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人工智能已經被視為公司提高生產效益、推進效率變革的必由之路，這一趨勢尤其在年全球大流行之后更為鮮明。

根據埃森哲與世界高管的比較調查，無論是中國還是世界，超過60%的被訪問企業(yè)將ai作為新技術的投資方向。

人工智能對社會、經濟的驅動力已經毋庸置疑，但目前ai的公司級應用大部分還處于初期階段，越來越多的被應用于個人應用行業(yè)，實現ai與公司、產業(yè)的深度融合，存在許多問題和挑戰(zhàn)。

/ S2/AI /S2/]的/ S2/AI 公司級的應用是困難的

垂直精專用型公司的搜索:

但是，其中也有比較有效的探索和突破。

事實上，公司級ai行業(yè)出現了深耕垂直細分市場的精銳型人工智能公司，通過技術和商業(yè)模式創(chuàng)新大面積落地應用，幫助公司真正實現利潤增收的目的，逆轉了公司ai應用難的困局。

例如，為公司提供行為匹配人工智能處理程序的國際ai獨角獸公司afiniti就是最典型的代表。

afiniti的技術原理是利用人工智能和行為科學技術，多維分解呼叫中心的顧客、座位以及兩者的相互作用，認識微妙而有價值的相互作用模式，預測性地優(yōu)化來電顧客和座位，改善公司呼叫中心的運營指標和銷售指標

我們知道afiniti是目前世界上唯一專注于行為匹配技術的ai公司。

afiniti的成功不僅得益于技術的創(chuàng)新性，也得益于創(chuàng)新的商業(yè)模式和技術模式。

據說afiniti開始了“零投資”、“按需增收返傭”的集資模式。 也就是說，公司前期完全不需要投入軟件和硬件的價格，通過afiniti技術實現利潤提高后，從增收的份額中取出一部分支付給afiniti，如果沒有效果就不支付。 這個收錢模式將買家和賣家原有的對立關系轉變?yōu)楹献鞴糙A的關系，風險和運營也全部由技術提供者承擔，從而解決了公司ai APP投入高、運營難的問題。

這個收錢模式的前提是可以準確衡量afiniti的效果。 通常，公司測量ai技術的效果并不容易，但afiniti開發(fā)了連續(xù)的開關法。 例如，開、關15分鐘后，系統(tǒng)不斷響應“運行”和“關”時銷售數據的變化，驗證了增量來自afiniti而不是其他銷售渠道。

公開數據顯示，afiniti已經為全球公司客戶帶來了數十億美元的增收。 服務客戶為美國移動通信巨頭t-mobile、全球最大保險集團法國安盛( axa )等，客戶在訪問afiniti處理方案后，電話銷售均實現了4%~6%的增長。 以這種合作共贏的模式，afiniti也迅速成長為ai獨角獸公司。

afiniti中國區(qū)相關負責人表示，目前公司在人工智能技術的應用方面，大部分處于過程自動化階段。 也就是說，ai處理的基本是標準化的，有助于達到“降低成本”的目的，但是很多公司并沒有意識到如何利用ai來“增收”，但是afiniti卻看到了這一點。 afiniti關注人與人之間的交互，而不是流程自動化，處理許多個性化、復雜的問題，從而為公司創(chuàng)造更高的價值。

該負責人強調，afiniti提供的不是產品，而是運營服務，可以持續(xù)為公司服務，有助于公司持續(xù)盈利。 目前，afiniti的核心是比較匹配座位和電話的關聯，未來將從“座位”和“顧客服務”的二維，增加“產品”到三維，實現到四維，通過技術的反復升級給公司帶來巨大的價值回報。

未來公司級ai應用將趨于簡單、高效、零投入[/s2/]

年以來，新基礎設施政策不斷推進，人工智能被列入新基礎設施七大行業(yè)之一。 新基礎設施政策將成為中國企業(yè)采用人工智能技術的推進器，未來將進一步加快國內企業(yè)級ai領域的快速發(fā)展。

根據德勤《公司人工智能應用現狀拆解(第二版)》，目前各國被認定為成熟專業(yè)型APP的公司比例都不到1/4，ai早期APP者認為變化正在迅速，人工智能將在未來3年內改變他們的公司。

各方認為，隨著領域的進一步快速發(fā)展，公司級ai的應用課題也將逐一被破解。

可以想象，走在領域前沿的afiniti有可能成為其他ai技術快速發(fā)展的風向標。 除了零投入，效果可以量化外，實際上afiniti取得了很多突破。 例如，afiniti實現了不需要顧客的系統(tǒng)，從前期的調查、建模到后期的實施、運營，這些眾多而龐雜的事件都由afiniti負責，公司方面只需要接收成果即可。 此外，afiniti與公司從買賣對立關系轉為合作關系，將使公司方面迅速實現利潤增長，最終實現ai的有效應用。

短期內人工智能可能還難以實現全面有效的商用，但以afiniti為代表的細分行業(yè)ai的崛起，意味著公司級ai進入了低閾值、零價格、高價值的應用階段。 我相信未來隨著越來越多的應用場景的出現，ai真正的商業(yè)價值將會進一步顯現。

但是，需要強調的是，如果ai公司對場景的認識不深，商業(yè)價值還沒有談及，只有平衡供需，才能實現ai價值的最大化。