结合以往最优质成交客户的数据特点，给每个维度的数据分配不同的权重，最后综合打分，就能把优劣顺序有机排列出来。”

　　不过，销售易并不提供一个具体的AI算法，而是把不同的算法嵌入销售全流程的各个场景中。

　　“我坚信，AI一定要服务于场景。”赵宇辰说。他观察到，在2C行业，算法更具普世性，如电商、视频、外卖的推荐系统就有通用性。但在2B领域，不同行业需求和数据可能完全不同，很多要定制化。CRM与ERP的AI就不一样，ERP与IT运营的AI又不一样。“这就是为什么IBM沃森和微软Azure都推出机器学习能力，但很少有落到2B领域的，因为2B要根据场景做出变换”。

　　把AI融化到场景中，需要把阳春白雪的AI与用户需求之间的Gap填补上。“我认为做AI一定要懂产品”。赵宇辰团队将下一线，到销售和客服身旁学习一段时间，了解他们怎么用产品，痛点在什么地方。在用这些背后的技术改变CRM。

　　走自己的路

　　销售易将“AI融化在场景中”的理念，与CRM SaaS服务的鼻祖Salesforce很一致。Salesforce不久前推出了“爱因斯坦”人工智能计划，希望AI像一把大伞那样，覆盖部署到自己产品平台的方方面面，让CRM更智能好用。

　　赵宇辰观察，“爱因斯坦”目前还处于概念和Demo阶段，没有非常清晰的商用过程。“以往，人们认为中国2B企业只会拷贝Salesforce。但我认为，我们对销售场景的深入理解，能结合场景特点做出自己特有的创新”。

　　目前，在AI场景化落地中，赵宇辰团队正在解决三个层面的技术问题。

　　首先是更有效地获取数据。“要尽可能做到数据覆盖面广，保证全面的视角，还要减轻用户的手工操作”。

　　其次是数据处理能力。特别在粹片化数据时代，将海量数据清洗出来，去除数据的杂音和噪音，把不存在的数据预测出来……在数据日益庞大的状态下，提高数据处理能力是急迫的课题。

　　最后是分析算法。每个场景下的算法并不一样。而因为CRM数据类型多，有数字、有字母、有文本，还有描述企业组织架构的树状结构，一些传统算法并不适用。如何去挖掘像树状结构这个数据类型的数据，也是赵宇辰团队正在探索的难题。

　　赵宇辰预期在接下来的一两年中，这些技术能快速迭代出来。“英文中有个low-hanging fruit的说法，就是随手一捡就能捡到的水果。在销售流程中有太多小点可以开始做，像拜访策略、销售话术、智能推荐……我们将从几个小点开始，然后连成一线，再连成一片”。

　　客户的数据是客户的资产

　　“虽然AI基于数据，但我们绝对不会拿用户数据做事。我们有大量公开免费的外部信息。”这是赵宇辰从一开始就坚信的原则。

　　这与销售易创始人史彦泽的理念一致。史曾与Workday、Salesforce的AI团队做过交流。“如果按很多国内企业的思路，Salesforce做大数据要有多厉害啊，因为它具备各行各业企业的内部交易数据，它可以由此构建多少东西呀”。但这些北美科技人士告诉史彦泽，他们最基本的原则是，客户的数据是客户的资产。他们与每位客户签订了合同，没有客户的同意和允许，服务商没有权力拿这些数据做第三方用途。

　　“我觉得国内云服务商，必须在下一阶段把数据使用边界划分清楚。如果没有这个边界，将会对云服务行业造成伤害，需要有人呼吁这件事。”史彦泽说，“所谓的互联网思维，提供软件但不靠软件而靠数据收费，为什么在北美就没有人相信这个故事？这涉及隐私问题、法律问题。包括我们的投资人在内，大家都觉得这是一件很重要的事。”

　　史彦泽建议，从政策制度、技术形态和管理措施几个层面来推动这件事，逐步建立起企业对云服务商的信任。

　　赵宇辰看到，目前美国和中国在2B领域的人工智能都处于初期阶段。“ 2B市场对AI的需求巨大。”他说，“智能化一定是下一阶段2B产品差异化的核心。”销售易希望用AI来改变CRM。

　　文/赵艳秋