过去的几周，关于AI或ChatBot的讨论达到了高潮。大部分的话题都围绕着Chatbots（聊天机器人）以及全新平台出现的可能性。

　　考虑到用户不再下载应用，各大品牌以及零售商基于现在的聊天平台，通过chatbots确保一定的接触面，建立一个全新接触用户的方式。事实上，chatbot平台是一年前兴起的Magic或Operator和SMS（短信）的延伸。

　　绝大部分的分析把重点放在我们生活中的机器人以及平台的影响上。所以我想用几段文章来进行量化，并且从单元经济或者商业的角度来探索这些进展的影响。我考虑的主要有两个方面：

　　（1）执行得当的AI可以将特定人力资本市场从运营业务变成抽佣（take-rate）业务进而升级为毛利率很高的软件业务；

　　（2）如果Chatbots能够成功削减客服开销的话，那么它们目前担任客服代表可能会对边际收益以及整体的EBITDA（未计利息、税项、折旧及摊销前利润）产生实质影响。

　　4个月前，我曾经这样说道：“为什么说AI或机器学习混合模式是若干垂直领域的圣杯呢？原因就是它不仅实现了个性化服务的高水平，还把人工成本降到了最低，并且同时维持着软件行业内极高的利润。”

　　不过我发现我当时的说法是错误的。X.ai（机器人创业公司）的创始人DennisMortenson在“Chatbots背后的人”一文中认为“AL或ML混合”中的混合应该减少到最小限度，甚至减到0。
两家日程安排电子邮件机器人公司有着不同的扩张计划。逐渐吸引用户的Clara说自己目前已经为数百家公司服务，它的费用是每人每月199美元。另一方面，X.ai计划下半年结束限制型测试版，转为公开发布，它的收费是每月9美元。其创始人DennisMortensen在一封邮件中说“只有机器代理才能胜任美国知识分子每年计划进行的100亿场正式会议。”Mortensen说，当计算机不能对某条消息做出解析时，X.ai首先会让邮件发件人澄清：“你是说4月4号星期一吗？”，而不是让员工去阅读信件然后做出推断。“我们希望免费帮你搞定这个任务，或者收取9美元用软件来帮你完成。”

　　按照Dennis的愿景，通过去掉中间的人，你可以在有效地把抽佣的市场转变成高毛利的软件业务的同时设法提供一个类似的产品。下面就是一些充分利用AI后可以将自身经济转型为80-90%毛利的服务或者代理类业务：

　　此外，公司的各种成本（比如提供每次互动或增量制造的成本）会从大量（支付给人）变成少数（软件云的托管费用），使得服务需求成本大为下降，从而让这些公司选择更低的价格，这样也会极大地扩大此类产品的受众群体。

　　尽管我一开始质疑X.ai的说法，但是产品中人的干预越来越少，再加上它把市场价格大幅削减到了每月9美元，这两点都足以证明人力市场已经开始向纯粹的软件市场转变。

　　此外，这里还有一个更大的机会。如果MattTurck提出的“数据网络效应”在许多这样的服务市场（很少属于赢家通吃类型的市场）中发挥作用的话，那这些市场也有望被软件层取代，而数据网络效应所发挥的巨大作用可能会让这些市场一样变成赢家通吃的市场。
再强调一遍，这基本上属于理论推演，但是我们可以设想一下，如果自动化的chatbots100%管理公司的客户服务交互的话能够产生什么样的价值。

　　这里有一些你熟悉的公司例子，下面这张表列出了它们目前的企业价值，在客户服务人力资本方面大概的支出情况，以及在这些企业能够利用零成本的chatbots替代目前客户服务的情况下其企业价值敏感性。

　　我并不清楚这是否为评估chatbots经济价值的最优方式，估计现在还没有人知道这一点，但可以明确的是chatbots对利润的影响是非常巨大的，而这还是在仅仅实现客户支持自动化的情况下。

　　值得一提的是，此次推演忽视了损失大量服务型岗位所产生的全球性经济成本。我暂时还没有办法得出确切的成本或者影响。对于AI经济会是什么样子众说纷纭，BloombergBeta的RoyBahat最近提出了一个有趣的观点：未来的市场会因为人类制造产品或者人类辅助服务的稀缺性而更加重视。

　　现在很多围绕着AI的讨论都只是猜测，但它的经济效应却是真实存在且十分严肃的。