CFO 的 AI 同事来了，种子轮拿了快 900 万美金

投资实习所 2024年11月04日

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本文探讨了人工智能时代下，工作方式的变革。作者以 CRM 发展为例，指出AI 能够直接处理原始数据并得出结果，无需中间的结构化步骤，这使得传统软件的价值降低，而“Sell Work, Not Software”的理念逐渐兴起。AI Agent 和 AI 同事成为热门产品形态，例如专注于 AI 销售领域的 Artisan 和面向 CFO 的 AI 财务助手，它们都实现了快速发展和融资。文章认为，AI 能够替代许多人类繁琐且容易出错的工作，例如数据处理，从而释放人类的精力，专注于更具战略性的思考和决策，这将重塑许多行业，例如销售、财务等。

🤔**AI 能够直接处理原始数据，跳过结构化步骤：**文章以 CRM 为例，阐述了 AI 的强大处理能力。传统 CRM 需要将数据结构化，以便于检索和分析，但 AI 能够直接处理原始数据，例如文本和语音，并通过推理得出结果。这种能力的提升，使得结构化处理过程变得不那么必要，也降低了传统软件的价值。例如，我们搜集大量笔记，但真正反复查看的并不多，AI 可以通过模型和算力直接帮助我们找到需要的信息，无需事先进行繁琐的分类和整理。这种直接处理原始数据的能力，也体现在 AI Agent 和 AI 同事等产品形态上，它们可以更直接地帮助用户解决问题，例如处理销售线索、财务数据等。这种跳过中间步骤的能力，让 AI 能够更加高效地完成任务。以往，我们需要构建软件来处理结构化数据，软件的价值因此得到了体现。但随着 AI 的发展，构建软件的必要性降低，因为 AI 可以更简单高效地完成同样的任务。这也就意味着，未来的商业模式将更多地转向“Sell Work, Not Software”，即出售工作成果而非软件本身。

🤖**AI 同事 (AI Agent) 成为热门产品形态，重塑多个行业：**AI Agent 和 AI 同事正逐渐渗透到各个行业，例如 AI 编程、AI 销售、AI 客服、AI 会议等。文章提到了一个名为 Artisan 的创业公司，它专注于打造 AI 销售领域的 AI 员工，在短短 3 个月内就实现了 100 万美元的 ARR，并获得了 1150 万美元的种子轮融资。此外，还有面向 CFO 群体的 AI 财务助手，也获得了近 900 万美元的种子轮融资。CFO 群体的工作通常涉及大量的数据处理，例如处理复杂的 Excel 表格，这些工作既繁琐又容易出错。而 AI 能够在几分钟内完成这些工作，从而释放 CFO 的精力，让他们能够专注于更重要的战略决策。这些 AI 同事产品的出现，表明 AI 正在逐渐取代人类在一些重复性、机械性工作中的作用。这将对各个行业产生深远的影响，例如销售、财务、客服等。企业可以利用 AI 同事来提高效率，降低成本，并专注于更具创造性和战略性的工作。当然，这也意味着一些传统的工作岗位可能会被取代，人类需要不断学习新的技能，以适应 AI 时代的工作变革。

💼**AI 时代，人类需要专注于更具战略性的工作：**文章的核心观点是，人类不应该做本该留给机器的工作。AI 的发展，使得许多重复性、机械性的工作可以由机器来完成，人类可以将精力投入到更具创造性、战略性和决策性的工作中。例如，财务人员可以将精力从繁琐的数据处理中解放出来，专注于企业的财务战略和未来的发展方向。销售人员可以将精力从寻找潜在客户中解放出来，专注于与客户建立更深层次的联系，提供更优质的服务。这种转变，要求人类不断提升自身的能力，学习新的技能，以适应 AI 时代的要求。人类需要具备批判性思维、创造性思维、解决问题的能力，以及与 AI 协作的能力。只有这样，才能在 AI 时代找到自己的位置，发挥更大的价值。AI 的发展，并非要取代人类，而是要帮助人类更好地完成工作，创造更美好的未来。人类需要拥抱变化，积极适应 AI 时代带来的机遇和挑战。

原创 StartupBoy 2024-11-04 13:55 广东

人类不应该做本该留给机器的工作

上一篇文章 Slow Venture 合伙人 Sam Lessin 关于未来 CRM 的观点给了我很多启发，Sam Lessin 认为类似 NotebookLM 这种产品将是未来新的 CRM，而结构化 CRM 都没有未来。

特别是他所说的拥有人类输入的原始记录/材料非常重要，但它应该像对话（文字和语音）一样流畅，然后由机器来处理剩下的事情，这是非常令人期待的一个愿景。

文章发出后一位朋友李蓓（AI 销售技术爱好者）分享的一个观点我觉得很好，这里分享一下：

结构化的方式是为了更方便的检索、分析、互相操作、是一个由数据到结果的一个中间态的状态，而现在 AI 已经强大到可以跳过这个中间态的状态直接达到目标。这个世界仍然许多人喜欢结构化的方式，比如文档的管理分类，但如果以使用的角度来看，未来这种分类管理文件未必就是必须的。

结构化的处理过程会造成数据的进一步膨胀；我觉得现在的 AI 的处理方式是，有模型，直接通过算力和推理过程；每次重新处理一次数据直接获得结果，而无需先处理一般数据。可以看成将数据的处理和抽取加工直接做了一个一次性封装，而不用分步骤执行。使用完以后，就可以一次性释放系统占用资源。

因此，从使用者的角度来看，是否结构化其实并不重要，核心是能否拿到我想要的结果，就像我们记录搜藏的大量笔记，能让我们再次翻看第二次的东西其实并不多，但是为了更容易找到想找的内容，我们会通过结构化打标签或者搜索的方式进行。

现在通过 AI 逐渐把这个过程给替代了，我觉得这和 Benchmark 强调的 Sell Work，Not Software 或者 Sequoia 等 VC 所说的 Service as a Software 其实是一致的。

以前，为了拿到想要的结果，我们必须通过构建处理结构化数据的软件来实现，因此软件的价值得到了体现，因为构建软件很难，于是成就了 SaaS 这一波机会；现在，虽然我们的目的仍然是拿到想要的结果，但随着 AI 让这个过程更加简单高效，于是软件本身的价值大大降低，这样我们才可以有机会直接去 Sell Work。

所以我们看到 AI Agent 成为现在最为流行的一种产品构建方式，随之 AI 同事（员工）这个概念开始进入各个行业。

前几天在硅谷的一个活动上，专注于打造 AI 销售领域 AI 员工的 Artisan 直接喊出了不需要再雇佣人类员工的口号，作为这波 AI 销售领域 SDR 类产品里增长非常快速的创业公司之一，Artisan 最近刚完成 1150 万美金的种子轮融资，其创始人才 23 岁，他们在 3 个月时间就做到了 100 万美金的 ARR。

如今，AI 同事（员工）这个概念已经从 AI 编程、AI 销售、AI 客服以及 AI 会议等这种行业属性，逐渐向更多其它更细分的职业属性领域延伸，最近的一个 AI 同事产品面向的就是 CFO 这个群体，并且种子轮拿了快 900 万美金的融资。

CFO 财务这个群体比较独特，他们是企业里的刚需，角色非常关键，他们从财务角度指导着企业未来的发展方向。但目前大部分财务人员的工作都花在了处理日常数据方面，对于企业未来的战略思考反而少了一些，对于一些大企业来说，一些数据 Excel 表格可能多达数百万行，而且很多数据可能散落在各种 ERP 软件里，这让这个过程非常复杂，成本也非常昂贵。

这就非常适合通过 AI 来做，其解决的问题很简单，就是之前需要耗费财务人员数天时间处理大量数据并且还容易出错的过程，现在通过 AI 只需要几分钟就能完成，除了数据处理外还……

全文共 2647 字

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