比特币最终会10万美元吗 比特币会超过2100万个吗

　　企业服务在2016年刚热起来，人工智能已经成为2017年VC手里比特币最终会10万美元吗的香饽饽，这两者结合在一起，会出现什么机会呢？

　　小编发现，人工智能和企业服务的结合已经在所难免，而首当其冲的，就是CRM行业。可以说，如果2017年，CRM创业者还没能搭上AI末班车的话，未来可能就在企业服务领域失去机会了。

　　1、当CRM遇上AI

　　CRM即客户关系管理，其定义为比特币最终会10万美元吗：企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场份额。

　　CRM的历史可以追溯到1999年，Gartner Group Inc公司率先提出了CRM概念。为了突出在早些提出的ERP概念中，对供应链的整体管理。而客户作为供应链中的一环，需要有一个统一的技术手段来解决。

　　而目前来看，CRM的整个市场需求在逐步增加，国内市场的规模已经达到了百万亿人民币的体量。就连一向被大家忽略的移动CRM市场，2016年的市场规模也超过了10亿元。

数据来源：移动信息化研究中心

　　相比于CRM，AI经过多次技术蜕变，目前正在各个领域步入成熟的收获期，逐步的陈维各个行业的标配。通过AI对CRM数据的处理，会让原有的CRM管理能够更好的捕捉到用户需求、以及背后存在的问题。

　　2、为什么是CRM？

　　企业服务最关键的核心就在与节省成本和增加收入，无疑这是CRM的长项。

　　而要实现包含市场、销售、服务于一体的精细化客户关系管理，每一个企业都不得不为此付出高昂的成本。而且，在数据处理和跨界协同方面，人类相较于AI劣势明显。

　　但是，AI要能跑起来，必须要有：标准化的数据。

　　目前，企业服务各个行业都开始收集数据，但是存在两个问题：一个是有些行业开始比较短，数据整体匮乏；再一个很多企业服务本身并没有规范的数据可言，这样，就算有数据，对于AI来讲，短期也无法取得突破。

　　而CRM则不然。从CRM行业开始，数据量和标准化就一直是其实现的主要技术手段，对于数据的处理和分析也一直是挖掘的重点。可以说，AI如果要在企业服务领域打开突破口，那么一定是CRM。

　　从国内来看，CRM商业化应用多年，在BI（商务智能）时代积累了一定的用户行为数据，其为AI的深度学习所提供的样本相较于法律、人力资源、知识产权等等其它企业服务的垂直领域是无可媲美的。在早期AI落地最需要的标准量化可复制的角度来看，CRM走在了绝对的前列。

　　再看法律、人力资源、知识产权等的其他领域，则在目前阶段面临着无法再AI的层面上进行量化的标准服务，无论是在可靠性和可复制性上，已经被CRM甩出好几条街了。

　　在移动互联网之后，接下来AI将成为所有行业的标配，在过往的采访中许多投资人和创业者都向小编表达出这样的观点。CRM在AI的落地应用上，具有着其他领域无可比拟的优势。

　　3、先行者案例

　　从国外的CRM行业来看，Salesforce等CRM供应商很早就开始了对人工智能的布局。

　　而过去几年，Salesforce 收购了大量人工智能公司：

　　2014年，3.9亿美元购并了预测分析软体公司RelateIQ。

　　2015年，收购 MinHash和Tempo AI，将人工智能整合进其服务中。

　　2016年 2月，以4,160万美元收购了PredictionIO以及另一家德国公司YOUR SL，两家公司都与人工智能有关。

　　2016 年4月，3280 万美元收购 MetaMind。

　　其创始人Marc Benioff认为在BI的时代，CRM就已经形成了打通企业客户数据和海量互联网商业信息数据，构建算法的成熟模型模型，帮助企业挖掘新客户，提升销售转化率及收入上已经有很完备的应用及逻辑体系，而人工智能则应该通过软件和云服务提供给终端用户，这就是为什么 Salesforce 全力打造的新平台“Einstein”的原因所在。

　　而从国内来看，阿里在基于其云计算的基础上推出钉钉，就已经展现出巨头开始在这一领域布局了。基于AI和标准化的企业服务，将成为在下一个时代的致胜关键，而CRM则首当其冲。

　　4、CRM创业者，找到你的“Einstein”了吗？

　　对于需要服务的目标企业来说，在AI时代需要的不仅仅是对于客户的信息管理，更重要的是为决策提供有效的信息支撑，甚至是指导方案。

　　而基于CRM的AI决策，正满足了这样的需求。它会像是大脑一样，在企业经营的背后默默分析着数据，来提供高度整合的建议方案。

　　AI应用于CRM之后则会让让企业积累的数据“活”起来。这对于服务的标的企业还是对于CRM供应商自身，都是效能的极大提升，其为整个市场带来的价值将是巨大的。

　　无论CRM创业者是否愿意，转型AI都是唯一选择。在传统的CRM行业还在大企业的市场里挣扎的时候，凭借着AI的技术驱动，抓住中小企业零散化和多样化的需求来集中资源优势提高自己的竞争力。不要等到BAT一统天下的时候，用一句“臣妾做不到”来安慰自己。

　　那么，CRM创业者们，你们找到自己的“Einstein”了吗？

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　　Point Nine Capital是一家专注早期SaaS、数字市场的投资机构。投资领域包括AI、SaaS、B2B交易市场、金融、区块链、远程医疗。在本文中，Point Nine Capital的投资人对2017年的投资市场进行了预测。

　　▎Pawel Chudzinski 合伙人

　　2017年的9个关键点：

　　1、 将投资不同领域的B2B公司。

　　2、 将投资关于业务流程自动化的SaaS公司。

　　3、 柏林、伦敦和巴黎将占据欧洲75%的风险投资总量。

　　4、 将会有更多的IPO，至少是去年的两倍。

　　5、 由大企业和金融买家推动，出现比2016年更多的并购。

　　6、 欧洲新基金成立数量将比去两年低。

　　7、 种子天使轮、A轮估值不会上涨，甚至可能下跌。

　　8、 比特币的价格将会突破2000美元，比特币将继续占据加密货币市场的绝大多数市值。

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　　对风险投资来说，优胜劣汰的自然选择也会越来越残酷，所有的VC都想要投资少数“异类”的公司，避免平庸的SaaS公司。如果你想要获得一线VC的投资，最好准备一个非常好的融资Pitch，其中解释了你将如何在未来10年取得300万美元的年收入。

　　大胆预测：亚马逊会成为全球市值最高的公司，Alphabet和Facebook占据二三位。

　　▎Jenny Buch 人力主管

　　学习会成为HR SaaS的第一主题

　　2017年我们会看到越来越多的SaaS解决方案，通过提供持续的学习体验帮助企业留住人才。无论是入职工具、e-learning解决方案、还是有科技驱动的培训辅导课程。人才战继续，学习将成为帮助企业获胜的武器。

　　学习将在更广泛的范围内，为员工的个人利益和健康提供帮助。headspace.com和yogaia.com这类冥想和禅修工具将会更加广泛的使用。新一代的求职者在寻找工作时会考虑企业是否提供与自己职业道路相匹配的学习机会。

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　　但B2B不只是有电商或者商品的制造和分销。仍然还有很多细分领域没有被阿里巴巴或者亚马逊这样的公司占据。因为数据网络效应，B2B能够极大提升效率。以下是我认为有潜在应用空间的领域：

仓储

物流

制造业，比如零件

供应链管理&供应商关系

房地产相关的服务，商业的和私人的

商业房地产和住房

健康，特别是与老龄社会、供应链相关

政府科技，政府相关服务

机器人/自动化生产流程

农业以及养殖

工程&机械

建筑，特别是重型机械

　　▎Savina van der Straten 投资经理

　　2017年，智能系统将会吞噬企业级软件

　　几年前，我们经历了从记录系统到参与系统的转换过程。随着人工智能的兴起，我们正在走向智能系统。

　　记录系统存储持续的数据，“被动地”通知员工（例如以前的SAP），参与系统直接由员工或者管理层使用，有着好用的用户界面，关注的重点是人（email，协作系统，社交网络等等），而不是工作流程（例如Workday）。

　　这两种系统都是关于自动化和简化流程。智能系统更进了一步，通过学习用户的行为和外部观察来进行预测，影响和优化行为（例如Beamery）。正如参与系统没有取代记录系统，智能系统也不是替代以前的系统，相反，它在上面形成新的一个层级。

　　IBM、微软、Salesforce、Google、SAP这类巨头已经开始进入智能系统领域。这些公司有一个巨大的优势，他们拥有大量的数据，这是训练机器学习模型的关键，但我相信，AI创业公司可以通过创新的方式收集数据。另外，SAP这样的公司涉足各个领域，我认为创业公司在更加细分的行业和需求上有更多的机会。

　　▎Louis Coppey（投资经理）

　　从AI产品到AI科技

　　2016年可能是深度学习从学术界走向商业世界的一年。大型科技公司越来越多的发布开放源代码包，帮助开发者更快的构建基于人工智能（特别是深度学习）产品。

　　有趣的是，在这些大公司和OpenAI这样的非营利组织之间，人工智能可能是有史以来最开放的技术之一。

　　对于投资者的负面影响是，我们经常发现一些AI公司的商业化在不久的将来就可以实现，也就是说，随着算法需要训练的数据变少，有更多算法可以使用，新一代的AI创业公司对资本的依赖度将减少。

　　2017年我的预测是投资人将继续看好特定行业的AI解决方案（垂直AI公司），标准如下：

能够打造数据防御：随着客户的增加，对算法训练的行业数据也增多。更多的数据意味着算法的预测精确度将增加，对潜在客户的吸引力也将增加。

能够获得唯一的数据集，容易生成用户数据，以训练算法。

用来增加预测精确性的数据没有被广泛使用。

即使没有AI，独立的SaaS产品也和现有SaaS解决方案一样好。这意味着客户的价值是作为整体的产品，而不仅在AI层。

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