文 | 虞景霖
編輯 | 鄧詠儀
Shulex 成立于 2021 年，以 " 做最領先的全球電商市場的商業洞察與 AI SaaS 公司，服務 1 億商業用戶 " 爲願景，爲客戶提供開箱即用的消費者洞察與智能客服解決方案。
企業銷售渠道日益豐富，從傳統實體店到線上平台，爲消費者提供了多種購買途徑。但服務和支持團隊的能力卻跟不上這一趨勢，無法有效地整合來自不同渠道的客戶信息、提供統一和連貫的服務。
特别是對于全球化企業，爲滿足不同區域客服的需求，企業通常需要雇傭大量客服人員來提供 24*7 全時段不間斷的客戶服務。
多渠道信息和冗雜的客服部門在增加企業成本的同時降低了運營效率，而 Shulex 所提供的消費者洞察和智能客服爲這一痛點提供了解決方案。
Shulex 智能客服機器人。來源：Shulex
通過搜集公開網絡上的客戶評價及企業内部收到客戶反饋郵件，Shulex 幫助企業洞察消費者的期望、分析競争對手産品情況，發現細分賽道的新機會，形成業務閉環。
另一方面，以出差場景中的便攜充電寶爲例，客服機器人可以自動應答各種問題，甚至與訂單系統對接完成售後的全部動作，節約企業人力成本。機器人不但替人工完成服務動作，背後核心的 AI 能力還能夠對客訴問題進行分類統計：産品可提升的點在于毫安數不夠，還是插頭接觸不夠靈敏？除了關注自身産品的更新，還可以對社交媒體上競争對手産品的口碑進行分析：對方的充電寶續航能力如何？相比之下自己的産品還可以在哪些地方進行提升？
VOC（Voice of Customer）。來源：Shulex
Shulex 的負責人郭總将今天的 AI 大模型形容爲企業數字化的潤滑劑。相較于傳統的 NLP，AI 大模型減少了人工提取語言特征、調參優化模型等繁雜的工作量。而大模型所具有的語言理解生成能力、分析挖掘數據價值和持續進步的特性改善了人機交互體驗，提高了業務決策效率。
光有大模型還不夠，因爲它無法解決場景中的深入問題，我們采取大模型和小模型相結合的策略來解決。Shulex 的郭總這樣告訴 36 氪。例如在客服領域，大模型無法确保客服機器人準确回答消費者問題，在問題與預設答案不匹配時無法将對話引入流程。而小模型的作用正是對流程進行精準控制，解決這些問題。
基于此，Shulex 的将業務指标定位 70%，即幫助客戶自動回答 70% 的消費者問題，企業可以将節約出來的人力投入到更關鍵的業務中，提高運營效率。
作爲一家初創公司，Shulex 的郭總将業務的核心壁壘總結爲對行業最先進 know-how 的理解，在此基礎上積累技術經驗，逐漸形成護城河。
Shulex 希望做一家 SaaS 出海企業。通過在海外社媒如 Discord、Facebook、YouTube 等投放關鍵詞擴大品牌知名度，另一方面，針對國内市場圈層相對聚集的特點，Shulex 采取口口相傳的方式實現業務增長。
目前，公司員工總數約爲 50 人，均爲技術人員。團隊成員曾就職于阿裏、百度、安克等公司，包含釘釘創始團隊成員。
