AI寻遍网络找客户百炼智能如何用公开数据

百炼的产品，简单来说就是：用人工智能技术，整合互联网信息，实现企业智能获客。做的是类似搜索引擎的工作，这与姚从磊之前的工作也是一脉相承，他曾供职于惠普中究院和，负责文本挖掘和搜索引擎相关产品的研发，2012年加入豌豆荚，2016年初加入全球最大的海外输入法公司Kika任CTO。一路都和自然语言处理及内容搜索打交道。

到现在自己创业，做当下火热的2B赛道，姚从磊继续发挥之前积累的技术经验 ，去做智能获客。面对拥挤的赛道和市场竞争，他认为创业公司应专注细分市场，做自己擅长的事，避免大而全和盲目扩张。获客是个热门细分赛道，而百炼做的更加细分，只做2B企业的获客，而且通常是大公司。他们已经服务的公司中包括世界500强企业。

姚从磊-百炼智能联合创始人兼CTO

如何用公开数据做智能获客

企业需要的是实打实的客户，而百炼最终需要交付的，就是一个智能的获客模型。那么这个模型是如何生成的呢？

前文提到了“用人工智能技术，整合互联网信息”这模型的“原料”主要就是通过互联网公开信息得来的。整个互联网的信息量几乎无穷无尽，要想从中找到企业的客户，需要经过几个步骤。这也是百炼的技术壁垒和核心竞争力所在。

姚从磊告诉雷锋网，流程主要包括以下三块：

1. 数据获取

2. 非结构化数据成结构化数据

数据获取：数据主要有两类，一个是企业自己已有的，他们要把数据整理打通，进行结构化；一个是公共的，包括企业官网、政府公开采购信息等，他们能够对信息进行抓取和清洗，并将数据结构化。

知识图谱：知识图谱比过去手动进行关键词爬取更有效，可以得到一种更立体和实时动态的网状“百科”信息。

当企业完成了这些技术动作以后，也就构建了自身的“企业级搜索引擎”“企业级搜索引擎”的最终目的是，尽可能精准地让品牌和产品展现在用户面前，从而提升品牌影响力和客户，这个引擎会随着企业应用的自如越来越聪明，效能越来越高。这个技术应用与经验的提炼即是“百炼”千锤百炼易为钢。

不过，技术再好，也怕商道。

百炼智能从目前的产品模块上，可企业竞争分析、档案补齐、模型预测、客户裂变四大产品模块。其中，模型预测是最为核心的部分，而其他三部分分别面向上下游供应商、存量企业用户、增量企业用户进行信息线索的挖掘。姚从磊也将服务的具体形态划分为两个阶段：

一是智能获客阶段：帮助或市场人员更加高效的获取线索，通过“客户裂变”获取新客，或通过“档案补齐”挖掘原有客户，利用基于关系链的信任背书，帮助或市场人员找对人，办成事，提高成单率。

二是智能商业搜索阶段：将互联网上公开的非结构化商业信息进行结构化，并利用知识图谱将结构化信息间的关系进行组织，为商务人士商业信息和其关系的查询、分析和预测服务。

在细分领域开始通用化

成立仅一年，百炼智能已经服务了近几十个项目，包括服务世界500强类的集团公司，覆盖了快消、金融、医药、化工、汽车、媒体、招商等行业，并在做针对细分领域更加通用的模型，降低成本提高适配性。

无法通用化是许多2B创业公司规模化的一大难题，如果一直是Case by Case地做，一方面成本高昂会抑制利润率，另一方面服务能力有限，很难实现公司持续大幅增长。

姚从磊告诉雷锋网，他们目前主要还是一个一个Case做，但在细分领域，比如快消，已经有了一些通用化尝试，主要是知识图谱和模型的重复使用。由于细分领域的大公司数量会很少，是否会出现同领域竞争对手顾忌这种对手也使用的通用服务呢？姚从磊表示目前还没有遇到这种情况。

通用性的另一个目的是拓展客户范围，从服务大公司向服务中小型企业发展，就像电话机器人初期只有规模庞大的大公司能用，现在也开始向中小型企业普及了。不过百炼暂时没有打算走这条路，考虑到中小企业的付费能力较低，百炼需要大幅降低自身的服务成本才能大量发展此类客户。目前，姚从磊强调的是仍然是聚焦，先扎实做好每个Case，之后在恰当的时机为中小企业通用化服务。