“零犀科技”的核心業務
傳統通過電話及微信進行營銷、貸後管理等的業務，大部分是由如保險、銀行、運營商這類的大型企業交由第三方客服公司（BPO公司）來支撐。承接這類業務的BPO公司，通常動輒上千人，管理上千坐席，人效低下，利潤微薄。如何提高BPO公司的效率成為一個亟待解決的問題，在此背景下“零犀科技”應運而生。
“零犀科技”的核心技術團隊脫胎於百度，目前公司自建了數百人的運營團隊，通過認知圖譜、決策推理智能等來提升運營效果，並且根據提升的效果和客戶進行收入或利潤的分成。成立兩年來，“零犀科技”已經在消費金融、保險等領域落地，部分場景能夠實現人效5倍的提升，這是目前業界最高值。夏總表示：“我們不同於智能客服機器人的供應商，不以替代人為目標，而以輔助人的方式定義我們的方向。”
當前，無論是貸後管理還是網電融合銷售，都僅僅是我們的手段和暫時的狀態。未來，我們要通過自建BPO，深入業務場景，讓結果驅動作為我們技術迭代的引擎，幫助我們在決策控制這一塊走得越來越遠，從而逐漸打造出增強智能平臺，這才是我們未來的價值。
增強智能將是未來AI落地的發展方向
AI已經深入到各行各業中，但是關於AI的定位以及未來的發展方向業內尚有爭議，到底是輔助人還是替代人，兩者有本質的區別。我們認為，很多的場景中，AI實質上是不能真正替代人的，用AI替代人，雖然成本上有一定的下降，但是本質是降維替代。也就是說，替代的過程中實現的效果比人工操作要差，或者減少、損失了一部分人的功能。我們認為，通過AI去增強人、輔助人，會是未來AI落地空間更大的發展方向。根據Gartner判斷，2021年，增強智能整體的市場容量將達到2.9萬億美元。美國的資本市場和創業公司，對增強智能的路徑也已經越來越認同。
我們在創業初期，並沒有瞭解增強智能這個概念，也沒有把這個作為我們自己的定位。我們提的更多的是人機結合流水線的概念。但是當我們明確要用AI真正提升人工的效率，並且讓這種提升可感知、可衡量，真正能為效果買單的時候，其實質上是走上了增強智能的路徑。
“零犀科技”的技術和商業路徑與傳統智能客服有本質不同
我們的業務很容易被理解成智能客服，其實有本質不同。業務的定位-到底是替代人還是輔助人，會決定後面的商業路徑和技術路徑，而商業路徑本身又會影響技術迭代的方向。
我們走的是輔助人的路徑，也就是增強智能的路徑。增強智能背後，包括了人、AI、Robot三個要素。從技術上，絕大多數立足於“替代人”的智能客服公司，著眼點在Chat Robot（對話機器人）上，整個技術框架建立在多輪對話、語義理解、意圖感知上，這個都是屬於我們上述要素中Robot的範疇。而增強智能中，最核心的是“決策支持”、“決策的自動化”。我們要用AI去進行決策推理的支持，甚至是自動化。比如，在貸後管理場景中，對人語氣等屬於人類特有的感知層面的判斷和博弈，很多是機器人搞不定的。我們的著眼點，不是簡單的做一個外呼機器人，我們要去支撐人工坐席去提升貸後管理的效率。我們的AI工具會實時抓取坐席與貸款人談判的過程，並且在這個過程中，用訓練出來的AI模型對溝通的內容和要點、話術進行實時分析，進而判斷對方的還款意願。我們做到了管理的AI化，這是認知的差異，我們通過技術去輔助數百上千人的管理，本質在構建新的增強智能管理平臺。目前為止，還沒有看到有對手在以這個視角切入該領域。
從業務深度和商業路徑上，自建BPO讓我們真正理解業務。按效果分成的商業模式，讓我們以結果為導向來發展技術。首先為什麼我們要自建BPO團隊，因為唯獨自己做BPO，才知道要提升人效，不能單單靠機器人模擬人來減少人工。機器人有個特點，如果不能100%替代人工，或者不能做到對現有人工業務的有效切分，就不能真正實現替代，而只是降級的替代。比如，夜間機器人在服務過程中有回答不了的問題，可能要讓客戶第二天再打，這就是服務降級，而我們從事的場景，是要以結果為導向，不能接受這樣的降維服務。比如從營銷的角度來說，每打出去一個電話，如果效果不夠好，馬上就意味著客戶流失。我們和保險公司、消費金融公司的合作，都是“1+1”的模式，以行業共生的方式來合作，和業務部門目標共擔，這個是業內沒有的。直接以效果結果為導向，倒逼我們走上了人機協同的路，因為我們發現只有這條路能夠真正提升效果，讓我們真正走在業務裡面。僅僅用“機器人員工”為手段，一個個做項目，雖然也有價值，但是無法真正發現業務的問題。從商業落地層面，我們現在都是用對賭分成的方式，按照效果來獲取我們的利潤，部分場景，我們甚至能夠做到人效5倍的提升，這是我們的高毛利來源。
我們一直認為，大多數AI公司，他們交付的產品和甲方的業績並沒有直接掛鉤，導致甲方沒有明確的業績回報。這樣會導致這些AI公司的研發方向通常往通過測試及項目交付上去走。然而我們選擇的路徑，技術投入直接帶來利潤，利潤反哺研發，研發再去提升技術，實現是一個正向循環，這個會很快拉開和其他路徑對手的差距。
人機協同難在技術以及組織管理等方方面面
增強智能落地門檻高，技術雖然在其中扮演很重要的角色，但也只是其中一個方面。在實踐中我們發現，正確理解及評判AI和人的關係，AI和流程的關係，有很高的壁壘。比如在操作中，人機協同系統效率問題，是歸結於人還是歸結於AI，這背後需要建立一系列方法論與合理的實驗、評判機制。
其次，AI團隊和BPO坐席人員，這兩種人的管理是完全不同的，因為背後是基因完全不同的兩種人，每類人原有的目標，考核機制，激勵方式都不同。我們在實踐中，在管理制度的設計上，架構崗位的規劃上，目標管理和日常考核上，都進行了很多的思考和探索，這也是我們的核心競爭力來源。
