商业协作是人工智能的另一座大金矿？
一般大家理解的人工智能是和机器下下棋、聊聊天，以及导航、医疗、游戏、 机器人 或工业管理等领域的 应用 ，其实人工智能还有一个金矿就是企业服务，特别是在商业往来协作方面。根据西门子研究报告预测，企业应用AI智慧系统的市场价值为2.03亿美金（2015年）－111亿美金（2024年）。软件应用智能科技的重要性日益增加，单就机器学习而论，软件市场价值预估其营收从2015年的1.09亿美金，到2020年将达到65亿美金，市场规模可能是现今的几十倍。
市场的增量在哪里？传统的客户服务、客户管理方式都是透过单向客户信息来进行互动来往的，比如通过知道客户的联系方式，利用邮件、通讯软件、电话与客户沟通。而随着所谓的智能语音助手或网络 服务机器人 的出现，大家仿佛看到了人工智能在商业协作领域的一些方向，但这离真正的人工智能还是相去甚远。传统的客户服务只是初级阶段，之后商务往来中如需更多的使用协助与效率增进就变得更为困难，而这也是人工智能在商业协作领域的商机所在。
没有数据，怎么人工智能化？
无论未来人工智能在商业协作领域如何发展，算法如何迭代，仍会遇到一个重要的问题，“没有数据，怎么人工智能化”。而人与人之间的商业往来是最为复杂也最缺乏数据积累的地方，这也是企业软件或服务公司目前碰到的最大问题。拥有再高深的软件算法，再强大的硬件，没有所谓的商业逻辑与数据积累，任何商业的人工智能是没有意义的空盒子。
人工智能的企业级应用路在何方？
我们看看微软和SalesForce.com这两家企业软件的棋路。
微软买领英Linkedin为的是帮其新一代的云端办公室软件Office 360及客户关系管理Dynamics注入专业人士的灵魂。文件协作的数据来自于人，人也带来了数据的意义。现在各种协作方式都只看到简单的个人信息，我看不到对文件修改的律师是专长在公司法还是贸易法，就没有办法判别其意图并确定之后追踪的方向，这些数据的价值也难以判断，更难以为之后的人工智能运转做数据积累。或者我们在协作文件上产生法律问题时，我要怎么在既有协作文件基础上寻找专业的人士来帮忙？当然Dynamics产品就更不用说了，Linkedin不只是带来客户群，同时带来商业协作数据的意义，有意义的数据就是人工智能的基础。
Salesforce.com买Quip就简单多了。Salesforce.com身为企业软件CRM的老大，它一直没有介入文件协作领域。但以目前企业服务的复杂度，文件是不可避免的需要覆盖的需求。试想，一个项目牵涉三家企业或不同业务联系窗口，客户又有阶段性需求在前进着，没有协作的平台来追踪事件任务与沟通的过程，如何继续进行客户服务？没有协作平台，怎么取得四散在邮件、微信、电话会议等的数据？但Quip可能将不只是文件协作，Salesforce.com在这篇文章撰写时也传出要抢亲微软与领英的并购案。
以上说明几点：协作平台、人与数据积累是迈向企业人工智能服务的三大要素，缺一不可。
