AI記賬，本應是一個略顯紅海的小眾市場。
一方面，能夠保持自律堅持記賬的人數(shù)有限，增量市場不明確。同時，上一代記賬產品已發(fā)展多年，用戶習慣已經養(yǎng)成，難以搶占存量市場。
而AI產品咔皮記賬，卻憑借年輕人的個人CFO這一定位，在半年內新增用戶超百萬?；贏I功能創(chuàng)新，不僅挖掘轉化了「想記賬但覺得累」的大量潛在人群，還提供了AI財務分析相關的專屬用戶體驗，創(chuàng)造了特有的增量市場。
6月19日晚，量子位智庫聚焦AI產品的1v1深度訪談節(jié)目「AI產品Time」邀請到了這款國內AI記賬的TOP1產品，由產品負責人張洋從需求挖掘、關鍵指標、功能迭代、用戶增長等干貨問題出發(fā)，為我們解析了「咔皮記賬」背后的思考與經驗。
△「AI產品Time」咔皮記賬直播截圖
期待能為各位帶來啟發(fā)。
Key Takeaways：
咔皮記賬是核心定位為「年輕人的個人CFO」，也即「AI native的個人生活助手」，來自商湯科技。主打功能包括全面便捷的AI記賬（文字/語音/基于多模態(tài)的敲一敲記賬）、AI預算設置及跟蹤、AI財務分析和消費建議、多資產賬戶管理等。上線半年，目前累計用戶已超百萬，目前在AI記賬領域位列第一。
基于AI，咔皮記賬實現(xiàn)讓記賬更輕、更快，從而挖掘出更多想記賬、但沒能堅持記賬的新用戶和新市場。同時，咔皮也基于AI建立了更專業(yè)、更便宜的專家系統(tǒng)，創(chuàng)新性滿足了用戶痛點。
功能的設計迭代依然是通過社群用戶來擴大定量的反饋，再上線讓更多用戶通過實際使用產品來用腳投票。AI產品的不同之處在于產品的結果需要更有開放性，能夠承接AI不同或更個性化的結果。
如果想做個性化服務的產品，數(shù)據一定是重要的。結合用戶的個人數(shù)據也是使產品和基座大模型的內生能力有一定差異的關鍵。
大家都知道AI產品不能夠做到百分百的有效，那如何提高AI產品工具的核心功能成功率（如記賬成功率），或者說用戶的滿意度，以及這款產品用戶用完一次之后還愿不愿意繼續(xù)用（如次周/次日留存），這兩點很重要。PMF的驗證不一定要靠付費，長期的活躍、更頻繁的活躍也可以證明。用戶用錢投票、用時間投票都可以。
用戶使用一個產品最原始的驅動力還是解決自己的問題，情緒價值算是潤滑劑。當一個功能能達到每天都想要來用，一天之內想要用很多次，或者對用戶影響很大，這時功能是值得去收費的。
Agent產品最終需要能夠給在真實世界中的用戶產生一些可量化的、積極的、長期的改變。咔皮記賬通過對消費數(shù)據整個進行洞察，正在追求主動的給用戶一些建議、提醒或者規(guī)劃，實現(xiàn)和非Agent產品拉開差距。
以下為咔皮記賬產品負責人張洋和量子位智庫的詳細對談內容。在不改變原意的基礎上，量子位智庫進行了部分內容修改及簡化。
01 解決現(xiàn)有卡點+挖掘新的痛點=AI帶來的新市場空間
量子位智庫：請介紹一下咔皮記賬這款產品。
咔皮記賬：產品的名字叫咔皮記賬，但其實我們并不覺得咔皮只是一個記賬軟件，我們的核心定位是AI native的個人生活助手，也稱之為年輕人的CFO。
這款產品的目標都是年輕人，是大學生以及剛畢業(yè)幾年的新職場人。產品的主要用戶畫像是在22到30歲之間，生活在一二線城市，收入水平中等，有一定的可支配收入，開始意識到記賬理財?shù)闹匾?，想尋找這樣的軟件來使用。
量子位智庫：平時有記賬意識的人沒有那么多，記賬是一個比較小的細分市場。而且市面上傳統(tǒng)版本（非AI版）的記賬軟件已有十幾款，推出時間也很早，已經培養(yǎng)了忠實用戶。當時商湯為什么決定要去做咔皮記賬這個產品呢？
咔皮記賬：首先從我們的角度，我們會覺得記賬這件事情，其實是年輕人越來越能接受的一種新的生活方式。在這個時代里面已經記過賬，或者說想記賬的人其實是越來越多的，因為很多人可能都會感慨一件事情，就是我的錢花到哪里了。所以其實想記賬這件事情并不小眾，只不過我們看到的結果是能夠堅持記賬的人沒有那么多，所以會感覺記賬這件事情小眾一些。 說實話記賬還真的是一個比較自律的反人性的事情，它和健身差不多，還是一個挺難以堅持下來的事情。其實我們也發(fā)現(xiàn)這實際上也是過去的記賬軟件本身在記這個環(huán)節(jié)的一個巨大的問題，就是操作不夠便捷，就像我說的這種，你的消費在微信里面，在支付寶里面，你依然需要打開另一個APP去記它，如果你記不住的話你還要在這兩個APP之間切換去看一眼，然后把金額把他們分類選上。
所以對我們來講，我們其實在記的環(huán)節(jié)的話利用AI，比如自然語言的識別、語音的識別、多模態(tài)的識別等等希望通過很多AI的方式把記賬這件事情做得很輕、很快，這樣大家在記這個環(huán)節(jié)就不會很累。
△咔皮記賬支持多種記賬方式
量子位智庫：咔皮記賬能夠在其他AI記賬的友商之前，率先開發(fā)出這些得到用戶認可的AI功能，會是咔皮建立的護城河嗎？這些功能可以幫咔皮塑造一些競品短時間內無法追趕上來的優(yōu)勢嗎？
咔皮記賬：現(xiàn)在AI行業(yè)發(fā)展非常非?？欤F(xiàn)在我們自己做的產品，我們不敢說現(xiàn)在已經做到了這個產品的終態(tài)，所以也很難去說我們有什么樣的護城河，更多的還是擁抱行業(yè)。
不過我會覺得好的品位可能永遠是護城河的一部分，還有更懂用戶，能夠做得更快把更好的體驗帶給用戶，也是護城河的一部分。 其實AI助手這部分我們對AI用得比較深，比很多競品探索得更快，投入得比較多。這部分里面很多的用戶痛點我們挖掘得比較好，就是用戶記完賬后，不可能通過幾個柱狀圖、餅圖這樣的統(tǒng)計圖就能分析出來問題。我們在用戶調研之后發(fā)現(xiàn)用戶實際上在記賬方面的痛點就是，除了記之外還希望能夠知道真正的錢花到哪了，能以什么樣的方式省下錢，希望有工具能夠做這種好的方案幫助用戶把錢省下來。
△咔皮記賬財務分析相關功能
而這部分不用AI可能很難幫到用戶解決這些問題，這可能也是為什么之前的記賬產品大家只做到了記錄和圖表分析兩部分，而沒有辦法給用戶做出真正的專家系統(tǒng)，或者說AI這種更專業(yè)、更便宜的這種專家系統(tǒng)。所以我覺得這部分我們可能算是在AI的理解上比其他人要稍微深一些，然后做得也更快一些，更快地把這種體驗帶給了大家。
量子位智庫：現(xiàn)在用戶反饋最好的功能是哪一個？符合我們當時設計的預期嗎？
咔皮記賬：目前為止我們跟用戶聊下來，反饋最好的還是我們的AI記賬流程，能夠自動通過用戶自然語言的描述、語音或者圖片中的信息進行提取，這個方式相比之前，告別了多次的手動填寫、腦子里的自動轉換，尤其是可以自動識別和關聯(lián)資產這件事情，在其他產品里很少實現(xiàn)。
另外一個體驗，就是我們稱之為叫生活時間軸的，這算是我們的一種產品理念，希望通過這種方式能讓用戶的記錄行為和消費行為能夠還原到當時大概的時間，讓你在瀏覽的時候更有生活的體驗感。 除此之外，我們的AI助手最近進行了升級，用上了MCP技術，新的AI助手剛上了一期，在內測期間的時候用戶的反饋都還是很不錯的。AI助手也是我們和其他記賬產品最大的區(qū)別，因為不管記錄部分你的區(qū)別有多大，也還是記賬，但是AI助手這部分能力做得越來越強大是我們的核心目標，也是財務Agent的核心部分。我們覺得隨著國產基座大模型的發(fā)展，這部分的體驗也會越來越好。
△咔皮記賬新上「每日手帳」功能
量子位智庫：除了記賬以外，咔皮現(xiàn)在也在記錄一些其他的，比如待辦、想法、心情等。目前是想要去往一站式或全方位的記錄去發(fā)展嗎？
咔皮記賬：我們產品在一開始做的時候，除了記賬之外還可以記筆記，我們會發(fā)現(xiàn)有一些用戶除了記賬之外，也會記一些別的，而且我們思考完發(fā)現(xiàn)只是記賬的行為本身可能還不夠了解一個用戶。
比如說你和朋友去聚餐，這是一個記賬的行為，但是它可能背后記錄的是你和朋友們一起聚會，你的心情是比較高興的，甚至我還可以知道，你是有幾個可以一起去吃喝的朋友的；再比如說你記了一筆買機票的費用，我知道這可能是你的一次旅行等等。我們發(fā)現(xiàn)如果我們想做一個更好的、更加理解用戶的個人助手，做好用戶的財務Agent，不只是需要了解用戶的錢的事情，也需要用戶有更全面的了解。所以我們其實是想把我們這款產品變得更加地以記賬為核心，或者說以財務Agent為基點，往外去輻射、去延伸，可以給用戶提供更好的個人助手的服務。
△咔皮記賬記錄相關功能
02 結合用戶個性化數(shù)據，做出來的功能就會和大模型內生能力有差異
量子位智庫：咔皮記賬的很多AI功能，比如說智能記錄、AI助手分析，甚至還有MBTI測試，有非常多創(chuàng)新。當我們去設計咔皮這些AI功能的時候，我們是怎么挖掘到這些新需求的？又怎樣去確認說，這個AI功能是值得被開發(fā)的？
咔皮記賬：就是在挖掘和評估需求，一方面就是我們要從自身出發(fā)，我們自己也得是一個記賬的用戶，這樣你在做的時候才能有一些自己能夠感受得到的痛點。另一個方面，我們會積極地和我們的用戶去交流，我們在早期的時候就建了大量的用戶群，會不斷地和他們去交流，他們遇到一些問題或者有一些訴求就會盡快地反饋給我們，我們就會去判斷這些需求是不是一個更加共性的需求，然后要不要做。
量子位智庫：是否有一些需求是消費者暫時沒意識到，咔皮記賬自己判斷這個可以做，但做出來之后還需要去經歷一個市場教育或者引導用戶去接受這個新功能的過程呢？
咔皮記賬：當然有，就是我們說到的最基礎的記錄環(huán)節(jié)，以前這些記賬是一個分表單的形式，你要去打開一個記錄頁面選分類，然后填金額或者填一些其他的選項，我們發(fā)現(xiàn)其實做了這種一句話記賬之后，依然有很多用戶不喜歡這種方式，他覺得我要打字或說話沒有之前的表單記錄方式習慣。
在C端產品里面有一個詞叫路徑依賴，當用戶習慣了一個舊有的體驗后，你換一種更新的體驗時，他會覺得沒有那么舒適，就覺得以前的那種方式挺好的。有一些用戶用了我們的產品之后會覺得新的方式不習慣，但我們依然會判斷這種AI智能識別和分類的方式是OK的，比如我們把它用在了敲一敲識別手機屏幕上內容等，在這一點上大家就會共性地覺得這個方向好，不用再打開又切換過來再去填寫。
量子位智庫：咔皮在做的時候怎樣去取舍，哪些AI功能可以做，哪些功能理論上可以做、但其實做出來對用戶沒有價值，咱們自己的判斷依據是什么？怎么樣去平衡團隊自己的判斷和用戶短期內的一個反饋呢？
咔皮記賬：首先它跟需求的來源一樣，當我們有了一個感受之后，如果我們拿不準，我們會和群里的用戶去交流。我們經常會在群里做一些問卷調研，甚至找一些用戶定點地去做訪談，假設我們要做一個這樣的功能你覺得體驗是什么樣的？或者我們可能會畫出圖放到文檔上，大家去看完之后給我們反饋。其實是依賴于從用戶的一些體驗上來拿到數(shù)據，因為我們自己產品經理加上研發(fā)人數(shù)是比較少的，我們會擴大到社群用戶來擴大定量的反饋。 我們覺得如果差不多就會把它做到線上去，之后會有更多用戶通過實際使用產品來用腳投票，我們到時候再收集和觀察數(shù)據，比如使用量，大家使用的體驗是不是滿足我們之前的預期？如果沒有的話，就要分析到底哪里出了問題，再去不斷地改進產品。這個流程和以前做非AI的產品也差不多。
量子位智庫：從產品特性和產品開發(fā)過程來看，AI產品和互聯(lián)網產品有哪些不一樣的地方？
咔皮記賬：如果說不一樣的地方，其實是AI本身的特性導致的。我們做AI產品用的是AI大模型，但是AI大模型本身和以前的業(yè)務邏輯上不同，你可能不是像以前一樣寫很多的if else，遇到這種情況程序怎么反應、遇到那種情況程序的處理結果是什么。而現(xiàn)在很多時候我們就要依賴于大模型自己理解的結果，它可能90%的概率會選擇給出a方向，但有的時候也會給出b方向，對我們來講在產品其他的鏈路承接上就需要考慮得更全面一些。
這是和以前的產品設計方式不一樣的地方，需要讓整個結果能夠更開放性一些，能夠承接AI的一些不同的或者更加個性化的結果。
量子位智庫：咔皮記賬在數(shù)據獲取方面做了非常精巧的設計，比如敲一敲的多模態(tài)識別和賬單導入等。大家都知道，AI三要素是算力、算法和數(shù)據，當前對于To C類的AI應用來說，數(shù)據變得更重要了嗎？
咔皮記賬： 如果你想做個性化服務的產品，數(shù)據一定是重要的。在大數(shù)據，或者說個性化推薦的時代，如果掌握用戶的習慣數(shù)據，再給用戶推薦產品和內容，才是用戶想要的。所以如果你做的是一個個性化體驗的產品，面向用戶個性化地提供服務，那么數(shù)據就一定是很重要的。
量子位智庫：現(xiàn)在也有一些像AI日記或者AI心理的產品，也是希望大家能夠去記一些自己日常生活中發(fā)生的事情，未來有可能會延展到記賬這個領域。AI產品在希望去試圖更全面地作為助手去覆蓋用戶的生活時，最后的功能可能大概率有一些交叉，咔皮記賬會對這種局勢感到一些擔心嗎？
咔皮記賬：這方面其實我們并不太擔心，這種現(xiàn)象在AI時代之前也是很常見的，做內容的產品后面開始賣貨，做電商的產品也想去做內容，當你面向用戶想給用戶提供的服務越來越多的時候，必然就是有的人從A往B做，有的人從B往A做，但不是都可以做成。有的時候換一個順序就不一定可以，因為用戶有時候對你這款產品會有他的定位，他就認為你主要是做什么的，你做的這個產品想往其他方向發(fā)展，用戶不一定能夠遷移過去。
第二點是我們的目標其實還是做個人的生活助手，個人生活助手大家看起來做的事情一樣，但實際上動作一樣，目標不一定一樣。還有一點是，和目前市面上做AI日記和AI心理產品的公司相比，商湯還是有一定的技術積累，這也是我們可能比較有信心的一點。
量子位智庫：很多AI應用的創(chuàng)業(yè)者會擔心大模型內化的問題，隨著新的更優(yōu)秀的大模型出來，這些模型可能完全能夠承擔這些產品提供的功能。比如說像咔皮在做的記錄、獲得記錄背后的洞察，可能有一天大家會習慣于直接拿GPT去完成。咔皮是否會有這樣的擔憂？
咔皮記賬：我的確認同這一點，我覺得隨著基座大模型能力的發(fā)展，現(xiàn)在大家做的一些方向很可能直接被下一代大模型內生的能力給干掉了。比如說現(xiàn)在大家做得比較多的AI提問，面向于公共知識庫內容的提問，其實很容易被下一個更厲害的大模型顛覆掉。
但是我們覺得還好的就是，大模型訓練的過程中，它所掌握的數(shù)據大部分都是比較公開的數(shù)據，所以對于我們來講，如果你這款產品的核心，除了用到目前的能力，更多的是能夠結合用戶的個人數(shù)據，并且能夠有用戶個人的數(shù)據習慣、喜好等等，做出來的產品就會和一個基座大模型內生能力有一定的差異。 比如旅游規(guī)劃這件事情，大家會覺得旅游規(guī)劃這件事情，在一開始的時候還需要一個比較長的Workflow來做好，后來大模型可能直接能做到，但實際上如果你是為一個指定的人做旅游規(guī)劃，而你不知道這個人的消費水平、旅游愛好，他到底是喜歡特種兵旅行，還是比較隨緣的旅行？他說想去蘇州，他是第一次去還是第二次去？這些信息其實會讓旅游規(guī)劃和用大模型做出來的旅游規(guī)劃是不一樣的。
03 用戶用錢投票、用時間投票都可以
量子位智庫：目前階段，咔皮記賬最關注的幾個指標會是什么呢？
咔皮記賬：目前這個階段，我們最關注的指標一個是記賬的準確度，我們稱之為記賬的成功率，因為我們是一款AI記賬產品，因為用戶的表達方式比較多樣，用戶希望我們識別的頁面的豐富度也不一樣，有可能我們的記賬做不到100%的成功率，所以對我們來講，不斷提高AI記賬的成功率是很重要的。
另外一個數(shù)據，我們比較關心的其實是次周留存，或者次日留存，這個數(shù)據說明用戶第一次體驗產品之后，在第二天或者在第二周是不是還愿意回來繼續(xù)用，這其實是當前階段我們最關注的事情。
量子位智庫：這個評價體系，適用于所有處在功能打磨期的To C類AI產品嗎？
咔皮記賬：它可以抽象成你的AI產品能不能完成你的核心功能點，這件事情的確對每一個AI的產品都很重要的，如果我是一個寫作類的產品，我寫出個文章一塌糊涂，用戶肯定就跑了。作為一個AI產品，大家都知道AI產品不能夠做到百分百的有效，那如何提高AI產品工具的核心的成功率，或者說用戶的滿意度，另外就是這款產品用戶用完一次之后還愿不愿意繼續(xù)用，這兩點很重要。
量子位智庫：很多負責人會覺得說用戶愿不愿意為這個產品付費，有多少的用戶去付費，代表著說這個產品有沒有去找到它的PMF。當時咔皮是怎么樣去判斷它的PMF的？有哪些指標來判斷？
咔皮記賬：首先用付費用戶愿不愿意付費作為證明自己PMF的一個點，是OK的。因為用戶都愿意付費來使用這個功能，當然是因為他覺得這個功能是OK的。雖然這里面也存在一種可能，用戶還沒有見過更好的，但這也可以是一個方向。對于我們來講，PMF的驗證不一定要靠付費，穩(wěn)定的次留，或者七留這種長期的活躍、更頻繁地活躍，也可以來證明。用戶用你的產品，尤其是像我們這種有寫操作行為的產品，只要他真的愿意天天用，他一定是覺得OK的。用戶用錢投票、用時間投票都可以。
量子位智庫：咔皮記賬的北極星指標，或者說長期目標是什么？
咔皮記賬：我們的目標不是做一個記賬產品或記賬軟件，我們要做一個財務Agent，或者說我們把它定位成是用戶的個人的CFO，所以長期來看，我們的目標就是希望咔皮能夠對用戶的生活產生真實正向的改變。比如說用戶的儲蓄率有一些變化，負債情況變得更加的良性，儲蓄的目標能夠達成，消費上有很好的預算習慣等等，這是長期我們希望能夠做到的事情。
量子位智庫：像支付寶這樣的互聯(lián)網巨頭的產品，本身有大量的數(shù)據入口和存儲。如果它們要往記賬相關的業(yè)務去延展，那咔皮可能會事先做出怎樣的防御措施呢？
咔皮記賬：記賬的產品在AI時代之前沒有被行業(yè)那么看重，但可能慢慢的大家會發(fā)現(xiàn)這件事情的價值，所以巨頭也好，大廠也好，甚至擁有更強入口的手機廠商也好，他們都可能會涉足這個領域，以后國產手機可能都會內置記賬軟件這樣的的功能。但是對于我們來講，不可能因為巨頭有可能做，我們就不做，畢竟他還沒有做，他做了的話體驗也不一定真的做得比我們的好。不管巨頭做還是不做，我們都要盡可能地去往前跑，因為體量小，只有起跑跑得更前、跑得快一點才可能有一定的先發(fā)優(yōu)勢。
04 把最早啟動的戰(zhàn)場選在小紅書，再通過打透最痛的痛點引發(fā)傳播
量子位智庫：目前咔皮在整個功能矩陣上面能夠達到一定的引領性，除了剛才提到的密切地結合社群去聽大家的需求，還有哪些方面是當時做得比較正確的？
咔皮記賬：除了社群這部分，我們覺得還是選對了戰(zhàn)場。如果大家常刷小紅書的，并且你還是一個記賬用戶的話，可能會在小紅書上頻繁地刷到我們的一些內容?，F(xiàn)在在小紅書里面，要是去搜記賬產品，或者說去問大家有什么記賬產品推薦，很多用戶也會去推薦我們。
我們最早啟動的戰(zhàn)場選的是小紅書，我們在小紅書里面看用戶之前在記賬體驗上的一些痛點，怎么去使用的，以及結合這些用戶的畫像等。我們其實是以小紅書的用戶為第一批目標用戶，來設計的整個產品。所以大家會看到我們的產品有點偏向于女性化，會比較的可愛，也用的是咔皮這么一個曾經在小紅書里比較火的動物形象，這一點上對我們來講挺重要。而且小紅書這個平臺其實是種草文化，本質上大家遇到好的東西也會互相分享。
量子位智庫：咔皮記賬在小紅書上面去做用戶的冷啟動時達到了什么樣的體量？到現(xiàn)在百萬的量級，中間大概分了幾個階段？對于咔皮的用戶增長來說，每個階段當時的重點是什么？
咔皮記賬：我們冷啟動時的體量可能也就是千百個人，最初的第一批用戶只有幾千個。
在用戶增長過程中，我們自己沒有嚴格地把它去按照階段來分。我們可能還是在悶頭地去完善我們的功能，而在完善功能的過程當中，功能覆蓋得越廣，可能會有輻射的用戶，滿足的用戶的需求就越多，然后大家再經過自傳播等等方式，用戶群體就會逐漸地擴大。后期我們也做了一些投流。
量子位智庫：據我們的觀察，能夠達到這樣的自然增長速度的產品不多，特別是對于咔皮記賬這樣創(chuàng)新性比較強的產品來說。在用戶自然增長的過程中，現(xiàn)在回頭去看的話，咔皮有哪些方面是做得特別對的？
咔皮記賬：還是做到更好地滿足了用戶的需求。如果用數(shù)據來說，就是產品的次日留存率比較高，用戶的滿意度比較高。用戶滿意度高的話，那用戶對你的傳播就會比較強。所以對我們來講，我們從當時用戶里面去篩選用戶更痛的痛點，把這些痛點給打好，其實是我們做的時間比較長的，比如自動記賬這件事情，我們覺得這就是一個很好的痛點，我們用AI的能力能夠解決得比競品更好。在這樣的一些事情上找對這么幾個點，把它狠狠打透，可能用戶對口碑就會更愿意傳播。
量子位智庫：說到留存率，其實我們發(fā)現(xiàn)市面上有很多其他的AI記賬產品，可能會更專注于提供像虛擬伙伴這樣的一些更偏情緒價值的功能。這種情緒價值會是AI記賬，甚至整個AI生活這個大品類里面，可以去提升留存率的一個Bonus嗎？
咔皮記賬：我覺得情緒價值不是AI產品能夠提升高留存的必需品。AI產品很多時候都會有一些AI和人去做對話式交互的體驗。這有點像聊天，在聊天這個場景里你和用戶的對話本身就是帶有情緒價值的，情緒價值是所有AI產品都會有的一個特性，但是只靠情緒價值是不能維持用戶的。 用戶使用一個產品最原始的驅動力還是解決自己的問題，除非這款AI產品，用戶使用的原始驅動力就是聊天，比如做角色扮演聊天的產品。但是我們作為一個記賬產品，首先得記賬記得準。 情緒價值算是潤滑劑，還是得有核心的功能價值，把這方面做得硬，才能夠帶給用戶很好的情緒價值，用戶才能夠更加地買賬。最終用戶覺得這個產品在做好高效的同時，又有不錯的情緒價值，那才能夠留存更好。
量子位智庫：關于咔皮的營收變現(xiàn)，現(xiàn)在是怎樣的一個規(guī)劃和考慮呢？
咔皮記賬：大家會發(fā)現(xiàn)其他的記賬產品可能在做了一段時間之后，甚至一開始就啟動了營收，無論是內購、訂閱還是廣告等等，我們到現(xiàn)在為止沒有任何的向用戶收費的行為，因為我們一開始在做這款產品時不是朝著營收、賺錢的方向來做的，我們覺得能夠做成一款AI助手是一個很大的愿景，短期之內不需要拿它去變現(xiàn)。
對我們來講怎么去變現(xiàn)還沒有完全想好。但是從大的方向上，能夠把核心的體驗做到免費和優(yōu)秀是很重要的，而不是說你的最基礎的體驗本身就要付費，用戶可能會為一些有一定放大價值的功能去付費。對我們來講，等我們能夠把產品打磨到特別好的程度，能夠從現(xiàn)在的高效便捷變成讓你覺得這是一個CFO才能做到的事情，那么到時候用戶可能會愿意為了更好的這種CFO的體驗來付費。我們可能往后走再看。
量子位智庫：比如說某些功能做到什么樣的程度，或者實現(xiàn)了什么樣的功能，會讓咔皮到了一個值得付費的狀態(tài)？
咔皮記賬：一個用戶不停地想要用某個功能，用的次數(shù)非常多，那這個功能對這個用戶來講真的是一個很好的功能。這部分功能越來越多的時候，或者成為一個共識，這個功能用一遍都不夠，每天都想要來用，一天之內想要用很多次的時候，這種功能可能是值得去收費的，這一個功能對用戶的影響很大，這個時候我們覺得這些功能才有可能去收費。
05 Agent產品需要給用戶可量化的、積極的、長期的改變
量子位智庫：財務分析的專業(yè)性較高，還需要用戶形成相當?shù)男刨嚩?。那咔皮記賬如何處理大模型的幻覺問題，保證專業(yè)交付質量？
咔皮記賬：首先，其實AI大模型在財務建議的專業(yè)度上比我們普通人要好很多，因為大模型它所學習的數(shù)據庫包括很多的財務、理財領域，它甚至可能會比你所能接觸到的理財分析師，或者家庭理財師都要更專業(yè)一些，這個能力部分是不用懷疑的。 我們用大模型的時候會發(fā)現(xiàn)在很多領域它給的建議都會比較好，只不過唯一的問題是大模型很可能在你問到一些更加詳細的數(shù)據的時候，或者比較小的具體的問題的時候，會出現(xiàn)一些幻覺，尤其是數(shù)字。
其實我們都知道大模型在數(shù)據的計算上是有一定的短板的，所以我們早期在做這件事情的時候，在大模型的數(shù)據統(tǒng)計上，我們不是所有的數(shù)據統(tǒng)計都交給大模型來做。有一些數(shù)據的統(tǒng)計我們其實是先用常規(guī)的功能把它給做好，變成一份可以直接索引的數(shù)據，讓大模型直接來用，這樣可能盡量地減少大模型在數(shù)據計算上的一些幻覺。 我們覺得這也只是一個暫時的一個過程，隨著大模型的發(fā)展，這種傳統(tǒng)+大模型結合的方式會越來越少，大模型自己在慢慢地來解決這個問題，會讓自己算得越來越準。
量子位智庫：Agent是現(xiàn)在非?；鸬囊粋€詞，我們也看到有各種各樣的To C的Agent出來。怎樣才能算是一個好的能夠真正解決問題的Agent應用呢？全球范圍內有看到比較認可，覺得比較接近咔皮目標水準的Agent產品嗎？
咔皮記賬：首先Agent產品最終需要能夠給在真實世界中的用戶產生一些可量化的、積極的、長期的改變。如果說現(xiàn)有的To C 產品，有哪款產品可能做到了，或者說即將做到，我覺得可能是Cursor，它能夠精準地解決用戶的痛點，也能夠隨著基座大模型的能力不斷地提升，而且把AI智能融入到產品的每一個環(huán)節(jié)，正在實實在在地在改變編程這件事情，改變整個社會上，不論會編程的還是不會編程的人，在編程這件事情上的使用方式。
量子位智庫：Cursor本身定位是一個生產力工具，那咔皮將來的Agent版本，如果會產生一些實際的影響，是通過剛才提到的MCP，還是說現(xiàn)在已在規(guī)劃的進一步延展的功能？
咔皮記賬：通過我們的記錄加AI部署本身的組合功能。記錄是我們的用戶使用我們的前提，用戶把他的消費的數(shù)據記到這里，然后我們通過AI助手，在產品的各個方面我們會設計一定的環(huán)節(jié)，希望用戶能夠更加知道自己的錢花到了哪里，自己的儲蓄或者消費行為應該有一些什么樣的改變？如何能夠把自己的生活變得越來越好？它不是一兩個功能特性，是一系列的組合的功能，而且這部分說實話我們還不認為我們已經做到了，我們只是正在往這個方向上繼續(xù)去做。 我們希望咔皮在后面能做到的是不僅是被動地給你建議，還希望它可以主動地給用戶一些建議、提醒或者說規(guī)劃等等。
量子位智庫：Agent時代傳統(tǒng)的記賬邏輯會產生什么變化？對記賬和基于記賬去延展的對于生活的記錄，會產生什么樣的影響呢？
咔皮記賬：對記錄類的產品，還是分兩部分，一部分是記錄本身，一部分是記錄之后的數(shù)據的洞察和挖掘。如果說產品只是一個簡簡單單的記事本，用戶只是簡單記錄，可能變化不是很大。如果產品里面記錄的內容比較多，且比較復雜、有深度，復盤起來或者用戶閱讀理解起來比較復雜，那AI就能夠在這種情況中很好地幫到用戶。
比如說，早期的網絡書簽類產品，大家看到一個好的內容，就URL收藏，這個行為是很簡單的，但難的是大家發(fā)現(xiàn)我收藏了1萬條好的文章，但回頭真的沒有時間去看。這個事情在之前的時代不好解，但是有了AI之后，現(xiàn)在也有一些人在做這樣的產品，幫你把收藏的產品更好地去理解。
單說記賬的產品，雖然在記錄上我們做得更好，但更大的區(qū)別還是在你記賬之后，咔皮對你的消費數(shù)據的整個洞察建議上，這是和Agent之前的產品能夠拉開差距的地方。
量子位智庫：有很多AI智能助手類的產品已經在致力于做功能組合，包括做一些插件形式，里面的功能也是越來越多。這種功能越來越多、產品形態(tài)越來越多的方向能夠幫助產品達到實際改變大家生活的效果嗎？
咔皮記賬：實打實的改變用戶生活可能不在于產品功能的多或者少，現(xiàn)在大家在AI行業(yè)或者AI應用的形態(tài)形式上都還處于一個摸索的過程中，我們很難說AI產品的中臺應該是什么樣子。站在這個時間點上還很難看得清楚，有可能根本不是現(xiàn)在我們任何一個人做的產品的樣子，可能整個的輸入輸出的流程用戶界面都跟現(xiàn)在完全不一樣。
但有一點，我覺得AI產品應用有兩個大的方向，一個方向是用公共的知識幫你解決一些問題。比如說代替搜索這一類的產品，很多時候我們不再用搜索去搜，不需要自己去做搜索結果的整合。
另一類是我們所做的方向，偏向于個人的助手。如果你做個人的助手，你需要更加理解你所面向的這個用戶，你需要知道他的行為，比如說他把錢花在了哪里、他吃了什么、他用了什么、他的生活是什么樣子的。我們做的一定對的一件事情，就是能夠通過記賬這件事情，更加了解我們的用戶。
量子位智庫：咔皮記賬未來的一到兩年之內將面臨的最大挑戰(zhàn)可能會是什么？
咔皮記賬：我們做這件事情最大的挑戰(zhàn)就是AI行業(yè)變化得太快了，隨著AI基座大模型的一次大的革新，可能大家在AI應用上做的事情都會被推翻。對于我們來講，能不能在未來一到兩年的AI行業(yè)的大的發(fā)展窗口期里，把握住每一次的快速變革，無論是基座大模型的變化，還是可能像MCP這種更偏底層技術能力的變化等等，真正地把AI時代的一個人人都喜歡用、能用的個人生活助手給做出來，這可能是我們最大的挑戰(zhàn)。
來源：量子位智庫
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