近年来，各大大数据服务提供商越来越关注利用人工智能(AI)来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的洞察，从而帮助B2B企业更好的完成销售。虽然这背后的逻辑——深度学习算法几十年前就已诞生，但直到最近才能够在足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后发挥它的最大潜能。可以预见，数据科学家的部分工作将会越来越自动化，边际成本将越来越低，从而可以极大提高生产力。

智能预测B2B企业客户在做的事情很像B端的搜索引擎，我们用百度这样的C端工具获取我们要的信息，而企业可以通过预测服务提供商搜到他们想要的目标客户。在国外，智能预测行业已经发展了好几年，类似Everstring、6Sense、Mintigo等预测服务提供商已经有了非常成熟的业务模式和稳定客户群体。

中国在大数据方面的应用和美国还相差了5-10年。最大的原因是企业级的SaaS应用还远远没有发展起来。如果一个企业连内部销售，市场营销，HR，财务数据都还没有，那么大数据和人工智能是无从谈起的。虽然差距非常明显，但是我们已经欣喜地看到这一年来中国的预测服务已经慢慢起来，例如前不久，国内首家与Everstring、6Sense、Mintigo等公司类似，为B2B企业提供智能销售预测的SaaS平台“探迹”正式上线，不到半个月时间已引起业界的广泛关注。其中探迹的“企业潜在客户挖掘、企业潜在客户评分”等多项智能化功能受到销售管理者的重点关注。据了解，目前探迹已积累数千万企业画像数据，在结合企业内部的客户关系管理系统后，即可利用机器学习自动建立和量化客户模型，轻松实现精准挖掘企业潜在客户，从而帮助企业提升销售转化率及收入。

但是，通常第一个“吃螃蟹的人”往往都要面临的外界所不知的压力和挑战，除了要应对像Everstring、6Sense、Mingtigo等国外企业进入中国市场的可能性外，探迹面临的挑战还很多，比如目前市场第三方数据在中国还是缺失的，即使有，很多公开的数据真实性有待考量。在潜在客户预测领域，挖掘和分析第三方互联网信息是非常关键的，国外有非常成熟的B2B企业营销数据供应商，整个产业链条非常完备，但是中国目前这块还亟待规范化。开放和充分市场化的数据环境才能让数据更加真实，也才能让大数据真正发挥价值。

再者，从竞争角度出发，虽然传统的BAT在短时间内不会让我们觉得带来太大的威胁。但是我们已经看到了阿里推出了钉钉，并与阿里云、OA、CRM等厂商联合推出了企业办公的终极大Boss——阿里云办公。意图控制所有中小企业的工作流，如果他们真的做到了，未来是很有可能自己做人工智能这方面产品的。目前智能预测企业客户这个市场还很新，就是因为这些大厂商也还在试水，不断在摸索。那么一些中小型的创业企业(如探迹)可能在早期会更有优势。

可喜的是，目前国家层面也开始关注大数据领域，各项政策也在不断制定和完善，这都为大数据发展提供了良好的土壤。真正的大数据市场还处于起步阶段，发展空间巨大。目前探迹已开通申请试用入口，全面开放功能模块，接受企业免费试用。期待探迹在企业智能销售预测市场中，打好这场让销售更精准的攻坚战，真正解决B2B营销难题。

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