这是一个注重服务的时代。

因为，在当下一切都变得越来越不确定时，对于众多企业而言，回归第一性原理，重新关注用户需求，以不变应万变反而成了最稳定的一条路径。

但当下的顾客又存在个性化、多元化的需求，这也要求企业必须用更加周全的服务去解决。

然而，服务的重要性仍然被广大企业所熟知，企业们也争先通过AI技术做了服务升级。但从市面上反响来看，其服务升级的效果还是有些差强人意。

这也导致，当下企业对于AI技术对服务升级的功效产生了质疑。

那么，为什么AI技术帮助企业做服务升级的效果不佳呢？企业完成服务升级又要如何做呢？

基于这些疑问，ToB行业头条专门拜访了零犀科技创始人及CEO夏仲璞，希望通过与他的讨论，找出以上问题的答案。

01

只懂标签的AI，不够智能

“所谓的效果不佳，本质上是应用AI技术之后的效果不及企业的心理预期。”夏仲璞说道。

众所周知，随着国内经济的高速发展、生产力大幅上升、供应体系愈加丰富，人们对商品的需求，早已从有的用、能用、用得久，升维至具备这三个基础条件之外，亦要满足多元化、个性化的特色。

也是在这样的时代背景之下，国内十余年的卖方市场，终于在数年前结束。而随着进入买方市场，原来的营销、管理、拓展等商业模式渐渐失效，企业们开始为增长产生焦虑。

于是在“穷则思变”的思考下，一些企业开始尝试改变，决定通过做更加精细化的营销及管理，应对时代需求，而AI技术就是这些企业所瞄定实施精细化运营的技术。

具体来说，目前市面上大多数的AI技术是基于大量数据进行深度学习，抓取关键词、关键特征，关键元素形成的自动化应用。通过用户给出不同的关键词，自动化推出与之相关的所有配套解决方案，以供解决用户明确的需求。

不过需要注意的是，这类AI技术是根据用户喜好猜测、行为习惯，进行关联式处理，给用户贴标签以解决用户已知需求的方案。满足的是标准化，按需购买的条件下做精细化运营。类似于在原有的土地范围不变的基础上，借助关联式AI完成更精细的培育，以求收获更多果实。

但面对个性化、多元化需求时，还是按照标签的东西，总去给用户推送系统认定的需求。这样的服务反而会让人反感，这也是大家疯狂吐槽“人工智障”的原因之一。

夏仲璞表示：“用户是具有独立思维的个体，有时候自己是意识不到在某些领域有购买需求，或只对自己的需求有一个模糊的认知，并不能形成标签化。此番前提之下，在常规场景下应用关联式AI技术，这类的用户群体便会被忽略，这也导致对用户的理解是不全面深刻的提供的服务也不够具备针对性，最终收获的市场也不完整。”

在他看来，客观观察到的用户选择结果，往往是用户综合各种因素（如价格、时间、性格、品牌等）妥协之后的结果，并不能完全反映需求本身。

因为，如果把用户需求视为一个立体图，把条件约束视为切割角度，用户决策是切割的过程，决策结果则是截面视图。而从用户决策反推用户需求并决定用户分类，就如同盲人摸象一样缺少全局信息。

“即便在某一时刻有相似人群特征的人，选择了类似的消费方案，也不代表他们下次依然会做出相似的决策。”夏仲璞说道。

不仅如此，在用户需求不够明确的情况下，基于关联式的AI服务更是无法触达。

例如保险行业，销售经常会通过电话、微信等各种方式进行陌拜，而用户们的反应一般都是抗拒的，说自己不需要保险等等。但他们真的不需要保险吗？还是他对自己或者身边上保险的需求认知不够清晰，为了避免沟通而随意给出的回复呢？

基于关联式AI的技术就不会考虑这些，它只是通过用户的年龄、岗位、家庭成分、工作或生活习惯、以及搜索记录形成的标签，去推送它认定的保险产品。

可事实上，当下人都需要建立足够的认知之后，才能逐渐的清晰的了解到自己的需求，这个成交路径非常长，需要从未知的状态，逐步的过渡到最终成交，这也让AI的推送并不可信。

所以，企业应用关联式AI技术去运营、服务这部分潜在用户时，仅仅依靠片面的“用户需求理论”，往往无法形成合理、准确的解决方案，更无法帮助企业完全实现服务升级，这属于技术上的缺陷。

换句话说，要想到达企业们的理想预期，AI技术需要根据“立体还原用户需求”做进一步升级，不再仅仅依靠关联性判断，更可以追因溯果。

而要想做到这样的可信AI，就需要提到“因果AI”。

02

AI懂因果，才能懂用户

什么是因果AI？

搜索引擎给出的解释是：因果AI，本质是让AI系统具备主动了解事物发展的背后规律和因果联系，不再只是简单的统计拟合，让其可以从感知智能向认知智能演变。

夏仲璞介绍道，只基于关联式的AI，是基于既定规则运行的系统，应用中既不懂变通，且容易被片面数据误导，这就造成了AI“不被信任”的基因。

不仅如此，基于关联式的AI一旦神经网络出现问题，技术人员也很难找到原因进行有效修复。这种情况在AI学术界被称为机器学习“黑盒子”的缺陷。

于是，为了弥补机器学习“黑盒子”的缺陷、改善AI“不被信任”的基因，朱迪亚·珀尔提出了基于概率的贝叶斯网络，其原理是从结果倒推原因。简单理解即为：当事实在变，看法也要跟着变。

具体来说，现实世界是一个变化的世界，所能采集到的大部分数据在不同环境、不同时间、不同的人等因素影响下都会变化。

可一旦让AI寻找到因果关系，就有机会找到控制方向与控制手段，从而模拟实现路径与不同效果，这刚好解决了关联式的AI不懂变通，且容易被片面数据误导的问题，进而可以改善其“不被信任”的基因，成为“可信AI”。

而基于因果AI打造的可信AI，在现阶段完全可以在决策增强、内在可解释性、适应性及可迁移性、人机合作伙伴关系、赋予机器想象力、公平和无偏见、不受数据集大小限制等七个方面作出优化。

例如在决策增强上，因果AI更有能力地为企业或个人寻找出目标下达成最优解的干预措施，对结果可以更好地动态预测，最大化减少数据与线索的浪费。

在赋予机器想象力上，因果AI中的“反事实”推理，需要机器构建一个假想世界，假设造成某种结果的条件不存在，并推理出在这种情况下结果如何，验证因果关系是否成立，将极大激发机器的想象力，为决策提供“超乎预期”的方向。

在公平和无偏见上，因果AI可以透明呈现「事情为什么会发生」以及「如果……会……」等计算内容，实现公平性约束，否则将会为使用者带去意想不到的“偏见”。

可以说，因果AI是能够直接去引导影响人们做决策的，能够干预人的主观，即便是在不明确自身需求或者未意识到有需求情况下，它依旧能做到，完全有能力成为“服务业智能升级的通用性AI技术底座”

这也正如微软亚洲研究院院长洪小文，在公开发言中所讲的那样：“人类需要的人工智能是可解释的AI，而不是只停留在What层面，而不知道Why层面的人工智能。”

由此，探索有效可控的因果AI实践模式，完全可以完成规模化高质量的创造性生产，这将为智能医药、智能营销、社会治理等领域，在推理决策、人机交互等多个场景中都带来了深刻影响。

03

AI与人融合，成就完美服务升级

“正是看到因果AI具备更高维度的智能水平，真正意义上可以完全了解“立体用户需求”，给出全方位、准确的服务能力，我们才选择基于因果AI理论探索实践，进行服务业智能化升级的融合创新。”夏仲璞如此表示。

接着他说到，2018年我们出来创业，起初的方向跟很多AI公司一样，都是所谓的卖机器人解决方案，帮助客户解决基础的沟通、推送。然而这套技术放在市场上，一来同质化严重，二来对潜客而言，选品没什么可依据的标准，唯一能感知的就是谁家技术高超、技术获奖。

不过，按照当时这套模式做市场竞争，零犀科技的处境并不好，因为身为一个初创团队，他们是无法在研发、品牌、市场宣传等方面的投入与互联网大厂竞争的，这已经不是红海市场了，而是黑海市场。

于是几经思考，夏仲璞与高层协商，调整了零犀科技市场战略，不再只当技术提供商，而是真正的成为服务商。即直接向客户承诺用自己研发的技术，自己帮客户做运营转化端到端的全链路工作，用直接的服务效果代替之前谈到用技术带动客户效率提升。

据闻，这种转变在当时一下子就打开了零犀科技的市场竞争格局，之后陆陆续续收到了诸多详细的合作问询。至于原因，夏仲璞总结到，这可能是中国企业更习惯用“效果说话”。

然而，当时零犀科技虽然通过调整战略，将市场竞争面打开了，但紧接而来的则是另一个大难题：原来的AI技术是不可能帮助客户做运营转化端到端的全链路工作，因为这里面涉及太多复杂的场景，只有自己做了才能察觉出来。

这倒逼着零犀科技抓紧调整技术架构，往下深深扎，以达到以效果来付费的承诺。

就在大家研究如何做技术优化的时候，刚好一本书映入大家的视线中，而这本书正是朱迪亚·珀尔所撰写，2018年发布的《The BooK of Why》，这本书讲述如何公理化的进行因果推理。

“这本书的出现给我们提供了一个理论框架，一个可以做从运营转化端到端的全链路工作的AI技术理论指导，于是就着这个本书，我们将其做出真的技术架构，细微且迅速的小步快跑，形成了基础的应用落地，实现以效果为交付结果的目标。”夏仲璞说道。

这并不是夸大其辞。夏仲璞介绍道，基于因果AI理论，零犀科技深度理解现阶段技术实现情况，具有新意又脚踏实地地搭建出“兼具业务实践和技术创新”的新模型架构。

这个过程中，零犀科技不仅打造了“用户需求探询”系统，并率先以销售场景切入，不断在服务式销售过程中“理解和激发用户需求”，深入分析用户购买决策的复杂干扰因素，持续迭代模型效果。

值得一提的是，在探索用户需求，做效果的过程中，零犀科技应用了“人机融合”的服务模式，以“人机融合”的方式率先切入销售场景，深入“理解和激发需求”。

至于原因，夏仲璞基于长足的实践经验表示，在服务产业中，智能化升级需要技术和非技术解决方案的结合，以及人与机器的融合协作。

而事实证明，夏仲璞的实验经验是对的，例如零犀科技在与某大型金融企业合作时，基于因果AI理论，零犀科技打造的“用户需求探询”系统，深度理解用户需求，以人机融合的服务方式，帮助该金融企业快速将2亿沉睡客户转化，日处理线索突破88万，日放款高达460万元，转化率呈倍数增长，大大超出客户要求。

不仅如此，良好的市场表现，也让基于因果AI理论做业务的零犀科技获得资本的关注与认可。

金沙江创投主管合伙人张予彤表示：“中国呼叫中心业务市场规模高达千亿，从业人员超过300万。零犀科技基于因果AI理论，精准匹配用户画像和服务策略，同时采用创新的基于效果付费的商业模式，机器辅助销售人员更加高效低成本地完成销售转化，人均产能提高3倍。其市场发展前景当真让人无限遐想。”

毫无疑问，因果AI技术的应用落地，对于当下时代推动服务升级是极为重要的，甚至说，因果AI将是“服务业智能升级的通用性AI技术底座”也不为过。

而零犀科技作为国内将因果思维与因果AI作为整体技术底座实现商业化的认知智能公司或许也会因此抓住了时代机遇，获得有良好发展前景，这也值得期待……