当人们想象哪些企业正在引领人工智能应用时，清洁公司、补习中心、摄影工作室以及其他日常服务提供商，可能并不是最先浮现在脑海中的企业。
Jingjing Zhong 认为，它们恰恰应该受到关注。
这位前投资银行家如今是 Superbench 的 Co-Founder。Superbench 是一家总部位于新加坡的公司，致力于帮助 B2C 服务型企业将 AI 应用于销售和运营。与这些企业合作的经历，让 Zhong 接触到了 AI 经济中一个经常被忽视的领域：这些企业的客户关系存在于即时通讯应用中，工作流程仍然高度碎片化，而传统技术的实施往往过于昂贵或繁琐。
在 Zhong 看来，AI 有可能改变这一局面——不是为了技术而给中小企业增加更多技术，而是帮助它们改善真正重要的业务指标。
在这次接受 NewInAsia 采访时，Zhong 解释了为什么规模较小的经营者可能比大型企业拥有意想不到的优势、AI 已经在哪些领域带来了可量化的业务成果，以及为什么到了 2030 年，服务型企业的面貌可能与今天截然不同。
亮点
弱势企业或许反而拥有 AI 优势
问：目前关于 AI 的讨论大多围绕大型企业和科技公司展开，但 Superbench 却专注于服务型中小企业。为什么你认为这些企业是 AI 应用领域最大、却尚未被充分开发的机会之一？
答： 根据地区不同，服务型中小企业占经济总量的比例，低则约为 15% 至 20%，在某些市场甚至高达 50%。单凭这样的规模，它就应该成为 AI 领域最大的未开发机会，但在目前的讨论中却几乎没有什么存在感。
传统上，这些企业一直被科技发展甩在后面，并不是因为它们不想采用技术，而是因为技术实施一直既缓慢又昂贵。对于一个每天都在努力维持经营的小型企业来说，你既没有时间，也没有资金花六个月去部署一套软件系统。
AI 彻底改变了这个局面。它相当于为这些企业增加了额外的“大脑”和“手脚”，让它们能够更快执行工作，而无需招聘人员或从零开始组建技术团队。
实际上，这意味着 AI 更可能成为弱势企业的优势，而不是大型企业的优势。
大型企业同样会从这一波浪潮中受益，但时间可能更晚，因为它们必须面对传统技术栈的问题，而要将这些旧有基础设施迁移到 AI 或与 AI 连接起来，需要真正投入时间。服务型中小企业则没有这些历史遗留系统需要处理。
它们可以率先行动。
忘掉 CRM，这些企业其实是在 WhatsApp 上运营
问：服务行业经常面对工作流程碎片化、人工操作繁多以及持续不断的客户互动。哪些运营挑战最令你感到意外？你又在哪些方面看到 AI 带来了最大的实际影响？
答： 最令我意外的是，坦白说，B2C 服务型企业根本不是依靠 CRM 运营的。它们就是靠 WhatsApp 或其他即时通讯工具运营，仅此而已。
早期，要从这些对话中提取企业已有的背景信息和工作流程确实非常困难。我们不得不手动完成这些工作，而当时的 AI 还没有强大到能够独立提取并梳理这些信息。
而且，仅仅提取一个知识库并接入系统还远远不够。必须有人进行整理，而这需要真正的领域专家亲自阅读内容，并审核这些背景信息究竟是如何被管理的。
这正是我们相比其他公司真正具有优势的地方，因为我们一直身处这个行业内部，对它的实际运营非常了解。即使在需要手动完成这些工作的阶段，我们的速度和准确度也比外部人员更高。如今，随着 AI 技术更加先进，我们完成这些工作的速度又大幅提升。
AI 在现实世界中的影响，在企业与客户的第一个接触点上表现得最为明显。我们的客户 Firefly Photography 销售额增长了 20%，目前 60% 的客户沟通工作已经由 AI 完成。我们在 Helpling 也看到了类似的数据。两家公司都是业务量很大的 B2C 服务型企业，并且呈现出相同的规律：在第一个客户接触点保持一致稳定的服务，可以直接推动营收增长。
此外还有第二个不那么明显的影响。AI 弥合的是速度差距，而人类弥合的仍然是信任差距。
我们的客户 Bike Hero 将他们的 AI 智能体命名为 Dianna，而现在，Dianna 的名字甚至开始出现在客户留下的五星 Google 评价中。
客户知道 Dianna 是 AI 吗？坦白说，我不知道。但无论如何，她的名字确实已经出现在这些评价里了。
如果越了解 AI，反而让你行动得越慢呢？
问：许多企业主仍然认为 AI 只是一项实验性技术，或者觉得它对于自己的业务运营来说过于复杂。哪些误解仍然阻碍着服务型企业采用 AI？企业领导者又应该如何重新思考 AI，把它视为一种实用的商业工具，而不是一个技术项目？
答： 我们目前看到两个截然不同的群体。
第一类是非常熟悉技术的企业主。他们确实能够熟练使用科技产品，也曾自己尝试过 ChatGPT 等面向消费者的 AI 工具。但当真正要把 AI 引入自己的企业时，他们反而会变得谨慎，因为他们非常清楚自己需要承担什么责任和风险。
具有讽刺意味的是，我们发现这一群体在 AI 应用方面反而开始落后，原因恰恰是他们知道得太多，因此无法迅速行动。
第二类是对技术没有那么熟悉的服务型企业主，而这个群体反而让我感到惊讶。他们最终走到了应用前沿，表现得更像创新者，而不是落后者。因为一旦看到 AI 能够提高营收或降低成本，他们就不会想得太复杂——而是直接继续推进。不少企业已经看到了真实、可量化的成果，无论是在营收还是效率方面。
现在还出现了第三个群体：第一批被 AI“伤过”的企业主。
我认识一些企业主，他们大约两年前曾经与一家 AI 供应商合作。出于好奇，我亲自去了那家供应商的网站提交咨询。我等了六个小时才收到真人回复，而对方回复时告诉我，那个项目已经失败了。
这样的经历会让人印象深刻，也会让他们在下一次尝试 AI 时更加谨慎。
我的看法是，采用 AI 目前仍然是一场实验，因此企业确实应该谨慎。但如果你从来不尝试，就永远不会知道结果。过去几年里，那些真正投入并认真使用 AI 的企业，正在获得明显高于平均水平的营收增长和成本下降，而这种差距只会越来越大。
如果 AI 无法改善损益表，那还有什么意义？
问：在创立 Superbench 之前，你曾从事投资银行业务。这段经历如何影响了你评估商业问题的方式，以及你判断 AI 能够在哪些传统行业创造长期价值的方法？
答： 投资银行教给我最明确的一件事，就是始终关注最终的商业成果。
从 Superbench 创立的第一天开始，我们就非常明确，我们不想为了开发工具而开发工具。我们希望打造的东西能够真正改善企业的 P&L（损益表现）。
每一位企业主都希望获得更多销售额和更高的 EBITDA 利润率，但我们也明白，事情并不总是这么简单。因此，当我们为客户开发解决方案时，会确保它能够对具体的业务数字产生直接且可量化的影响，而不只是做一个看起来很炫的演示。
我也认为，任何只能带来生产力提升，却始终无法证明实际 ROI 的 SaaS 工具，从长期来看都无法生存。
因此，我们一直努力提高客户与我们合作所获得的 ROI，同时不断与客户进行更深入的合作——随着时间推移，将企业更多的业务流程自动化，而不是满足于某一个单一功能所带来的成果。
三个人创造 1,000 万美元营收的企业
问：展望未来，你认为 2030 年的服务型企业会是什么样子？客户旅程中的哪些环节始终需要人类参与？又有哪些领域的 AI 会变得几乎“隐形”，只是成为优秀企业日常运营方式的一部分？
答： 到 2030 年，我预计会看到大量服务型企业只依靠三个人的团队，就能够实现 500 万至 1,000 万美元的营收。
其中一个人可能会借助 AI 管理整个线上体验。另外两个人负责线下体验。其余的成本结构——可能约占 90%——将集中在真正提供服务的人身上，而这正是成本应该投入的地方。
客户旅程将变得非常有意思，因为我们会开始看到 AI 真正表现出“私人礼宾”式的服务能力。
想象一下：你希望预约本周五下午 2 点的按摩服务，有一个特定预算，而你的 AI 私人助理会主动为你找到合适的商家并完成预约，整个过程中你甚至不需要亲自打开聊天窗口。
当这种模式成为常态时，企业服务的“客户”将不再只是一个人——还包括这个人的 AI 助理。企业必须具备同时接收来自两者指令的能力。
那些能够率先掌握 AI 智能体与 AI 智能体之间的交易（agent-to-agent transactions），而不仅仅是人与企业之间交易的公司，将拥有真正的先发优势。
但这一切都不会改变人类互动真正发挥价值的地方，那就是面对面的服务交付时刻。这一点永远不会消失，因为这正是客户付费购买的核心价值。
真正改变的是围绕它发生的一切。
AI 弥合速度差距：晚上 11 点也能及时回复客户；发送那些员工原本没时间发送的跟进信息；在客户提出预约需求的那一刻就立即完成预订，而不是几个小时之后。
人类则弥合信任差距——在现场，在真正提供服务的那一刻。
这就是我一直在谈论的“隐形经济”——未来的服务型企业不会再不停讨论 AI，而是 AI 已经完全融入企业运营的速度与效率之中；与此同时，真正站在客户面前的人，依然像过去一样处于整个服务体验的核心。
结语：最好的 AI，可能是没人注意到的 AI
AI 竞赛经常被描述成一场比拼谁拥有最先进技术的竞争。但 Zhong 与服务型企业合作的经历指向了另一个衡量标准：谁能够真正把技术转化为一家运营得更好的企业？
对于中小企业而言，这意味着 AI 仍然必须证明自己的商业价值。更快的响应之所以重要，是因为客户正在等待。自动化之所以重要，是因为它能够降低成本，或者让员工腾出时间专注于其他工作。而生产力之所以重要，是因为它最终必须转化为销售额、利润率，或者更好的客户体验。
更值得关注的可能性，是当这一切都变得习以为常之后会发生什么。
未来，客户可能不会再注意究竟是不是 AI 回复了咨询、在晚上 11 点进行了跟进、安排了预约，或者与客户自己的 AI 助理进行了沟通。他们感受到的，只是一家响应速度更快、运营效率更高的企业。
人与人之间的互动并不会消失。相反，技术会逐渐退到幕后，让人在真正最重要的地方继续成为核心：亲自提供服务。
如果下一阶段的 AI 应用真的朝这个方向发展，那么一些影响最为深远的 AI 应用，可能并不会来自那些努力让自己看起来更加“科技化”的企业。
它们反而可能来自最普通的日常企业——这些企业正在让技术变得几乎无形。
亮点
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