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2025-10-04
我觉得本源之一是仍然在用传统SaaS的思想做AI，试图在旧有的业务流程上「 加一点AI 」，却忽视了 AI 真实的机会，在于从底层从头构建整个流程。
AI To B 创业的黄金打法（但绝不是全能解法，只是我看了这么多国内外的 2B AI 的片面判别），不是主动化某个环节，而是凭借AI的才能，重构整个业务流程的起承转合。
这不只是技能叠加，更是思想范式的切换。
过去20年，我国To B软件产业经历了从 ERP、OA、CRM 等信息化体系的初步建造，到2010年后 SaaS 浪潮带来的服务交给模式变革。
SaaS的逻辑是：把本来重定制、重人力的服务变成标准化、在线化、订阅化。
这种逻辑非常成功，但它也有限制。它的本质，是环绕人构建体系，是“让人操作体系来完结使命”，流程主线仍然依靠人去判别、拆解、决议计划、输入信息。
AI 的出现，则带来了或许彻底改动这个逻辑的机会：
AI不是一个东西，而是一种可以主导流程、主动交给成果的智能体。
因此，假如仍然用 “SaaS+AI 插件” 的方法开发产品，或许很快就会被开源模型、渠道服务商所代替。
真实可以包围的 AI To B 创业项目，往往具备一个一起特征：它不再让客户“操作体系”，而是让客户“提出目标”，其他的交给AI驱动的体系去完结。
这种思想，不是“功用增强”，而是“流程再造”。
在传统 To B 软件中，体系往往是被迫呼应的：输入一个指令，它履行一个动作。AI体系则可所以主动的：它能理解模糊目标、进行使命分解、持续学习并优化履行途径。
以 AI 客服为例，很多项目做的是在 FAQ、主动回复体系上接入大模型，让答复更自然流通一些。但这些体系仍然是“答复式”的，客户提出问题，AI 找一个答案。
真实具有突破性的 AI 客服，是由 AI 主导一个完整的交互闭环——从问题辨认、使命确认，到调用外部体系履行操作（如退款、补发、账户冻结等），再到后续跟进、满意度反馈、主动优化脚本。
相同的改动也出现在法务、财税、HR、法务等企业中心流程中。
AI 并不是去代替某个人的某个操作，而是把一整条业务流程从 “以人驱动” 为主变为 “以AI驱动” 为主，人只在要害节点做判别和审阅。
这种流程结构的重构，才是真实可以撬动企业客户预算、提高续费率、改动安排协作方法的 AI 落地方法。
Spellbook 是一家来自北美的AI法务东西公司，它并不满足于做 “AI检查合同”，而是把AI作为一个真实的法律合作者：你告诉它买卖布景和中心条款，它直接起草一份合同初稿。
AI不只懂语言，还能辨认不同法域下的危险项、引证条款，并在客户修改时提供实时修改主张。过去需求资深法务助理花几小时的作业，现在可以由AI在几分钟内完结第一版。
Spellbook 的客户不再为“批量审合同”买单，而是为“快速推动买卖流程”付费。这便是流程重构带来的定价权上移。
Vic.ai 是一家专注于“AI管帐主动化”的公司，它最早从应付账款流程切入——主动辨认发票、归类账目、比对预算、提交支付批阅。
但和传统OCR或RPA方案不同的是，Vic.ai 把“判别”也交给了AI完结。它不只能处理表单，还能依据历史数据主动学习各类费用的入账战略，辨认异常项，并在大额买卖中提示危险。
更重要的是，Vic.ai 正在从“做账”东西转向“财政优化主张体系”：它会向财政人员提出节税主张、支出趋势预警、预算偏差提示等，逐渐把管帐从“记载者”变为“规划者”。
这意味着，客户购买的不再是“主动处理东西”，而是“实时优化才能”。
Vic.ai 不只改动了流程，还提高了企业财政管理的整体才能，是流程重构而非东西晋级的典型代表。
Netomi 是一家美国 AI 客服渠道，区别于传统客服体系，它可以完结从查询到使命履行的一条龙流程。例如客户投诉物流推迟，它能从 CRM 体系提取用户信息、调用物流API核查状况、触发赔付流程、主动生成邮件发送、并在24小时后跟进是否收到处理成果。
这种“举动才能”让 Netomi 成为客户体会管理的重要一环，而非客服外包的代替品。企业对它的期望也不只是“降本”，而是“提高客户满意度”——价值锚点直接拉升。
我讲的都是海外的事例，国内和欧美 AI 创业的环境和客户文明有明显差异，带来了不同的打法：
这意味着，国内 To B 的AI创业者若能跳出“技能演示”思想，以“从0规划流程”的方法进入职业痛点，或许比欧美更早落地出真实改动安排行为的产品。
总的来说，To B 的AI创业，假如只是“功用增强”，终将陷入价格战或被渠道集成；唯有在流程层面创造结构性改动，才有或许成为新的基础设施。
创业者需求考虑的不是“怎么用AI代替一个人”，而是“假如这个流程是由AI规划的，它会长成什么样？”那才是AI Native的真实含义。