编者按:最近几周大家聊得最热的无疑就是聊天机器人了。但是很多的讨论仅仅局限在技术层面,聊天机器人的经济意义和商业机会究竟在哪里呢?一起看看VC EzraGalston的分析。不过作者对聊天机器人100%替代部分服务性工作有点过度乐观了。事实上,在客户服务等工作中,人的情感交流是机器很难替代的,一个人只跟机器交互的世界是冷冰冰的,未必会受到客户的欢迎。

过去几周出现了一股AI/机器人热。大多数讨论的中心焦点都放在聊天机器人以及出现一个新的平台/分发层的可能性。主要的观点概括如下:由于消费者不再下载app,品牌及零售商开始寻找接触最终消费者的新接入点,那就是以现有聊天平台为基础,并且利用聊天机器人确保接触面的规模。事实上,聊天机器人平台会话只不过是以前出现的Magic/Operator以及短信作为新平台的延伸罢了。当然,这种延伸是重要的,考虑到这种机器人已经大众化,不仅扩散到技术公司那里,而且也包括传统的零售商(自己或在聊天平台内),甚至还包括像你我这样的个人。@TayTweets的玩笑归玩笑,这次更吸引的地方在于人工智能和机器学习已经有了突飞猛进。

反映这一点的文章包括:为什么AlphaGo是一件大事?机器智能的现状。机器学习能否预测预期收益?躲在聊天机器人背后的人。不过再次地,绝大部分的分析焦点仍然放在生活在我们经常出没的世界(聊天和短信)之内的机器人以及平台的影响上。所以我想用几段文章来进行量化,并且从单元经济或者商业的角度来探索这些进展的影响。我考虑的主要有两大点:(1)执行得当的AI可以将特定人力资本市场从运营业务变成抽佣(take-rate)业务并且把它们变成毛利率很高的软件业务。(2)聊天机器人目前充当客服代表的职能会对边际收益以及整体的EBITDA(未计利息、税项、折旧及摊销前利润)产生实质影响,如果它们能够成功削减客服开销的话。

20%提成—-> 90%毛利率?!?!首先,交代一些背景。大约4个月前,我曾经这样建议:为什么说AI/机器学习混合模式是若干垂直领域的圣杯呢?原因很明显—实现了个性化服务的高水平重复的同时还把人工成本降到了最低,并且维持着极高水平的软件毛利。不过实际上我当时的说法是错误的。X.ai的创始人DennisMortenson在“聊天机器人背后的人”一文中认为“AL/ML混合”中的混合应该减少到最小限度……甚至减到0:两家日程安排电子邮件机器人公司有着不同的扩张几计划。