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前面一篇有提到AI在營銷獲客流程的應(yīng)用，本篇將從客戶成交的角度介紹一下AI的應(yīng)用。AI應(yīng)用最終重要之一是：深入業(yè)務(wù)場景，AI不是獨(dú)立的能力，需要切入到具體的業(yè)務(wù)流程中發(fā)揮作用。

01 智能產(chǎn)品推薦：破解【價(jià)值認(rèn)知差】的博弈

成熟的傳統(tǒng)的SaaS公司一般會(huì)有各類的產(chǎn)品：按時(shí)長計(jì)費(fèi)、按使用量計(jì)費(fèi)、按一次性交付計(jì)費(fèi)、或混合以上幾種計(jì)費(fèi)類型。而續(xù)約會(huì)比新簽更受重視，因?yàn)樾潞灴蛻敉乜统杀靖?，需要以不斷的續(xù)約來實(shí)現(xiàn)ARR的穩(wěn)定增加。以此基礎(chǔ)上，AI產(chǎn)品和定價(jià)推進(jìn)就是未來一個(gè)比較重要的方案

客戶的成交產(chǎn)品和成交金額一般會(huì)基于購買訴求、購買力等以下幾個(gè)維度的信息，然后結(jié)合AI對于客戶購買產(chǎn)品進(jìn)行推薦：

1. 客戶官網(wǎng)、百度百科、天眼查等公開信息
2. 客戶歷史購買數(shù)據(jù)、付款及時(shí)性等數(shù)據(jù)
3. 客戶使用數(shù)據(jù)，包括但不限于活躍賬號數(shù)、使用時(shí)長、高頻使用功能
4. 客戶所屬同一個(gè)行業(yè)或類似體量的客戶的合同金額、ARR等相關(guān)數(shù)據(jù)

再在此基礎(chǔ)上，集合商務(wù)的人工提示詞的輸入，以生成客戶可能購買商品清單、購買數(shù)量、預(yù)計(jì)折扣率、后臺金額等。類似參考如Zendesk的定價(jià)引擎分析

02 成交預(yù)測系統(tǒng)：【續(xù)約概率】的先知預(yù)警

SaaS的行業(yè)特性，注定了非常注重客戶成功，非常主動(dòng)NRR，不管是在客戶運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的配置上，還是公司資源的傾斜上，而客戶的續(xù)約概率是有一定的可預(yù)知性的，往往不會(huì)突然某一天就斷約，而是會(huì)在日常使用工具或日常溝通中反應(yīng)處理。利用BI或AI能為SaaS公司搭建客戶成功預(yù)警或斷約預(yù)警的系統(tǒng)。

核心的數(shù)據(jù)源包括：

（1）客戶行為數(shù)據(jù)

• 使用深度：核心產(chǎn)品能力的使用、留存等數(shù)據(jù)，具體的指標(biāo)每個(gè)公司都不一樣，可以慢慢探索
• 交互質(zhì)量：與商務(wù)等同學(xué)的交互質(zhì)量，日?？头稍儭π庐a(chǎn)品的感興趣程度、上門拜訪接受度、客戶溝通記錄等
• 支付行為：公司付款及時(shí)性、增購下單等數(shù)據(jù)

（2）外部環(huán)境感知

• 工商變更：客戶法人、股權(quán)等重要信息變更（接入天眼查、企查查等API）
• 行業(yè)輿情：對外公開的社交媒體信息更新、社交媒體提及或負(fù)面新聞等其他公開的信息

在以上的數(shù)據(jù)輸入，針對各客戶輸出以成交概率或斷約概率數(shù)據(jù)。在這個(gè)基礎(chǔ)上，以客戶的實(shí)際續(xù)約或斷約來反饋給模型，不斷提高模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。Zoho CRM等公司有相關(guān)的產(chǎn)品，可以通過官網(wǎng)了解。

03 智能合同系統(tǒng)：【履約保障】的范式升級

AI是一種能力一種工具，重點(diǎn)是如何將AI能力與現(xiàn)有的系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合，利用其提高工作效率或流程準(zhǔn)確度。雖然SaaS公司是以軟件作為售賣的商品，但是在我國的實(shí)際情況是，SaaS公司的客戶有很多中小客戶，或者對公服務(wù)，這些存在非常多非標(biāo)的、線下的流程或服務(wù)，比如以下幾種常見，而作為企業(yè)數(shù)字化的一部分，紙質(zhì)的也是需要變?yōu)榫€上的，所以AI能力在產(chǎn)品落地包括：結(jié)構(gòu)化識別（營業(yè)執(zhí)照認(rèn)證、關(guān)鍵合同條款提取、流水截圖信息提取等）、動(dòng)態(tài)合規(guī)檢查（訂單審批識別、合同高頻風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識別等）。

針對以上場景，來看看AI圖片識別等AI能力能在其中怎么應(yīng)用。除了以上場景以外，還有其他交易過程中可能存在的文件識別，比如發(fā)票報(bào)銷、交易異常檢測。

3.1 客戶營業(yè)執(zhí)照認(rèn)證

SaaS公司合作中，客單價(jià)比較低的客戶一般不會(huì)簽訂合同，而是以線上協(xié)議確認(rèn)等方式實(shí)現(xiàn)。而針對于這部分客戶，客戶認(rèn)證對于客戶信息管理、公司內(nèi)部撞單管理、內(nèi)控規(guī)范要求等方面就比較重要了，客戶提供營業(yè)執(zhí)照是作為認(rèn)證一種常規(guī)的方式?？蛻魻I業(yè)執(zhí)照自動(dòng)認(rèn)證的流程一般為：

（1）獲取客戶的客戶名稱、營業(yè)執(zhí)照等文件信息。這個(gè)可以由銷售從客戶處獲取從系統(tǒng)上傳，或客戶自助進(jìn)行上傳

（2）圖片識別能力提供。AI 的 OCR 系統(tǒng)能夠利用深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力，對各種復(fù)雜情況進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)，從而顯著提高識別準(zhǔn)確率。營業(yè)執(zhí)照的樣式比較標(biāo)準(zhǔn)，其樣式就那么幾種，可以通過圖片識別的能力，對營業(yè)執(zhí)照進(jìn)行識別，提取包括統(tǒng)一社會(huì)信用代碼、公司名稱、類型、成立時(shí)間、營業(yè)期限、主營業(yè)務(wù)等內(nèi)容

（3）提取信息與系統(tǒng)已有信息對比。通過圖片識別的信息，與系統(tǒng)中銷售維護(hù)和跟進(jìn)的客戶名稱、合同簽約抬頭等進(jìn)行進(jìn)行比對，如果比對一致，則認(rèn)為營業(yè)執(zhí)照通過認(rèn)證，如果比對不一致或者無法比對，則由人工進(jìn)行介入判斷

由此，提高了營業(yè)執(zhí)照認(rèn)證的效率，降低了人工成本投入

3.2 紙質(zhì)合同條款識別

雖然電子合同在近幾年非常的活躍，但是在SaaS公司，紙質(zhì)合同還是一種很常見的簽約方式，特別是面向中大企業(yè)的非標(biāo)合同，紙質(zhì)合同的比例就非常高，而紙質(zhì)合同的管理比電子合同更復(fù)雜。如何實(shí)現(xiàn)“合同”與“履約”的一致性，如果有效識別合同中的“高頻”風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，就變得非常重要。

紙質(zhì)合同識別的使用場景：

• 合同與履約的一致性：針對紙質(zhì)合同中的關(guān)鍵條款（如合同金額、合同實(shí)際、購買商品等）通過AI識別提取，自動(dòng)與訂單中填寫的內(nèi)容進(jìn)行對比，由此可以提高合同與履約的一致性，減少審批的工作量
• 合同高頻風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識別：搭建公司的法務(wù)知識圖譜的知識庫，將識別的合同進(jìn)行預(yù)警，針對異常合同條款預(yù)警法務(wù)重點(diǎn)關(guān)注。特別是非標(biāo)合同，合同內(nèi)容提取可用于與公司內(nèi)部的法務(wù)知識庫和外部法律法規(guī)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對比，通過自動(dòng)識別和檢查合同的合規(guī)性，以幫助企業(yè)避免因合同違規(guī)而導(dǎo)致的法律糾紛和經(jīng)濟(jì)損失。但是不能完全替代法務(wù)，可以作為提供法務(wù)效率、減少法務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的一種工具

在SaaS公司，內(nèi)部的訂單管理作為合同履約的“媒介”，合同識別的流程一般為：

（1）上傳合同輸入數(shù)據(jù)，可以是pdf、word等格式的合同文件上傳

（2）AI識別合同，與算法的同學(xué)合作，由算法同學(xué)使用infoextract（主要用于從圖片、文檔中進(jìn)行文本提取并結(jié)構(gòu)化輸出）提供接口

（3）按規(guī)則打分，可以對不同內(nèi)容的識別結(jié)果進(jìn)行打分，分?jǐn)?shù)的規(guī)則可以按照業(yè)務(wù)重要程度和易錯(cuò)程度綜合考慮，如合同是否合法、時(shí)間范圍是否準(zhǔn)確、價(jià)格是否符合業(yè)務(wù)等分別設(shè)置分?jǐn)?shù)

（4）數(shù)據(jù)組裝及輸出，輸出的使用場景一般會(huì)與現(xiàn)有CRM系統(tǒng)相結(jié)合，嵌入至現(xiàn)有商務(wù)鏈路中：如下所示：

• 嵌入訂單履約流程：自動(dòng)提取內(nèi)容填入訂單中，商務(wù)可以根據(jù)實(shí)際情況對訂單內(nèi)容進(jìn)行修改和提交；在訂單審批過程中，提示訂單中哪些內(nèi)容與合同識別一致，哪些不一致，讓訂單審批中進(jìn)行重點(diǎn)關(guān)注；
• 合同中自動(dòng)標(biāo)記預(yù)警：針對上傳的紙質(zhì)合同，有單獨(dú)的產(chǎn)品能力可以查看合同原稿、AI預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、AI修改建議稿等

3.3 付款截圖自動(dòng)識別

傳統(tǒng)的SaaS公司還有一部分在使用線下支付。線下支付，并不只是說刷卡，而有可能是付款到公司的固定支付碼，或者對公轉(zhuǎn)賬到公司的銀行賬號，而作為公司資金管理的一部分，需要將流水與合同或訂單的匹配，由此就產(chǎn)生了常見的回款流程，銷售將客戶付款截圖上傳到公司系統(tǒng)，公司財(cái)務(wù)與流水進(jìn)行對賬，從而確認(rèn)匹配關(guān)系

支付到固定碼的流水與訂單的關(guān)聯(lián)就變得很重要，不管是商務(wù)日常管理還是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)處理。信息固定碼付款流程一般為：

1. 商務(wù)給客戶提供公司的固定收款碼
2. 客戶將付款截圖發(fā)給商務(wù)
3. 商務(wù)在內(nèi)部系統(tǒng)-回款管理中選擇訂單，并將付款信息填入，提交付款截圖
4. 財(cái)務(wù)按回款單中填寫內(nèi)容，與三方流水進(jìn)行對應(yīng)，針對能匹配到流水信息的回款單進(jìn)行審批及對賬

而這個(gè)過程中的第二步和第三步可以運(yùn)用AI圖片識別和流水的自動(dòng)化對接，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)對賬。

（1）流水的自動(dòng)化對接。需要與三方系統(tǒng)，如支付寶、微信、銀行等對接對接，自動(dòng)化同步流水信息。這里需要注意的一點(diǎn)是，流水的同步有可能是實(shí)時(shí)的，也可能是T+1同步，由此自動(dòng)對賬的時(shí)間就不一樣，這部分單獨(dú)寫文說明

（2）回款管理支持訂單關(guān)聯(lián)付款信息。搭建回款單管理，作為實(shí)時(shí)管理。由商務(wù)同學(xué)經(jīng)過回款單功能將付款的截圖進(jìn)行圖片上傳，系統(tǒng)自動(dòng)抓取和識別付款方、流水號等字段，需要注意的是，支付寶、微信、銀行付款截圖中的樣式和內(nèi)容都不一樣，能識別的內(nèi)容也不一樣，需要分別進(jìn)行訓(xùn)練

（3）自動(dòng)化對賬，通過AI結(jié)構(gòu)化識別的信息，與流水進(jìn)行對賬，不同的付款方式可以由不同的對賬規(guī)則。如流水號一致的直接對賬成功，付款方式+付款時(shí)間+付款金額+付款方名稱等一致也可以作為對賬成功的方式之一

（4）人工介入對賬，對無法自動(dòng)化對賬的回款單，由人工進(jìn)行介入識別和審批

以上幾個(gè)場景，需要與公司的內(nèi)部系統(tǒng)進(jìn)行打通，需要結(jié)合本身系統(tǒng)已有的一些能力，如果公司本身是采購的系統(tǒng)或者自建但沒有對應(yīng)的產(chǎn)品功能，就需要靈活調(diào)整產(chǎn)品方案，在這里，再次強(qiáng)調(diào)2點(diǎn)：

• 深入業(yè)務(wù)場景，AI需要在動(dòng)態(tài)的業(yè)務(wù)流程中某些典型場景去使用，而不是一個(gè)完全獨(dú)立的工具
• 加強(qiáng)而非替代，在現(xiàn)有的工作中，AI能做到的往往是提高搜索信息效率、提高工作效率，在準(zhǔn)確性上還很能完全取代人工，所以現(xiàn)階段的AI更多的是輔助是加強(qiáng)，而不是完全的替代，這里說的是大部分場景，非絕對