最赚钱的六大AI产品

和海外 AI 公司赚得盆满钵 满不同，国内 AI 公司要不就是做定制项目，根本赚不到钱；要不就是割韭菜，很难持续经营。

这一方面和国内环境有关系，比如我们以传统企业为主，业务在线化不足，缺乏 AI 落地的基础。

另一方面则是因为很多软件公司没有找到合适的产品方向。

一个 AI 产品要【规模化】赚钱，必须具备 3 个特点：

1、业务场景必须适配 LLM 的能力

比如，容错率高，或者业务逻辑相对简单。

2、必须解决客户的痛点问题

比如，有些 AI 产品只能提高 20% 的效率，对客户来说，付费意愿就不强。

而好的 AI 产品往往可以解决“以前无法解决的问题”，就更容易赚到钱。

3、应用必须要广泛

有些 AI 产品不是没有价值，而是过于定制化，这种就很难【规模化】赚钱。

那么，【在中国】，到底有哪些 AI 产品已经开始【规模化】赚钱呢？今天就来分享一下。

值得强调的是，这篇文章仅适用于【中国 AI】：因为中国和美国真的是两个市场，不能一概而论。

1、 AI 客服

除了 AI 编程，AI 客服可能是目前最成功的 AI 赛道之一，其场景包括营销外呼、售后服务等。

AI 客服的优点，不仅仅是节省人力，更重要的是：在人力不足的背景下，可以大大提升对客户的响应速度。

一位 SaaS 公司的客户成功负责人告诉我：在以前，由于客户成功经理人手不足，大量普通用户的咨询无法得到及时回应。 AI 客服上线以后，这些用户的问题基本上都是“秒回”，满意度大大提升。

当然，这并不意味着 AI 客服是完美的。

实际上， AI 客服的本质是“向量检索”，即根据用户的问题去匹配“相似内容”，但很多问题在知识库中并不存在“直接的答案”。

因此，一些复杂的技术问题， AI 客服往往就会乱说一通。

另外，当用户的咨询带着强烈情绪， AI 客服往往无法准确识别用户意图，更不要说“有温度的回应”。

这就导致在很多场景下， AI 客服给用户的感觉更像是“人工智障”。

要解决这些问题，关键是要对用户和问题进行分级。

以前面提到的 SaaS 公司为例，他们更多是用 AI 客服满足普通用户的咨询。

而核心用户的问题往往比较复杂，仍然会延续“真人客服”的服务模式。

2、 AI 员工助手

多位中国 SaaS 创始人告诉我，员工助手是目前他们卖得最好的 AI 产品。

首先，“员工咨询”确实是一个普遍的业务场景，比如咨询年假、查询快递等等。

另外，和传统的机器人相比， AI 员工助手的用户体验和维护效率，也确实有很明显的提升。因此，很多企业都愿意买单。

不过， AI 员工助手仍然存在两个问题。

首先，很多员工仍然抗拒使用，在他们看来，既然 AI 的回答不能 100% 准确，那为什么我不直接问行政人员呢？

这种情况一般出现在传统企业。说白了，用户的工作习惯，也在很大程度上决定了 AI 的落地效果。

另外，AI 员工助手还存在一个商业化难题，那就是产品高度同质化，缺乏竞争壁垒，很容易陷入低价竞争。

我认为， AI 员工助手可能更适合作为增值功能打包售卖，单独售卖将越来越难盈利。

3、AI 面试

AI 面试产品其实很早就出现了，但是在没有 LLM 之前，AI 面试官缺乏“拟人化”的互动，用户体验很糟糕。

但是，有了 LLM 的加持，AI 面试迎来了大爆发。

以我的一个粉丝为例，他们的 AI 面试产品就已经实现了规模化的营收： 近100家世界500强青睐的中国AI，是如何打造的？

据我了解，在很多企业，从简历筛选、面试邀约到视频面试、面试评价等全流程，都已经实现了“去人化”，完全由 AI 来完成。

当然了， AI 面试也存在短板。

比如，高级人才的面试非常个性化，并且强调创新、战略等软性思维。AI 的能力还无法应对这样的复杂场景。

目前， AI 面试更多运用于蓝领招聘、校招等相对简单、容错率高的场景。

4、AI 培训

和 AI 面试类似，LLM 也彻底颠覆 了培训软件赛道。

以前的培训软件，说白了就是看视频学习，缺失了最核心的“练习”环节。不但员工消极应对，学习效果也很一般。

有了 LLM 的加持，AI 可以扮演客户、下 属等角色，模拟真实的业务场景进行陪练，大大提升了培训效果。

目前，北森的 AI 培训软件已经实现规模化营收，获得了大批头部企业的认可： 从 eLearning 到 AI Learning：北森跨越 AI 鸿沟

5 、 AI 运营

运营工作往往非常繁琐，高度重复，比较适合 AI 的应用。

比如，跨境电商运营就需要频繁生成亚马逊平台的产品帖子，包括图片和文案等。

有了 LLM 的加持，图片、文字生成的工作都可以交给 AI ，大大提升了运营的工作效率。

不过，运营工作往往涉及多个步骤，但并非所有步骤都适合由 AI 来完成。比如，产品帖子的内容生成后，还需要按照一定频率在亚马逊平台发布。

而“在亚马逊平台发布帖子”这个任务，显然不太适合 LLM。

因此， AI 还必须结合 RPA 等软件，从而实现“端到端”的业务支撑。

6 、 AI 营销

前面 5 个业务场景都有一个共同特点：业务逻辑简单，容错率很高。

比如，AI 生成亚马逊帖子的图片，其实并不需要太高的图片质量；再比如，AI 面试的主战场蓝领招聘，面试逻辑也相对简单。

营销业务也存在很多高容错的场景，比较适合 AI 落地。

比如：

在拜访客户前， AI 可以给销售人员推荐同行业的成功案例，帮助销售人员做好准备工作；

在拜访客户后， AI 可以根据录音总结拜访记录，可以大大减轻销售人员的总结负担。

另外， AI 还可以进行商机分析，帮助销售人员做出正确的决策。

在这些场景下， AI 都 能够帮助提高线索转化率，因此企业的付费意愿也较为强烈。

目前，中国的 CRM SaaS 公司比如销售易，已经和客户共创出了不少有价值的 AI 产品，有机会实现规模化营收。