句子互动近日完成数百万美元 Pre-A 轮融资时，或许没想到，这个动作给行业注入了新活力和希望。近1年来，和私域SaaS、运营工具相关的融资几乎进入寒冬，业界罕有消息传出。但自此开始，行业似乎开启了新的融资周期。

“我们一直坚信 Chatbot 会成为未来营销的基础设施和重要的人机交互窗口，为此我们等了7年”。句子互动创始人李佳芮这样提及他们此前的漫长准备。

新融资由真成投资领投，奇绩创坛跟投。李佳芮告诉见实，有了大模型助推，句子互动可以用更低成本、更自动化、更高效率的方式帮企业提升效率。新产品推出后，句子互动也很快获取了更多新客户。

(资料图)

“AI 是一个完全新的东西，是大家唯一能看到的高增长点。”这或是句子互动融资的行业背景，也或是行业中优秀创业团队重新开启融资过程的开始。

在和李佳芮深聊过程中，我们一道谈及更多关于 SaaS 行业的本质、人工智能技术的未来发展等话题，现在，让我们先走进和她的对话中去，一起看看接下来的时间还会有什么变化发生，如下，enjoy:

01

AIGC加持的SaaS产品正进入投资人视线

见实:恭喜获得新融资，本轮融资是近期才确定下来的吗?

李佳芮:其实很早之前就确定下来了，只是近期才对外宣布的。

见实:行业内围绕数字营销工具、SaaS系统相关的融资是不是都“枯竭”了，但以AIGC加持的产品和服务，正在重新进入到投资人的视线?

李佳芮:确实此前的相关融资都枯竭了。因为私域运营工具的天花板已经到顶了，过去很长的时间里，大家都是花钱买收入、买增长，但整个获客成本和最终收入很难“打平”。

最早 SaaS 企业讲故事的时候，大家看的是收入增长曲线，但越往后走，大家越看的是毛利、复购等数据。很多企业花钱买来的客户，一年以后就都没有了，所以很多私域工具高增长的背后都是泡沫。虽然整个行业背景在枯竭，但 AI 是一个完全新的东西，是大家唯一能看到的高增长点。

另外，疫情过后，我们整体的收入翻倍增长了，因为我们是产品技术驱动的一个团队，一直都是靠口碑营销，而不是靠砸钱拿市场。这样的一个寒冬对我们来讲反而是件好事，一家公司能否继续往后走，以及往后走的速度快慢，都取决于公司基因，我们这个基因在行业内是比较少见的。

见实:你们目前对自己的定位是什么样的?和其他友商相比，你们最大的优势在哪里?

李佳芮:我们对自己的定位是:RPA + AI ，打造下一代大模型驱动的基于 IM 的跨平台对话式营销云。跨平台体现在我们可以打通企业微信、飞书、5G消息、WhatsApp、小红书等不同的 IM。我们也是国内第一家将大模型落地于营销场景的公司，还可以基于企业数据，为企业训练专属领域的知识库，并对接到不同 IM 里边。

目前业务主要解决营销场景上的问题，如售前转化、IP 塑造、销售转化、售后转化、提高客服效率等。我们看到大语言模型开启了营销新时代，它可以有千人千面的场景吸引、可以让企业和每个用户进行互动。

之前做这件事的价格很昂贵，自动化程度比较低，也达不到很理想的效果。但今天我们能通过 RPA 实现高度的自动化，无需人工标注就可以得到更理想的效果，可以通过大模型将成本降低20倍。过去我们做智能对话都是用知识图谱，要用至少100万-200万去做这件事，但今天通过大模型就可以做很多事情。

见实:你们所在的这个市场和赛道有多大?

李佳芮:看整个赛道有多大，应该看未来营销云的市场有多大。我们看到现在全球最大的营销云是「 Adobe 」，它的市值是1600亿美金，所以整个营销云的市场非常大。句子互动今天先从 RPA + AI 开始，用 Chatbot 让营销落地更快，因为 Chatbot 可以颠覆交互方式。

02

新产品为公司带来了大量客户

见实:新产品的推出为公司带来了多少新客户?哪些行业客户比较多?挑战最大的地方在哪?

李佳芮:新产品为公司带来了很多新增客户，但客户所属行业和过去相比没有太大变化，还是消费、泛互联网和政务金融等行业为主。今年我们的收入和去年比，同比增长了100%。

比较挑战的是在大语言模编程型领域，大家python确实比较关心数据安全性。我们后面也会接一些国产的大模型，帮客户去私有化部署一些开源的大模型，我们在这方面积累很多，可以让每个企业和 IP 都有自己专属数据的ChatGPT，有专属的知识库，提升5倍到10倍效率。另外，我们在海外也落地了自己的技术和商业团队。

见实:你们是从什么时候开始积累在 AI 方面的优势?团队能力是什么?

李佳芮:7年前我们就知道这件事是未来。我一直坚信 Chatbot 会成为未来营销的基础设施和重要的人机交互窗口，所以我们过去一直在做这件事，现在突然有了一个助推器，这是我们很大的竞争优势，具体表现在:

第一，过去我们积累了大量付费 KA 客户，像泡泡玛特、万达集团、国家电网、百度小度、babycare等等，所以有非常好的客户基础。

第二，我们团队在 IM 营销生态和 Chatbot 领域的积累是七年磨一剑。3年前我就出版了对话式交互的图书《Chatbot 从0到1: 对话式交互设计实践指南》，5年前我们和百度联手做了对话式交互的课程，今年我还出品了《ChatGPT 从0到1》的公开课，并且我的ChatGPT130页PPT现在传播很火，很多人说是把技术、产品、商业串联最好的内容。

我本人也是全球最大的 RPA 聊天机器人开源框架 Wechaty 的联合作者，我们整个产品都是基于这个开源项目在做，所以将产品力打磨到了极致。我个人也穿越了整个人工智能的周期，从2017年开始做人工智能相关的事，然后再去做自动化的事情，现在有了大模型，可以把自动化升级到智能化，所以很快就把新产品推出来了。

见实:所以你本人其实很早就在这个领域开始积累了?

李佳芮:对，其实我们和 OpenAI还有一些缘分，我们是2019年 YC冬季孵化的项目，那个时候 Sam Altman（现在 OpenAI 的 CEO）是 YC的总裁。

我们那期毕业的时候，Sam 说他做了一个重大的决定，他要离开 YC 去一家伟大的公司，叫做 OpenAI，当时我在想，OpenAI 到底是一个多伟大的公司，会比 YC 还伟大。那个时候就开始埋下了 OpenAI 在我心里的一个伏笔。

见实:有意思，你们很早就选择基于微信生态系统提供智能对话服务，背后有哪些思考?看到了哪些新机会?

李佳芮:我们从2017年开始就一直基于微信生态，为企业提供营销和技术服务。我们认为，过去所有基于电话短信的业务都值得在微信上重做一遍，这个机会是巨大的，所以就从微信切入去做这件事。

我一直坚信对话式营销是未来，人机交互的方式在一直变化。比如之前是人和电脑交互、人和浏览器交互，再到后来有了移动互联网后，以鼠标键盘为主的人机交互方式变成了以触摸为主的交互方式和移动的交互方式。

未来的交互方式，是人和机器通过以自然语言为核心的这种交互方式。所以我最早提出了对话式营销云，今天的大语言模型也彻底推动了 GUI （图形化交互界面）到 CUI (对话式交互界面)的转变。

如何在 CUI 的场景下，做一个用户能够满意的产品，是很重要的一件事，里边的交互包括如何有效地构建一个 Copilot 等等，其中会有很多方法论。如果一些做 SCRM 的厂商，过去的积累都在 GUI，并没有做任何 Chatbot 领域的积累，未必能做成一个真正符合用户需求的 Chatbot，它可能会偏离轨道，我们恰巧两件事都在做。

最后，我们一直持续在做的，就是 IM 中立和大模型中立。IM 中立是指我们可以接入不同的 IM，不会只和一个 IM 绑死。每个产品都会有自己的生命周期，所以我们会接入不同的 IM。大模型中立是指编程，我们会接不同的大模型。

03

用AI重塑工作流是巨大的机会

见实:本轮融资的钱将会用于哪些地方?重点会加强哪方面的人力、资金、资源投入?

李佳芮:会加强对人力的投入。我们在大模型驱动的智能对话业务模块上会继续招人，不管是销售人员还是产品技术人员。应该很快会有友商来抄袭我们，这很正常，我们也会尽快把自己的销售团队搭建起来，尽可能地抢占市场。

之前大家都拿钱去砸市场，把整个市场都玩坏了。今天大家都没有钱，也不敢乱“撒钱”，整个市场也变得相对理编程性了些，这时企业才会选择真正好的产品。

市场冷静下后，对我们来讲是件好事，对整个行业来讲也是一件好事。大家可以踏踏实实去看:我真正解决客户的痛点是什么?在为什么人解决什么问题?我的获客成本到底是多少?把这些算明白了，才是真正在做商业，而不是鼓吹到非常高的一个泡沫，不断融钱后不断进行扩张。

见实:你之前提过，SaaS 领域本质卖的是最佳实践和行业解决方案，随着时间积累会形成较强的不可替代性。

李佳芮:SaaS 本质上卖的就是最佳实践。我们几乎不做定制化开发，不做代运营，那为什么我们可以做到标准化?

我们看到很多 SaaS 公司，最后有一大半的人在做定制化开发，因为没有能力去抽象出最佳的实践，大家为了搞定大客户，每个需求都给他去干。而我们抽象出了很多最佳实践，也开放了非常多的 API 和 SDK，可以提供一个比较标准的行业解决方案。

其实大部分的客户不清楚自己到底要什么，他还是想看到最终收益，想看到一份可以抄的作业。这也是我们持续在探索的。

如果一个企业重新做 AI 进入To B 领域，现在基本没机会了。核心还是如何用 AI 重塑当前的工作流来提升效率，对这件事的优化，一定会是未来非常大的一个机会点。

见实:你们怎么看待人工智能技术的未来发展趋势?

李佳芮:以大语言模型为代表的人工智能，接下来的演变一定是 AI + RPA 的结合。包括我们现在看到的 AutoGPT 还是非常原始的阶段，我们自己真正上手“跑起来”后，发现还在非常早期的阶段，还有很长的路要走，只不过今天先证明了生成式 AI 这件事是可行的。

另外，在 AI 和 B2B 场景的结合中，大家对场景的准确度要求非常高，要对最终结果负责，所以这里边还有很多工程化的东西要做。最终我们去搭建自己的护城河，提供的还是一个高效且可控的产品，我们要持续在各种场景里边，把它做到可控。

如果你看到一个产品，它的价值90% 都来自大语言模型，那它完全没有壁垒，很快就会被替代。

大语言模型是我们的一个基础设施，但我们的产品里边，只有10% 的价值来自大语言模型，未来会越来越低，因为大语言模型代表的是基础设施，就像你做一个 App基础设施是 iPhone 一样，iPhone 不应该占这个 App产品价值太多。

关键词：