戚而AI 记账 ，来自商汤本应是记账一个略显红海的小众商场 。
一方面，皮记可以坚持自律坚持记账的账小众赛人数有限 ，增量商场不明确。道半一同 ，年完上一代记账产品已开展多年 ，成百用户习气现已养成，用户难以抢占存量商场 。来自商汤
而 AI 产品咔皮记账 ，记账却凭仗年轻人的皮记个人 CFO 这必定位，在半年内新增用户超百万 。账小众赛根据 AI 功用立异 ，道半不只发掘转化了「想记账但觉得累」的年完许多潜在人群 ，还供给了 AI 财政剖析相关的成百专属用户体会，发明了特有的增量商场 。
6 月 19 日晚 ，量子位智库聚集 AI 产品的 1v1 深度访谈节目「AI 产品 Time」约请到了这款国内 AI 记账的 TOP1 产品 ，由产品负责人张洋从需求发掘 、要害方针、功用迭代 、用户增加等干货问题动身 ，为咱们解析了「咔皮记账」背面的考虑与阅历。
△「AI 产品 Time」咔皮记账直播截图 。
等待能为各位带来启示 。
Key Takeaways ：
・ 咔皮记账是中心定位为「年轻人的个人 CFO」 ，也即「AI native 的个人日子帮手」 ，来自商汤科技 。主打功用包括全面快捷的 AI 记账（文字 / 语音 / 根据多模态的敲一敲记账） 、AI 预算设置及盯梢 、AI 财政剖析和消费主张、多财物账户办理等 。上线半年 ，现在累计用户已超百万 ，现在在 AI 记账范畴位列榜首 。
・ 根据 AI ，咔皮记账完结让记账更轻 、更快 ，然后发掘出更多想记账 、但没能坚持记账的新用户和新商场 。一同，咔皮也根据 AI 树立了更专业、更廉价的专家系统 ，立异性满意了用户痛点 。
・ 功用的规划迭代仍然是经过社群用户来扩展定量的反响 ，再上线让更多用户经过实践运用产品来用脚投票。AI 产品的不同之处在于产品的成果需求更有开放性 ，可以承受 AI 不同或更个性化的成果 。
・ 假如想做个性化服务的产品 ，数据必定是重要的 。结合用户的个人数据也是使产品和基座大模型的内生才干有必定差异的要害。
・ 咱们都知道 AI 产品不可以做到百分百的有用 ，那怎样进步 AI 产品东西的中心功用成功率（如记账成功率） ，或许说用户的满意度 ，以及这款产品用户用完一次之后还愿不乐意持续用（如次周 / 次日留存） ，这两点很重要 。PMF 的验证不必定要靠付费 ，长时刻的活泼 、更频频的活泼也可以证明 。用户用钱投票 、用时刻投票都可以 。
・ 用户运用一个产品最原始的驱动力仍是处理自己的问题 ，心境价值算是润滑剂 。当一个功用能到达每天都想要来用 ，一天之内想要用很屡次 ，或许对用户影响很大 ，这时功用是值得去收费的 。
・ Agent 产品终究需求可以给在实在国际中的用户发生一些可量化的 、活泼的、长时刻的改动。咔皮记账经过对消费数据整个进行洞悉 ，正在寻求主动的给用户一些主张 、提示或许规划，完结和非 Agent 产品摆开距离。
以下为咔皮记账产品负责人张洋和量子位智库的详细对谈内容 。在不改动本意的根底上 ，量子位智库进行了部分内容修正及简化。
01 处理现有卡点 + 发掘新的痛点 = AI 带来的新商场空间 。
量子位智库 ：请介绍一下咔皮记账这款产品 。
咔皮记账 ：产品的名字叫咔皮记账 ，但其实咱们并不觉得咔皮仅仅一个记账软件 ，咱们的中心定位是 AI native 的个人日子帮手 ，也称之为年轻人的 CFO 。
这款产品的方针都是年轻人，是大学生以及刚结业几年的新职场人 。产品的首要用户画像是在 22 到 30 岁之间 ，日子在一二线城市 ，收入水平中等 ，有必定的可支配收入 ，开端认识到记账理财的重要性 ，想寻觅这样的软件来运用 。
量子位智库 ：平常有记账认识的人没有那么多，记账是一个比较小的细分商场 。并且市道上传统版别（非 AI 版）的记账软件已有十几款 ，推出时刻也很早 ，现已培养了忠诚用户。其时商汤为什么决议要去做咔皮记账这个产品呢？
咔皮记账 ：首要从咱们的视点，咱们会觉得记账这件工作 ，其实是年轻人越来越能承受的一种新的日子方法 。在这个年代里边现已记过账 ，或许说想记账的人其实是越来越多的 ，由于许多人或许都会慨叹一件工作 ，便是我的钱花到哪里了 。所以其实想记账这件工作并不小众 ，只不过咱们看到的成果是可以坚持记账的人没有那么多 ，所以会感觉记账这件工作小众一些 。说真话记账还真的是一个比较自律的反人道的工作 ，它和健身差不多，仍是一个挺难以坚持下来的工作 。其实咱们也发现这实践上也是曩昔的记账软件自身在记这个环节的一个巨大的问题 ，便是操作不行快捷 ，就像我说的这种 ，你的消费在微信里边 ，在支付宝里边，你仍然需求翻开另一个 App 去记它，假如你记不住的话你还要在这两个 App 之间切换去看一眼 ，然后把金额把他们分类选上 。
所以对咱们来讲 ，咱们其实在记的环节的话运用 AI ，比方天然语言的辨认 、语音的辨认、多模态的辨认等等期望经过许多 AI 的方法把记账这件工作做得很轻 、很快 ，这样咱们在记这个环节就不会很累 。
△ 咔皮记账支撑多种记账方法。
量子位智库 ：咔皮记账可以在其他 AI 记账的友商之前 ，首要开宣布这些得到用户认可的 AI 功用，会是咔皮树立的护城河吗 ？这些功用可以帮咔皮刻画一些竞品短时刻内无法追逐上来的优势吗？
咔皮记账：现在 AI 职业开展十分十分快 ，现在咱们自己做的产品 ，咱们不敢说现在现已做到了这个产品的终态 ，所以也很难去说咱们有什么样的护城河 ，更多的仍是拥抱职业 。
不过我会觉得好的档次或许永远是护城河的一部分 ，还有更懂用户 ，可以做得更快把更好的体会带给用户 ，也是护城河的一部分。其实 AI 帮手这部分咱们对 AI 用得比较深 ，比许多竞品探索得更快 ，投入得比较多 。这部分里边许多的用户痛点咱们发掘得比较好 ，便是用户记完账后 ，不或许经过几个柱状图 、饼图这样的计算图就能剖析出来问题 。咱们在用户调研之后发现用户实践上在记账方面的痛点便是 ，除了记之外还期望可以知道实在的钱花到哪了 ，能以什么样的方法省下钱，期望有东西可以做这种好的计划协助用户把钱省下来 。
△ 咔皮记账财政剖析相关功用 。
而这部分不必 AI 或许很难帮到用户处理这些问题 ，这或许也是为什么之前的记账产品咱们只做到了记载和图表剖析两部分，而没有办法给用户做出实在的专家系统 ，或许说 AI 这种更专业 、更廉价的这种专家系统。所以我觉得这部分咱们或许算是在 AI 的了解上比其他人要略微深一些 ，然后做得也更快一些 ，更快地把这种体会带给了咱们 。
量子位智库 ：现在用户反响最好的功用是哪一个 ？契合咱们其时规划的预期吗 ？
咔皮记账 ：现在为止咱们跟用户聊下来 ，反响最好的仍是咱们的 AI 记账流程 ，可以主动经过用户天然语言的描绘 、语音或许图片中的信息进行提取 ，这个方法比较之前，告别了屡次的手动填写 、脑子里的主动转化，尤其是可以主动辨认和相关财物这件工作，在其他产品里很少完结。
其他一个体会，便是咱们称之为叫日子时刻轴的 ，这算是咱们的一种产品理念 ，期望经过这种方法能让用户的记载行为和消费行为可以复原到其时大约的时刻，让你在阅览的时分更有日子的体会感 。除此之外 ，咱们的 AI 帮手最近进行了晋级，用上了 MCP 技能 ，新的 AI 帮手刚上了一期 ，在内测期间的时分用户的反响都仍是很不错的 。AI 帮手也是咱们和其他记账产品最大的差异 ，由于不管记载部分你的差异有多大 ，也仍是记账 ，可是 AI 帮手这部分才干做得越来越强壮是咱们的中心方针 ，也是财政 Agent 的中心部分。咱们觉得跟着国产基座大模型的开展 ，这部分的体会也会越来越好 。
△ 咔皮记账新上「每日手帐」功用 。
量子位智库 ：除了记账以外 ，咔皮现在也在记载一些其他的 ，比方待办 、主意 、心境等。现在是想要去往一站式或全方位的记载去开展吗 ？
咔皮记账：咱们产品在一开端做的时分 ，除了记账之外还可以记笔记 ，咱们会发现有一些用户除了记账之外 ，也会记一些其他 ，并且咱们考虑完发现仅仅记账的行为自身或许还不行了解一个用户 。
比方说你和朋友去聚餐 ，这是一个记账的行为 ，可是它或许背面记载的是你和朋友们一同集会 ，你的心境是比较快乐的 ，乃至我还可以知道 ，你是有几个可以一同去吃喝的朋友的；再比方说你记了一笔买机票的费用 ，我知道这或许是你的一次游览等等 。咱们发现假如咱们想做一个更好的、愈加了解用户的个人帮手 ，做好用户的财政 Agent，不仅仅需求了解用户的钱的工作，也需求用户有更全面的了解。所以咱们其实是想把咱们这款产品变得愈加地以记账为中心 ，或许说以财政 Agent 为基点，往外去辐射 、去延伸 ，可以给用户供给更好的个人帮手的服务 。
△ 咔皮记账记载相关功用 。
02 结合用户个性化数据 ，做出来的功用就会和大模型内生才干有差异。
量子位智库 ：咔皮记账的许多 AI 功用，比方说智能记载、AI 帮手剖析，乃至还有 MBTI 测验 ，有十分多立异 。当咱们去规划咔皮这些 AI 功用的时分 ，咱们是怎样发掘到这些新需求的 ？又怎样去承认说 ，这个 AI 功用是值得被开发的？
咔皮记账 ：便是在发掘和点评需求 ，一方面便是咱们要从自身动身，咱们自己也得是一个记账的用户 ，这样你在做的时分才干有一些自己可以感触得到的痛点 。另一个方面 ，咱们会活泼地和咱们的用户去沟通 ，咱们在前期的时分就建了许多的用户群 ，会不断地和他们去沟通 ，他们遇到一些问题或许有一些诉求就会尽快地反响给咱们 ，咱们就会去判别这些需求是不是一个愈加共性的需求，然后要不要做 。
量子位智库 ：是否有一些需求是顾客暂时没认识到 ，咔皮记账自己判别这个可以做，但做出来之后还需求去阅历一个商场教育或许引导用户去承受这个新功用的进程呢 ？
咔皮记账 ：当然有 ，便是咱们说到的最根底的记载环节 ，曾经这些记账是一个分表单的方法 ，你要去翻开一个记载页面选分类，然后填金额或许填一些其他的选项 ，咱们发现其实做了这种一句话记账之后 ，仍然有许多用户不喜爱这种方法，他觉得我要打字或说话没有之前的表单记载方法习气 。
在 C 端产品里边有一个词叫途径依靠 ，当用户习气了一个旧有的体会后 ，你换一种更新的体会时 ，他会觉得没有那么舒适，就觉得曾经的那种方法挺好的 。有一些用户用了咱们的产品之后会觉得新的方法不习气 ，但咱们仍然会判别这种 AI 智能辨认和分类的方法是 OK 的 ，比方咱们把它用在了敲一敲辨认手机屏幕上内容等，在这一点上咱们就会共性地觉得这个方向好 ，不必再翻开又切换过来再去填写。
量子位智库 ：咔皮在做的时分怎样去取舍 ，哪些 AI 功用可以做 ，哪些功用理论上可以做 、但其实做出来对用户没有价值 ，咱们自己的判别根据是什么 ？怎样样去平衡团队自己的判别和用户短期内的一个反响呢 ？
咔皮记账 ：首要它跟需求的来历相同，当咱们有了一个感触之后，假如咱们拿不准 ，咱们会和群里的用户去沟通 。咱们常常会在群里做一些问卷调研 ，乃至找一些用户定点地去做访谈 ，假定咱们要做一个这样的功用你觉得体会是什么样的 ？或许咱们或许会画出图放到文档上 ，咱们去看完之后给咱们反响 。其实是依靠于从用户的一些体会上来拿到数据 ，由于咱们自己产品司理加上研制人数是比较少的 ，咱们会扩展到社群用户来扩展定量的反响 。咱们觉得假如差不多就会把它做到线上去 ，之后会有更多用户经过实践运用产品来用脚投票 ，咱们到时分再搜集和调查数据 ，比方运用量 ，咱们运用的体会是不是满意咱们之前的预期 ？假如没有的话 ，就要剖析究竟哪里出了问题 ，再去不断地改善产品 。这个流程和曾经做非 AI 的产品也差不多 。
量子位智库 ：从产品特性和产品开发进程来看 ，AI 产品和互联网产品有哪些不相同的当地 ？
咔皮记账 ：假如说不相同的当地 ，其实是 AI 自身的特性导致的。咱们做 AI 产品用的是 AI 大模型 ，可是 AI 大模型自身和曾经的事务逻辑上不同，你或许不是像曾经相同写许多的 if else ，遇到这种状况程序怎样反响 、遇到那种状况程序的处理成果是什么 。而现在许多时分咱们就要依靠于大模型自己了解的成果 ，它或许 90% 的概率会挑选给出 a 方向 ，但有的时分也会给出 b 方向 ，对咱们来讲在产品其他的链路承受上就需求考虑得更全面一些 。
这是和曾经的产品规划方法不相同的当地 ，需求让整个成果可以更开放性一些，可以承受 AI 的一些不同的或许愈加个性化的成果 。
量子位智库 ：咔皮记账在数据获取方面做了十分精巧的规划 ，比方敲一敲的多模态辨认和账单导入等 。咱们都知道 ，AI 三要素是算力 、算法和数据，其时关于 To C 类的 AI 运用来说 ，数据变得更重要了吗 ？
咔皮记账 ：假如你想做个性化服务的产品 ，数据必定是重要的 。在大数据 ，或许说个性化引荐的年代 ，假如把握用户的习气数据 ，再给用户引荐产品和内容 ，才是用户想要的。所以假如你做的是一个个性化体会的产品 ，面向用户个性化地供给服务 ，那么数据就必定是很重要的 。
量子位智库 ：现在也有一些像 AI 日记或许 AI 心思的产品 ，也是期望咱们可以去记一些自己日常日子中发生的工作 ，未来有或许会延展到记账这个范畴 。AI 产品在期望去企图更全面地作为帮手去掩盖用户的日子时 ，终究的功用或许大约率有一些穿插 ，咔皮记账会对这种形势感到一些忧虑吗 ？
咔皮记账 ：这方面其实咱们并不太忧虑，这种现象在 AI 年代之前也是很常见的 ，做内容的产品后边开端卖货 ，做电商的产品也想去做内容 ，当你面向用户想给用户供给的服务越来越多的时分 ，必定便是有的人从 A 往 B 做 ，有的人从 B 往 A 做 ，但不是都可以做成。有的时分换一个次序就不必定可以 ，由于用户有时分对你这款产品会有他的定位 ，他就以为你首要是做什么的 ，你做的这个产品想往其他方向开展 ，用户不必定可以搬迁曩昔 。
第二点是咱们的方针其实仍是做个人的日子帮手 ，个人日子帮手咱们看起来做的工作相同 ，但实践上动作相同 ，方针不必定相同 。还有一点是，和现在市道上做 AI 日记和 AI 心思产品的公司比较 ，商汤仍是有必定的技能堆集 ，这也是咱们或许比较有决心的一点 。
量子位智库：许多 AI 运用的创业者会忧虑大模型内化的问题 ，跟着新的更优异的大模型出来 ，这些模型或许彻底可以承当这些产品供给的功用。比方说像咔皮在做的记载 、取得记载背面的洞悉 ，或许有一天咱们会习气于直接拿 GPT 去完结 。咔皮是否会有这样的忧虑 ？
咔皮记账 ：我的承认同这一点 ，我觉得跟着基座大模型才干的开展 ，现在咱们做的一些方向很或许直接被下一代大模型内生的才干给干掉了。比方说现在咱们做得比较多的 AI 发问 ，面向于公共常识库内容的发问 ，其实很简略被下一个更凶猛的大模型推翻掉。
可是咱们觉得还好的便是 ，大模型练习的进程中 ，它所把握的数据大部分都是比较揭露的数据 ，所以关于咱们来讲，假如你这款产品的中心 ，除了用到现在的才干 ，更多的是可以结合用户的个人数据 ，并且可以有用户个人的数据习气、喜爱等等，做出来的产品就会和一个基座大模型内生才干有必定的差异 。比方游览规划这件工作 ，咱们会觉得游览规划这件工作 ，在一开端的时分还需求一个比较长的 Workflow 来做好 ，后来大模型或许直接能做到，但实践上假如你是为一个指定的人做游览规划，而你不知道这个人的消费水平 、游览喜好 ，他究竟是喜爱特种兵游览，仍是比较随缘的游览 ？他说想去姑苏 ，他是榜首次去仍是第2次去？这些信息其实会让游览规划和用大模型做出来的游览规划是不相同的 。
03 用户用钱投票 、用时刻投票都可以 。
量子位智库 ：现在阶段 ，咔皮记账最重视的几个方针会是什么呢 ？
咔皮记账 ：现在这个阶段 ，咱们最重视的方针一个是记账的准确度 ，咱们称之为记账的成功率，由于咱们是一款 AI 记账产品 ，由于用户的表达方法比较多样 ，用户期望咱们辨认的页面的丰厚度也不相同 ，有或许咱们的记账做不到 100% 的成功率 ，所以对咱们来讲 ，不断进步 AI 记账的成功率是很重要的 。
其他一个数据 ，咱们比较关心的其实是次周留存 ，或许次日留存 ，这个数据阐明用户榜首次体会产品之后，在第二天或许在第二周是不是还乐意回来持续用，这其实是其时阶段咱们最重视的工作 。
量子位智库 ：这个点评系统 ，适用于一切处在功用打磨期的 To C 类 AI 产品吗 ？
咔皮记账 ：它可以笼统成你的 AI 产品能不能完结你的中心功用点，这件工作确实对每一个 AI 的产品都很重要的 ，假如我是一个写作类的产品 ，我写出个文章乌烟瘴气 ，用户必定就跑了 。作为一个 AI 产品 ，咱们都知道 AI 产品不可以做到百分百的有用 ，那怎样进步 AI 产品东西的中心的成功率，或许说用户的满意度 ，其他便是这款产品用户用完一次之后还愿不乐意持续用 ，这两点很重要。
量子位智库 ：许多负责人会觉得说用户愿不乐意为这个产品付费 ，有多少的用户去付费 ，代表着说这个产品有没有去找到它的 PMF 。其时咔皮是怎样样去判别它的 PMF 的 ？有哪些方针来判别 ？
咔皮记账：首要用付费用户愿不乐意付费作为证明自己 PMF 的一个点 ，是 OK 的 。由于用户都乐意付费来运用这个功用 ，当然是由于他觉得这个功用是 OK 的。尽管这儿边也存在一种或许 ，用户还没有见过更好的 ，但这也可以是一个方向。关于咱们来讲，PMF 的验证不必定要靠付费 ，安稳的次留 ，或许七留这种长时刻的活泼 、更频频地活泼，也可以来证明 。用户用你的产品 ，尤其是像咱们这种有写操作行为的产品 ，只需他真的乐意天天用 ，他必定是觉得 OK 的 。用户用钱投票 、用时刻投票都可以 。
量子位智库 ：咔皮记账的北极星方针 ，或许说长时刻方针是什么？
咔皮记账：咱们的方针不是做一个记账产品或记账软件 ，咱们要做一个财政 Agent ，或许说咱们把它定位成是用户的个人的 CFO ，所以长时刻来看 ，咱们的方针便是期望咔皮可以对用户的日子发生实在正向的改动 。比方说用户的储蓄率有一些改动 ，负债状况变得愈加的良性 ，储蓄的方针可以到达 ，消费上有很好的预算习气等等 ，这是长时刻咱们期望可以做到的工作 。
量子位智库 ：像支付宝这样的互联网巨子的产品 ，自身有许多的数据进口和存储。假如它们要往记账相关的事务去延展 ，那咔皮或许会事前做出怎样的防护办法呢 ？
咔皮记账：记账的产品在 AI 年代之前没有被职业那么垂青 ，但或许渐渐的咱们会发现这件工作的价值，所以巨子也好 ，大厂也好 ，乃至具有更强进口的手机厂商也好，他们都或许会进入这个范畴 ，今后国产手机或许都会内置记账软件这样的的功用 。可是关于咱们来讲 ，不或许由于巨子有或许做 ，咱们就不做 ，究竟他还没有做 ，他做了的话体会也不必定真的做得比咱们的好 。不管巨子做仍是不做 ，咱们都要尽或许地去往前跑 ，由于体量小 ，只要起跑跑得更前 、跑得快一点才或许有必定的先发优势 。
04 把最早发动的战场选在小红书 ，再经过打透最痛的痛点引发传达。
量子位智库 ：现在咔皮在整个功用矩阵上面可以到达必定的引领性，除了方才说到的密切地结合社群去听咱们的需求 ，还有哪些方面是其时做得比较正确的 ？
咔皮记账 ：除了社群这部分 ，咱们觉得仍是选对了战场 。假如咱们常刷小红书的 ，并且你仍是一个记账用户的话，或许会在小红书上频频地刷到咱们的一些内容 。现在在小红书里边 ，要是去搜记账产品 ，或许说去问咱们有什么记账产品引荐 ，许多用户也会去引荐咱们 。
咱们最早发动的战场选的是小红书 ，咱们在小红书里边看用户之前在记账体会上的一些痛点 ，怎样去运用的，以及结合这些用户的画像等。咱们其实是以小红书的用户为榜首批方针用户 ，来规划的整个产品。所以咱们会看到咱们的产品有点倾向于女性化 ，会比较的心爱 ，也用的是咔皮这么一个曾经在小红书里比较火的动物形象 ，这一点上对咱们来讲挺重要 。并且小红书这个渠道其实是种草文明 ，本质上咱们遇到好的东西也会相互共享 。
量子位智库：咔皮记账在小红书上面去做用户的冷发动时到达了什么样的体量？到现在百万的量级 ，中心大约分了几个阶段 ？关于咔皮的用户增加来说 ，每个阶段其时的要点是什么 ？
咔皮记账：咱们冷发动时的体量或许也便是千百个人 ，开始的榜首批用户只要几千个 。
在用户增加进程中 ，咱们自己没有严格地把它去依照阶段来分 。咱们或许仍是在闷头地去完善咱们的功用 ，而在完善功用的进程傍边 ，功用掩盖得越广 ，或许会有辐射的用户，满意的用户的需求就越多 ，然后咱们再经过自传达等等方法 ，用户集体就会逐渐地扩展 。后期咱们也做了一些投流 。
量子位智库 ：据咱们的调查 ，可以到达这样的天然增加速度的产品不多 ，特别是关于咔皮记账这样立异性比较强的产品来说 。在用户天然增加的进程中，现在回头去看的话，咔皮有哪些方面是做得特别对的？
咔皮记账 ：仍是做到更好地满意了用户的需求 。假如用数据来说 ，便是产品的次日留存率比较高 ，用户的满意度比较高 。用户满意度高的话 ，那用户对你的传达就会比较强。所以对咱们来讲 ，咱们从其时用户里边去挑选用户更痛的痛点，把这些痛点给打好 ，其实是咱们做的时刻比较长的，比方主动记账这件工作 ，咱们觉得这便是一个很好的痛点 ，咱们用 AI 的才干可以处理得比竞品更好 。在这样的一些工作上找对这么几个点 ，把它狠狠打透 ，或许用户对口碑就会更乐意传达。
量子位智库 ：说到留存率 ，其实咱们发现市道上有许多其他的 AI 记账产品 ，或许会更专心于供给像虚拟同伴这样的一些更偏心境价值的功用 。这种心境价值会是 AI 记账 ，乃至整个 AI 日子这个大品类里边 ，可以去提高留存率的一个 Bonus 吗 ？
咔皮记账 ：我觉得心境价值不是 AI 产品可以提高高留存的必需品 。AI 产品许多时分都会有一些 AI 和人去做对话式交互的体会 。这有点像谈天 ，在谈天这个场景里你和用户的对话自身便是带有心境价值的 ，心境价值是一切 AI 产品都会有的一个特性 ，可是只靠心境价值是不能保持用户的。用户运用一个产品最原始的驱动力仍是处理自己的问题 ，除非这款 AI 产品 ，用户运用的原始驱动力便是谈天 ，比方做角色扮演谈天的产品 。可是咱们作为一个记账产品 ，首要得记账记住准。心境价值算是润滑剂，仍是得有中心的功用价值，把这方面做得硬 ，才干够带给用户很好的心境价值，用户才干够愈加地配合 。终究用户觉得这个产品在做好高效的一同 ，又有不错的心境价值，那才干够留存更好 。
量子位智库 ：关于咔皮的营收变现 ，现在是怎样的一个规划和考虑呢 ？
咔皮记账 ：咱们会发现其他的记账产品或许在做了一段时刻之后，乃至一开端就发动了营收 ，无论是内购 、订阅仍是广告等等 ，咱们到现在为止没有任何的向用户收费的行为 ，由于咱们一开端在做这款产品时不是朝着营收 、挣钱的方历来做的 ，咱们觉得可以做成一款 AI 帮手是一个很大的愿景 ，短期之内不需求拿它去变现 。
对咱们来讲怎样去变现还没有彻底想好 。可是从大的方向上 ，可以把中心的体会做到免费和优异是很重要的，而不是说你的最根底的体会自身就要付费 ，用户或许会为一些有必定扩大价值的功用去付费 。对咱们来讲，等咱们可以把产品打磨到特别好的程度 ，可以从现在的高效快捷变成让你觉得这是一个 CFO 才干做到的工作 ，那么到时分用户或许会乐意为了更好的这种 CFO 的体会来付费 。咱们或许往后走再看 。
量子位智库 ：比方说某些功用做到什么样的程度 ，或许完结了什么样的功用，会让咔皮到了一个值得付费的状况 ？
咔皮记账 ：一个用户不停地想要用某个功用 ，用的次数十分多 ，那这个功用对这个用户来讲真的是一个很好的功用 。这部分功用越来越多的时分，或许成为一个一致 ，这个功用用一遍都不行 ，每天都想要来用 ，一天之内想要用很屡次的时分 ，这种功用或许是值得去收费的 ，这一个功用对用户的影响很大 ，这个时分咱们觉得这些功用才有或许去收费 。
05 Agent 产品需求给用户可量化的 、活泼的、长时刻的改动 。
量子位智库 ：财政剖析的专业性较高 ，还需求用户构成适当的信任度 。那咔皮记账怎样处理大模型的错觉问题 ，确保专业交给质量 ？
咔皮记账 ：首要，其实 AI 大模型在财政主张的专业度上比咱们普通人要好许多 ，由于大模型它所学习的数据库包括许多的财政 、理财范畴，它乃至或许会比你所能接触到的理财剖析师 ，或许家庭理财师都要更专业一些，这个才干部分是不必置疑的 。咱们用大模型的时分会发现在许多范畴它给的主张都会比较好，只不过仅有的问题是大模型很或许在你问到一些愈加详细的数据的时分，或许比较小的详细的问题的时分 ，会呈现一些错觉 ，尤其是数字。
其实咱们都知道大模型在数据的计算上是有必定的短板的 ，所以咱们前期在做这件工作的时分 ，在大模型的数据计算上，咱们不是一切的数据计算都交给大模型来做 。有一些数据的计算咱们其实是先用惯例的功用把它给做好 ，变成一份可以直接索引的数据 ，让大模型直接来用 ，这样或许尽量地削减大模型在数据计算上的一些错觉 。咱们觉得这也仅仅一个暂时的一个进程 ，跟着大模型的开展，这种传统 + 大模型结合的方法会越来越少 ，大模型自己在渐渐地来处理这个问题 ，会让自己算得越来越准 。
量子位智库 ：Agent 是现在十分火的一个词，咱们也看到有各式各样的 To C 的 Agent 出来 。怎样才干算是一个好的可以实在处理问题的 Agent 运用呢 ？全球规模内有看到比较认可 ，觉得比较挨近咔皮方针水准的 Agent 产品吗 ？
咔皮记账 ：首要 Agent 产品终究需求可以给在实在国际中的用户发生一些可量化的 、活泼的、长时刻的改动。假如说现有的 To C 产品 ，有哪款产品或许做到了 ，或许说行将做到 ，我觉得或许是 Cursor，它可以精准地处理用户的痛点 ，也可以跟着基座大模型的才干不断地提高 ，并且把 AI 智能融入到产品的每一个环节 ，正在实实在在地在改动编程这件工作，改动整个社会上 ，不管会编程的仍是不会编程的人，在编程这件工作上的运用方法。
量子位智库 ：Cursor 自身定位是一个生产力东西，那咔皮将来的 Agent 版别，假如会发生一些实践的影响 ，是经过方才说到的 MCP ，仍是说现在已在规划的进一步延展的功用 ？
咔皮记账：经过咱们的记载加 AI 布置自身的组合功用。记载是咱们的用户运用咱们的条件 ，用户把他的消费的数据记到这儿 ，然后咱们经过 AI 帮手，在产品的各个方面咱们会规划必定的环节，期望用户可以愈加知道自己的钱花到了哪里 ，自己的储蓄或许消费行为应该有一些什么样的改动？怎样可以把自己的日子变得越来越好 ？它不是一两个功用特性 ，是一系列的组合的功用，并且这部分说真话咱们还不以为咱们现已做到了 ，咱们仅仅正在往这个方向上持续去做。咱们期望咔皮在后边能做到的是不仅仅被动地给你主张 ，还期望它可以主动地给用户一些主张 、提示或许说规划等等 。
量子位智库 ：Agent 年代传统的记账逻辑会发生什么改动 ？对记账和根据记账去延展的关于日子的记载 ，会发生什么样的影响呢？
咔皮记账 ：对记载类的产品 ，仍是分两部分，一部分是记载自身 ，一部分是记载之后的数据的洞悉和发掘 。假如说产品仅仅一个简简略单的记事本 ，用户仅仅简略记载 ，或许改动不是很大。假如产品里边记载的内容比较多，且比较复杂 、有深度，复盘起来或许用户阅览了解起来比较复杂 ，那 AI 就可以在这种状况中很好地帮到用户。
比方说 ，前期的网络书签类产品 ，咱们看到一个好的内容 ，就 URL 保藏 ，这个行为是很简略的，但难的是咱们发现我保藏了 1 万条好的文章 ，但回头真的没有时刻去看 。这个工作在之前的年代欠好解，可是有了 AI 之后 ，现在也有一些人在做这样的产品，帮你把保藏的产品更好地去了解。
单说记账的产品 ，尽管在记载上咱们做得更好 ，但更大的差异仍是在你记账之后 ，咔皮对你的消费数据的整个洞悉主张上 ，这是和 Agent 之前的产品可以摆开距离的当地 。
量子位智库 ：有许多 AI 智能帮手类的产品现已在致力于做功用组合 ，包括做一些插件方法 ，里边的功用也是越来越多。这种功用越来越多 、产品形状越来越多的方向可以协助产品到达实践改动咱们日子的作用吗 ？
咔皮记账 ：实打实的改动用户日子或许不在于产品功用的多或许少 ，现在咱们在 AI 职业或许 AI 运用的形状方法上都还处于一个探索的进程中 ，咱们很难说 AI 产品的中台应该是什么姿态 。站在这个时刻点上还很丑陋得清楚 ，有或许底子不是现在咱们任何一个人做的产品的姿态，或许整个的输入输出的流程用户界面都跟现在彻底不相同。
但有一点 ，我觉得 AI 产品运用有两个大的方向 ，一个方向是用公共的常识帮你处理一些问题 。比方说替代查找这一类的产品 ，许多时分咱们不再用查找去搜 ，不需求自己去做查找成果的整合。
另一类是咱们所做的方向 ，倾向于个人的帮手 。假如你做个人的帮手，你需求愈加了解你所面向的这个用户 ，你需求知道他的行为 ，比方说他把钱花在了哪里 、他吃了什么 、他用了什么 、他的日子是什么姿态的 。咱们做的必定对的一件工作 ，便是可以经过记账这件工作 ，愈加了解咱们的用户 。
量子位智库 ：咔皮记账未来的一到两年之内将面对的最大应战或许会是什么 ？
咔皮记账 ：咱们做这件工作最大的应战便是 AI 职业改动得太快了 ，跟着 AI 基座大模型的一次大的改造 ，或许咱们在 AI 运用上做的工作都会被推翻。关于咱们来讲 ，能不能在未来一到两年的 AI 职业的大的开展窗口期里 ，把握住每一次的快速革新 ，无论是基座大模型的改动 ，仍是或许像 MCP 这种更偏底层技能才干的改动等等 ，实在地把 AI 年代的一个人人都喜爱用 、能用的个人日子帮手给做出来 ，这或许是咱们最大的应战 。
来历 ：量子位智库 。
广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接 、二维码 、口令等方法） ，用于传递更多信息 ，节约甄选时刻 ，成果仅供参考 ，一切文章均包括本声明 。
