AI颠覆3000亿外包市场!从AI客服到AI催收,180万菲律宾小哥真扛不住了

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作者：微信文章
我身边好几个朋友最近都在搞AI创业，领域五花八门，但有一个共同点——全都盯上了原本由外包公司承包的活儿。

你别说，还真挺有道理。外包这行，说白了就是接那种“别人不想做”的事，重复性高、需要人盯但没啥技术含量，比如客服、催收、问卷调查、理赔处理这些。


这些年AI一猛进，这些“苦活累活”第一个被盯上。Outreach 的创始人 Manny Medina 就讲得很直白：哪儿BPO用得多，哪儿AI就有机会插手。现在看来，AI的替代性已经不是“可能”，而是正在“发生”。
看得见的替代，听得懂的改变

举几个我自己看到的案例吧，真的太典型了。

像 AI 客服这块，Decagon 就是新秀中的明星，它的客服代理能看懂操作手册，学会和客户打交道，训练还透明到企业能看到数据怎么被用的。这还没完，它们还和 ElevenLabs 搞了语音生成合作，整个对话都像真人一样。

结果呢，Bilt直接把客服团队从几百人压缩到65人，ClassPass靠它做了250万次客户沟通，成本节省了95%。

物流行业也在变。HappyRobot 搞了个 AI 语音系统帮物流公司处理信息匹配和电话沟通，现在 Flexport、Spot Inc. 这些公司都在用，回答率100%，效率提升了四倍不止。

催收也逃不过。Salient 用 AI 自动打电话催车贷，能说能听还能发短信发邮件，比人还细致。结果，效率提升了60%，人工都闲下来了。
后端自动化，也不再靠人力堆

别以为只有客服这类“前台”在被换，后台流程也一大批开始“去人化”。

Outset 用 AI 做问卷调研，能实时听取反馈、调整问题，简直像一个会反应的“调查员”。而Quandri 把保险续保这活自动化了，AI 会看客户涨价没，自动报价再推荐给客户。

还有 Owl.co，这家公司直接帮保险公司理赔流程提速，靠的就是AI把堆成山的理赔数据分析一遍，找出哪些该赔、哪些要多看几眼。

这些公司不是做“更聪明的外包”，而是让外包这个活本身消失。
AI为啥这么能打BPO？背后逻辑更吓人

这事不是说AI突然就强，而是“AI特别适合干外包这活儿”。

一是快，机器响应毫秒级；二是累不着，24小时不带休息的；三是会多国语言，不管客户哪国人，照样聊得来；四是便宜又能扩，业务一多，不加人照样干得动。

以前一家公司外包个客服中心，就像买了个“人力发动机”，人越多、花得越多。现在搞AI，买的是“智能引擎”，一套系统顶十个部门。
AI来了，外包不等于失业，但形式变了

那外包公司是不是全完了？也不至于。像 Infosys、Wipro 这些传统巨头现在也在拼命砸AI，但转型确实不容易。

为啥？以前靠人头赚钱——客户给的钱，拿去请人，再多赚点差价。现在AI来了，这种模式直接被打碎。


AI不按小时收费，也不会加班费，利润被压到死。

更关键的是，客户也在变。他们不再想找个“便宜劳动力”，而是想找能帮他们省钱、出成果、还能做数据分析的“技术拍档”。

客服中心现在不光是“接电话”的地方，而是最懂客户需求的地方。AI能分析每个通话的重点、情绪，甚至能告诉你：你产品有个Bug，因为好几万人打电话抱怨那个功能。

所以你看，传统外包活着的路就是变成AI服务提供商——你不是“多请几个人帮客户干活”，而是“多搞几个AI模型帮客户提升效率”。
我的真实感受：时代真的变了

说实话，我一开始也没想到AI会这么快把外包行业拆了。但身边越来越多创业者投身这个方向，一开始是做辅助工具，现在是整条业务线搬过去。

如果你是创业者、产品经理，或者搞企业运营的，真的得重新审视下你的“人力池”。有些工作，是不是可以直接AI替代掉？你是不是还在按老思路招客服、做数据处理？AI可以不只是替代人力，它能让你整个业务流程更聪明。

当然，也别全信“AI无所不能”，像 Klarna 的做法就很有意思。他们先用AI干掉大量外包客服，然后自建一支更懂用户的客服团队，来做那些AI还做不到的“人性化服务”。这种思路，也许才是更现实的中间路线。

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