作為AI最有難度的一個子領域，自然語言處理（簡稱NLP，通俗講就是讓機器能像人一樣明白人類的語言和文字）領域的創業一直備受關注，其中尤以智能客服項目最被看好。

但經歷了2016、2017年的創業投資熱后，近兩年智能客服的發展并不及資本市場的預期，業界開始質疑智能客服的真實發展潛力。

模式之爭：大客戶or小客戶？

一邊是加入深度學習、強化學習后變得日益成熟的NLP技術，另一邊是重復工作率高、被當做情緒垃圾桶、人力成本水漲船高、人員流失居高不小的客服崗位，用先進技術解決剛性痛點的智能客服創業本應該大有可為。

但智能客服創業并非一條坦途，在創業之初選擇目標客戶時所有智能客服創業公司都需要面臨一個選擇：究竟是主攻大企業客戶，還是一開始切入中小企業市場？這不單單是目標市場的選擇，更是背后商業模式的選擇。

銀行、保險、證券、房地產等傳統行業的大企業往往有很強的客服痛點，對引入智能客服系統的意愿很強，但同時其對自身數據安全性的要求也很高，因此只會同意本地化部署的解決方案。

切這類大客戶做本地化部署解決方案，就只能采用項目制的商業模式，做一個項目收一次費用。好處是一個項目就能收到幾十至上百萬元的收入，創業初期就能有盈利；壞處是需要針對大企業客戶的需求做大量個性化定制，不僅占用大量人力成本而且難以規模化復制，長久來看增長空間有限。

主切中小企業客戶則可以用標準化的SaaS產品來滿足其需求，不僅模式輕占用人力成本低可實現規模化復制，而且能通過每年續費的方式獲得持續的收入，還能不斷得到數據循環反饋建立起技術壁壘。但缺點是前期獲客難度大，需要做大量市場教育工作，并且中小企業的死亡率高，整體的續費率難以保障，創業初期很難實現盈利。

一邊是做本地化部署，切大訂單，收一次性的項目工程款，前期就能實現盈利，但難以規模化復制；另一邊是做SaaS產品，切小訂單，收可持續的坐席年費，可以規模化復制，但前期市場開拓艱難。

兩相對比奇智機器人創始人陳海飛更青睞前者，“我們主要切大企業客戶，本地化部署的續費痛點可以通過二期、三期工程來解決，而且每年還能有15%的技術維護費用。而中小企業客戶由于業務變更較快，機器人使用成本較高等原因，整體的續費率仍然無法保障，因此我不太看好SaaS模式。”

與此相對，曉多AI客服創始人江嶺更偏愛SaaS模式，“我們的重點是SaaS，主要服務互聯網等新經濟企業。做傳統大企業客戶本地化部署項目周期太長，成本比較高，業務增長也比較緩慢，更重要的是得不到數據反饋來形成閉環，因此我們沒有選擇這個方向。”

但曉多AI客服也并非完全不做大企業客戶，像美團就是其一個典型大客戶案例。江嶺的思路是通過做大企業客戶樹立標桿，再吸引中小企業客戶使用自己的SaaS產品，并且在做大企業客戶的過程中還可以積累行業經驗和數據，用于優化自己的SaaS產品，這是跨入一個新行業開展業務非常有效的一種策略。而采用這種“兩條腿”走路策略的智能客服創業企業其實不在少數。