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原文中文,约1600字,阅读约需4分钟。
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内容提要
最近,一位朋友测试了针对会计师事务所的AI Agent,但因其提供错误的税务建议而不敢使用。这反映了ToB领域AI面临的挑战:专业领域错误成本高,客户信任度低。成功的AI服务商应专注于构建垂直知识库,确保内容准确、场景化组织和可验证答案,以提供可靠的专业工具。尽管建设周期长、投入大,但在细分领域深耕能带来竞争优势。
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关键要点
- 最近一位朋友测试了针对会计师事务所的AI Agent,但因其提供错误的税务建议而不敢使用。
- ToB领域AI面临的核心困境是专业领域错误成本高,客户信任度低。
- 专业场景中,用户缺乏足够知识储备去验证AI的建议,导致信任危机。
- 即使AI在90%的情况下正确,10%的错误也足以让客户失去信心。
- 一些成功的AI服务商专注于构建垂直领域的知识库,而非追求通用能力。
- 有效的垂直知识库建设需要准确性、场景化组织和可验证的答案链路。
- 建立垂直知识库的成本高,但能带来竞争优势和客户信任。
- 客户更愿意为在特定领域专业可靠的工具付费,而非通用但不精的助手。
- 垂直知识库建设周期长、投入大,但在ToB领域是可靠的路径。
- 深度往往比广度更重要,客户需要能够解决实际问题的可靠方案。
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