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我又加仓了的初创玩法3 – 核心秘籍？
接上篇，Reza说，这每年花的1-2 Trillion里面，大概有40%全是给了中间人！比如包工头，比如PM等，是纯纯的Markup – 这是多么巨大的浪费啊！这还只是在处理PO合同的环节。除了这个环节，你知道全美有大概1百万的人是从事相关工作的吗？现在有了我们的AI bot, 即使我们只是replace这1百万人中的2万，也就是这个行业里面2%的劳动市场份额，已经能省掉1Billion的支出了！
我问，你这么自信你的AI bot能取代人工？
Reza说，你想想，当租客报告了一个维修申请，从人工角度要干什么？
我说，哎，可麻烦了，得和租客搞清楚要维修的内容，要看照片看视频，有时候还要去现场，还要抱着电话找这个区修这个东西的公司，各种聊，比较，竞价，还要安排他们去看，给报价，约时间，最后还要验收，给钱等等，一大堆琐碎耗时的事，真的特别耗人。
然后Reza就给我看了一个AI和客户互动的对话，从收到申请的那一刻，分析问题，找那个区的对口维修公司人员，到确定维修范围，价格，安排预约等等，都是在屏幕上完成的😂
我😂
我问，这怎么做到的？？怎么可能呢？没有人工干预？
他说，这个是比较成熟的AI了，这个任务不太需要人工干预，已经能把70%的活全部智能化自动化了，但是你还是可以随时干预这个对话的。怎么做到的就是我们最核心的秘籍了嘿嘿。简单粗暴来说，核心在于我们给AI bot训练的算法和数据。这其中，我们的训练数据是极其垂直和精准的。比如，你知道在维修这个垂直领域，光是问题和解决方案，我们的数据就有20-30种细分类别，同时，每个细分类别下面的的问题就有30左右个种类，而每个问题种类下面的解决方案就有十几个，所以computational mutation是个超级巨大的数据库，有无数different combination喂给机器人来训练。你第一次投的时候人工干预还要超过50%，几个月过去了，每个月机器人都是肉眼可见的进步，现在已经能自己完成超70%的任务了，再过几个月估计就能上80， 90%+的完成度了。智能进化的速度是很惊人的。
我说，但我还是不明白，AI怎么能一上来就能从那个物业所在的区选出最适合的维修公司，这也太智能了吧？
他说，每个物业公司和我们签约之后，会有一个问答环节，在这个环节里，物业的负责人会把所有他们的业务流程，供应商名单和每个供应商的服务范围，长处, 短处, 历史报价等等一股脑全部braindump出来给我们，AI会在这个基础上再来用数据库和算法自我训练和进化。
这样啊，这听起来真实多了😂
那我问，听起来很美好，我还是相信数据，你说说怎么挣钱的，现在的数据长啥样？
他说，收入来源分三大块，一块是软件本身（SaaS)，一块是人工市场(labour market)，一块是中间商市场(vendor servicing market)，详细数据下次聊！