之前的文章【AI思考】智能客服为什么work？提到过，目前对于NLP领域，我们可以分为三大块
1）问答机器人
例如“智能客服”，京东的JIMI，淘宝的小蜜等；
2）助理机器人
顾名思义，希望打造个人助理，提高效率，如大家手机中的各种语音助手；
3）聊天机器人
emmm，无边无际的聊，例如微软的小冰。
现阶段确实只看好问答机器人，而问答机器人基本运用于客服行业，那这样的“AI+客服”的智能客服SaaS领域，会是一个香饽饽吗？
智能客服市场（xia）分析
答案可能让你失望了，目前看，这个市场并不好啃，说两点
1. 天花板明显
网上查了下资料，并没有查到智能客服市场的整体规模的推算，但是听到有文章写着千亿级市场，emmm…，这年代好像任何东西只要跟热点粘上，瞬间都能上千亿级别的市场。。。
下面是我个人的推算，很不精确，仅是想说明这个市场的容量并不像大家想象的那么大，看官轻喷，也欢迎懂市场分析的在下方评论指点下。
· 从企业数量上估算
中国有2249.9万家企业
*企业数量数据来源《经济日报：2016年度企业年报公示率超九成 首次依托企业信用公示系统实施年报》
- 悲观点看，假设仅有0.1%的企业会使智能客服服务
其中95%的企业是小客户企业，每年在购买智能客服服务上的费用是10W元，5%是企业的大客户，每年在购买智能客服服务上的费用是100W元。
那么这个市场有多大？做个简单的乘法
2249.9W*0.1%*（95%*10W+5%*100W）=32亿元
- 乐观点看呢，假设仅有1%的企业会使智能客服服务
还是原来的算法
2249.9W*1%*（95%*10W+5%*100W）=320亿元
乐观计算下来，320亿元也远远达不到1000亿
320亿元可能大家没什么概念，这里给个数据对比下，2016年我国方便面市场的销售额是812亿元
*方便面市场数据
直观的说，乐观预估下的智能客服市场，相当于0.4个方便面市场
· 从从业人员数量上估算
换个角度看下呢？我们从从业人员上来大胆预估下
假设企业通过购买智能客服服务，能以原有10%的客服人员成本替代掉90%的客服人力（听起来很划算啊），那么这个智能客服市场会有多大呢？
根据国家统计局的数据
我国从业人员：77603万人
我国从业人员平均工资：67569元
我们再超级超级乐观的预估，100个从业者中就有1个客服（这里的数据明细偏大，但是是为了说明客服市场达不到千亿而刻意高估的数据）
依旧做个简单的乘法
77603万从业人员*1%客服从业人员*从业人员67569元平均收入*10%=524万亿元
（这里的10%指的是智能客服完全普及后，企业花费原本10%的人员成本购买智能客服服务，替代90%的客服）
相当于0.67个泡面市场：）
所以好像怎么乐观的看，这个市场也达不到千亿之说，天花板是很明显的。
2. 竞争激烈
客服SaaS行业并不是新兴行业
· 传统SaaS厂商，例如已经创办9年的快商通
· 互联网大厂，网易16年推出“网易七鱼”，高调杀入
· 新晋的AI公司，例如云问、竹间智能、智齿科技、追一科技等
大厂不断蚕食传统厂商的市场份额，而传统厂商被迫关注起了智能客服，一些新晋的AI公司又在嗷嗷待哺，所以这个行业竞争可以是说非常激烈。
基于上述的两点，一方面这个市场并不是一个快速增长的市场，另一方便竞争激烈，可见智能客服这个领域要啃下来并不容易。
那为什么那么多的AI公司都在做智能客服？？
我的思考有三点
1. 营收压力
NLP领域，助理机器人和聊天机器人在盈利上都不行，那研究NLP领域的AI企业也是要吃饭的啊，只能把目光投向To B的任务型机器人身上了。
至少先盈利了，或者账面上好看点，下轮融资才能拿的顺利，谁也不想自己那么快就掉队被清洗出去。
2. 储备数据
AI行业的三驾马车，算法，算力和数据，其中数据是燃料！
初创企业面临的最大问题是，我的数据哪里来？？？
· 拿不到数据，怎么优化模型？
· 优化不了模型怎么能在市场上竞争PK掉其他家对手？
· PK不掉对手怎么拿到订单？
· 拿不到订单怎么存活？
而智能客服这个领域，天然就是人机对话数据的来源，而且一些客服的问答数据并不敏感，还是能拿到用于训练模型的。
从这个角度看，NLP领域的AI企业，做智能客服不仅可以先养活自己，还能解决数据来源的问题，当占据一部分市场后，就意味着有了源源不断的数据来源了。
3. 储备技术
为什么说储备技术呢？
现在的智能客服上，机器学习做好了，有没有可能往助理和聊天机器人上转一转呢？
我觉得是可能的，一方面，NLP企业通过做智能客服获取资金收入，养活自己，再通过获取的数据去储备技术，再将储备的技术运用到智能助理和聊天机器人上，同样是NLP领域，不见得不可行。
所以现阶段看智能客服虽然有天花板，但是如果是NLP的AI企业，智能客服只会是过渡的项目，往后当客服市场已经到达天花板，行业一片红海后，肯定会再杀入其他行业。
在智能客服之后，哪些行业会被盯上？
这里我抛两个观点
1. 金融行业
金融行业可不像智能客服行业那么小了，当深度学习结合金融，可运用的场景非常多
例如信用卡的授信这样的二分类问题，反欺诈模型搭建，甚至是给信用卡用户推送分期付款的短信上，也可以结合机器学习技术，更加定向的推送不同分期利率的短信，提高分期还款用户的比例等等
金融+人工智能，可想象的空间很大。
2. 线下服务业
我几次在香港喝早茶的时候，发现很多住公屋的香港居民早餐都是去商城吃，例如在大家乐点个汤粉，在麦当劳点个汉堡等等。
其中麦当劳的点餐比较有意思，除了人工点餐外，还有5-6个设备点餐口，老客户轻车熟路的在设备上直接点几下下单即可，效率很高。
这时候我在想，似乎传统的线下服务业的点餐人员，是不是可能被封闭域的对话机器人取代？
大家在饭店点餐的时候，可能问到的无非是下面的情况
· 有没有推荐的？
· 有没有优惠？
· 多少钱？
· 人数数XX，第一次来不会点，帮我点下？
而客服在点餐时提供的功能也不多
· 记录下单内容
· 给客户推荐
· 告知优惠信息
· 核实下单的商品是否还有供应（例如，阿华阿华帮我问下后厨还有没有老鸭汤…）
· …
所以智能客服可以不仅在线上，而且还可以转型到线下，麦当劳的点餐机+Ai企业提供的人工智能服务员，能替代掉传统的点餐人员，提高点餐效率，节省企业成本。
更重要的是，第三产业服务业的市场是巨大的！
总结下
1. 我们不精准的计算了下，智能客服的天花板在300亿元-500亿元之间；
2. 现有NLP领域的AI公司，从智能客服领域切入，可以获取
1）实际可落地的项目，实现营收
2）储备数据
3）储备技术
3. NLP领域的AI公司，之后往金融方向上转，或者往线下转，似乎是个不错的选择
End
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