从目前的市场信号来看，这轮衰退的深度和突发性都远超我们经历过的任何一次。尽管所有人都希望它只是昙花一现，但现实恐怕没那么乐观。一次漫长且深度的衰退，对所有公司——当然，那少数几个永远站在浪潮之巅的巨头除外——的CEO和董事会来说，都是持续的压顶式考验。

不妨把假设再往前推一步：这场衰退会持续得比我们预期的都长。在这样的格局下，有些公司会成为赢家，而更多的公司会倒下。人工智能究竟能帮上什么忙？为什么高管们要在这种节骨眼上把目光转向AI？为什么现在就必须反赌？

答案其实很直白：AI比任何其他技术都更具变革性——因为它每天都在自我进化。如果你能把AI解决方案对准那个正确的商机缺口，那么在这次衰退中，你完全有可能成为赢家之一。

具体来说，AI在三个维度上能产生立竿见影的效果：降低成本、优化财务功能、以及挖掘新的收入来源。我们挨个看看。

先看降成本。有些医疗保健机构已经把AI用在了注册环节——比如保证患者病史的随时可查。把这类重复性、低技术含量但又容不得差错的任务从员工身上剥离，不仅提升了效率，更重要的是大幅减少了错误。要知道，一次出错往往意味着整个流程重来，成本不菲。Oliveai就是该领域的一个典型玩家。

如果AI能直接替代某些岗位——比如客服——那节省的费用就更可观了。AI聊天机器人不仅7×24小时无休，人力成本也远低于正式员工，而且客户满意度反而可能更高。市场上像Liveperson、Ibenta、Ada这些公司都提供了很好的样板。

另外，预测性维护也是个降本利器。没有AI的时候，机器维护通常依赖平均故障时间分析来估算何时更换零件。但有了AI，机器能实时报告自己的状态，预测哪些部件可能很快失效，然后只换那些真正需要换的。H20、Dataiku、Industlabs等公司已经在提供这类能力。

优化财务职能

在衰退期，有些职能会变得比平时更重要。设想一下，如果你能借助AI做实时需求预测、库存管理、应收账款分析——面对瞬息万变的环境，你就能极速反应，而不是被动地根据历史数据做决策。你能提前判断资金应该往哪儿投，而不是事后补救。

举个例子，假设因为疫情被迫关店。如果没有AI，你多半会基于各门店的业绩指标和人口统计来分析哪些店该关。但有了AI，决策的颗粒度可以细很多。埃森哲做过一个方案：AI能预测某个门店服务区域内的顾客走向——他们会去更便利的竞争对手，还是会改变线上购物习惯，甚至为了保持对品牌的忠诚而绕远路？这种预测出来的模型，让关店决策变得更有底气。

AI在坏账管理上同样有用。2018年，坏账已经让很多公司的利润率下降5%。而在衰退期，随着客户延迟付款甚至倒闭，坏账只会自然上涨。AI可以评估所有相关的客户数据——信用等级、行业类型、付款记录、债务负担、用工情况、地理位置等等，综合判断一家公司付不出钱的概率。有了这些信息，系统就能实时给出付款条件的建议。认知计算领域的CognitiveScale、HighRadius、YayPay等公司都拿得出成熟的解决方案。