To B AI 创业黄金打法：从赋能到重塑业务流程

我从2017年进入 SaaS 软件行业，从当年炙手可热的 Shopify 和 Salesforce 开始了解并进入 SaaS 行业，今天这一篇想写很久了。提前祝你今天开心。

过去20年，中国软件行业经历了从信息化 → 移动化 → SaaS 化的演进。进入 AI 时代，我发现许多 To B 创业者还试图延续 SaaS 的成功路径，但实际操作中发现，“SaaS+AI” 并不等于 “AI Native” 的B端解决方案。

很多项目跑了一圈发现，To B 的 AI 落地并不如想象中顺利：用户不愿为“多出来的一点智能”买单、产品试点反复卡在流程中间、销售落地周期拉长、续费率不理想、甚至「 AI价值 」成了一个模糊的口号。

我觉得根源之一是依然在用传统SaaS的思维做AI，试图在旧有的业务流程上「 加一点AI 」，却忽视了 AI 真正的机会，在于从底层重新构建整个流程。

AI To B 创业的黄金打法（但绝不是万能解法，只是我看了这么多国内外的 2B AI 的主观判断），不是自动化某个环节，而是借助AI的能力，重构整个业务流程的起承转合。

这不仅是技术叠加，更是思维范式的切换。

「 SaaS之后，为什么是“AI重构流程”」

过去20年，中国To B软件产业经历了从 ERP、OA、CRM 等信息化系统的初步建设，到2010年后 SaaS 浪潮带来的服务交付模式变革。

SaaS的逻辑是：把原本重定制、重人力的服务变成标准化、在线化、订阅化。

这种逻辑非常成功，但它也有局限。它的本质，是围绕人构建系统，是“让人操作系统来完成任务”，流程主线依然依赖人去判断、拆解、决策、输入信息。

AI 的出现，则带来了可能彻底改变这个逻辑的机会：

AI不是一个工具，而是一种可以主导流程、主动交付结果的智能体。

因此，如果依然用 “SaaS+AI 插件” 的方式开发产品，可能很快就会被开源模型、平台服务商所替代。

真正能够突围的 AI To B 创业项目，往往具备一个共同特征：它不再让客户“操作系统”，而是让客户“提出目标”，其余的交给AI驱动的系统去完成。

这种思维，不是“功能增强”，而是“流程再造”。

在传统 To B 软件中，系统往往是被动响应的：输入一个指令，它执行一个动作。AI系统则可以是主动的：它能理解模糊目标、进行任务分解、持续学习并优化执行路径。

以 AI 客服为例，很多项目做的是在 FAQ、自动回复系统上接入大模型，让回答更自然流畅一些。但这些系统仍然是“回答式”的，客户提出问题，AI 找一个答案。

真正具有突破性的 AI 客服，是由 AI 主导一个完整的交互闭环——从问题识别、任务确认，到调用外部系统执行操作（如退款、补发、账户冻结等），再到后续跟进、满意度反馈、自动优化脚本。

同样的变化也出现在法务、财税、HR、法务等企业核心流程中。

AI 并不是去替代某个人的某个操作，而是把一整条业务流程从 “以人驱动” 为主变为 “以AI驱动” 为主，人只在关键节点做判断和审核。

这种流程结构的重构，才是真正能够撬动企业客户预算、提高续费率、改变组织协作方式的 AI 落地方式。

「 三个代表性案例：流程重构的AI打法 」

1. 法务领域：Spellbook 如何让AI成为“法律合作者”

Spellbook 是一家来自北美的AI法务工具公司，它并不满足于做 “AI审查合同”，而是把AI作为一个真正的法律合作者：你告诉它交易背景和核心条款，它直接起草一份合同初稿。

AI不仅懂语言，还能识别不同法域下的风险项、引用条款，并在客户编辑时提供实时修改建议。过去需要资深法务助理花几小时的工作，现在可以由AI在几分钟内完成第一版。

Spellbook 的客户不再为“批量审合同”买单，而是为“快速推进交易流程”付费。这就是流程重构带来的定价权上移。

2. 财会领域：Vic.ai 如何将会计从输入输出变成AI驱动闭环

Vic.ai 是一家专注于“AI会计自动化”的公司，它最早从应付账款流程切入——自动识别发票、归类账目、比对预算、提交支付审批。

但和传统OCR或RPA方案不同的是，Vic.ai 把“判断”也交给了AI完成。它不仅能处理表单，还能根据历史数据自动学习各类费用的入账策略，识别异常项，并在大额交易中提示风险。

更重要的是，Vic.ai 正在从“做账”工具转向“财务优化建议系统”：它会向财务人员提出节税建议、支出趋势预警、预算偏差提醒等，逐步把会计从“记录者”变为“规划者”。

这意味着，客户购买的不再是“自动处理工具”，而是“实时优化能力”。

Vic.ai 不仅改变了流程，还提升了企业财务管理的整体能力，是流程重构而非工具升级的典型代表。

3. 客服领域：Netomi 如何变成“任务型AI客服代表”

Netomi 是一家美国 AI 客服平台，区别于传统客服系统，它能够完成从查询到任务执行的一条龙流程。例如客户投诉物流延迟，它能从 CRM 系统提取用户信息、调用物流API核查状态、触发赔付流程、自动生成邮件发送、并在24小时后跟进是否收到处理结果。

这种“行动能力”让 Netomi 成为客户体验管理的重要一环，而非客服外包的替代品。企业对它的期望也不只是“降本”，而是“提升客户满意度”——价值锚点直接拉升。

我讲的都是海外的案例，国内和欧美 AI 创业的环境和客户文化有显著差异，带来了不同的打法：

• 国内市场更注重降本增效。客户往往把 AI 视作提高人效的工具，更希望看到明确的成本收益比。这也导致To B的 AI 产品必须在短期内就能展示ROI。

• 欧美市场更接受流程重构与新方式。客户有较强的流程规范，愿意将 AI 引入为“新一代流程工具”，并调整组织以配合。

• 国内企业流程成熟度偏低，但灵活性高。这反而给了AI更大的空间从“无流程”中切入、定义新流程，不必与固有系统博弈。

• 欧美创业者更偏技术出身，产品思维更强；国内创业者更贴近场景和落地，对客户服务理解深。这也导致中美创业者在产品形态和 Go-to-Market 策略上有很大差异。

这意味着，国内 To B 的AI创业者若能跳出“技术演示”思维，以“从0设计流程”的方式进入行业痛点，可能比欧美更早落地出真正改变组织行为的产品。

总的来说，To B 的AI创业，如果只是“功能增强”，终将陷入价格战或被平台集成；唯有在流程层面创造结构性变化，才有可能成为新的基础设施。

创业者需要思考的不是“如何用AI替代一个人”，而是“如果这个流程是由AI设计的，它会长成什么样？”那才是AI Native的真正含义。

下一个伟大的To B公司，可能不是SaaS 2.0，而是 AI-Driven Workflow OS。它不是“工具箱”，而是“操作系统”。

以上，希望你今天开心！