隨著 互聯網 產業化發展，產業互聯網和互聯網技術的 B 端化開始成為社會各界關注的熱點。

而很多人認為，互聯網技術與產品走向 B 端是要重起爐灶，打造與過往產業積累截然不同的技術體系和 商業 模式。過分夸大 C 端與 B 端場景差異化，似乎成為了某種主流認知。

然而事實上，在 C 端積累了充沛技術與產品能力的互聯網產品，往往具有極強的數字溢出效果，雖然 C 端與 B 端的差異必然存在，但二者間的轉化通道也始終洞開。

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比如我們非常熟悉，甚至可以說每天 " 賴以為生 " 的輸入法。如今，產業體系比較成熟、技術積累相對完善的輸入法已經紛紛開啟了 B 端旅程。百度輸入法目前在系統適配上就已經可以支持 Android、iOS、Windows、Mac、Linux、甚至是國產 UOS，能夠覆蓋 手機 、平板、電腦、電視、手表、柜臺、 汽車 、會議大屏等幾乎所有工作、生活中的智能設備，具備了面向更多產業場景滲透的基礎特質。并且百度輸入法在 AI 技術上的應用，如業界領先的語音識別、強大的手寫引擎等，能夠滿足明顯的產業場景需求，也構筑了其面向 B 端轉化的前提。

根據相關數據，在 2020 年秋季中國第三方手機輸入法用戶市場份額中，百度輸入法達到了 43.6%，全年月活增速居行業首位。當產業適配、技術優勢與市場份額都達到某個節點時，百度輸入法面向 B 端的產業輸出似乎已經成為了水到渠成的現象。

從一種生活必需品，到一臺產業引擎，輸入法的 "B 次元時代 " 正在悄悄到來。而他的起點，可能就在我們熟悉的銀行柜臺旁。

互聯網成果的 B 端轉化模型

在進入輸入法的 B 端化故事前，讓我們先來思考一個問題：為什么普遍認為互聯網成果轉向產業場景很難？

這個問題當然有很多答案，比如技術底座缺失、行業知識的壁壘效應、商業邏輯的差異化等等。但從最基本的供需關系來看，很多盲目轉型 B 端市場的軟件、產品和算法都反響平平，核心原因在于他們提供的價值，沒有滿足 B 端場景本身的需求。我們從 B 端與 C 端市場需求特性的差異化來看，會發現一種產品和技術，只有在具有三個特征的情況下，才能被 B 端用戶接受：

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1、產品具有從普遍性走向行業化、定制化的可能，能夠滿足差異化較強的商業需求；

2、產品能夠從大眾化到專業化，滿足工業級的產業效率、精準度、安全特性；

3、產品具備明確的場景化價值，能夠有效提升行業生產力水準，與行業需求相適應；

這三個條件共同滿足下，互聯網產品才有向 B 端市場轉型的可能。而在輸入法領域，百度的 AI 技術積累與創新型產業實踐廣為人知——技術探索的領先，與多種場景的適配，讓百度輸入法成為了率先滿足 B 端轉化需求的輸入法產品。

柜臺旁的焦慮

記得 2018 年的時候，當時居所旁的一家銀行，全面更換了柜臺機。大量此前必須去窗口辦理的業務，比如開卡和查詢，都轉移到了柜臺機中辦理。這個改變對我來說簡直是喜出望外，要知道趕上高峰期銀行柜臺的排隊可比大城市的堵車更夸張。

但一則以喜一則以憂，很快我發現雖然年輕人用柜臺機辦業務 "6" 到飛起，但這對老年人來說卻并不那么友善。比如對于老年人來說，在柜臺機上辦理開卡、簽約理財這類業務時，既需要反復核對信息，又需要自己輸入不少內容，且輸入方式包含了數字、地址等信息，還有手寫簽名等功能。沒有了柜臺辦理的人工提醒，老人家使用這些功能非常吃力。

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我當時很快就發現，銀行為了給不太懂柜臺機的用戶做引導，又調用了不少人力來專門講解和提醒，這讓本來節省的人力又被浪費，本來用來提升效率的柜臺機，反而增加了不少焦慮。

這種銀行柜臺旁的焦慮感，很大程度就來自輸入環節。很多情況下，老年人在使用柜臺機搭載的輸入法時很不方便，打字效率慢；在使用手寫功能時會寫字不流暢造成識別障礙；屏幕輸入法的顯示也經常與使用習慣不符，造成老人看不清顯示。這些問題會耽誤辦理時間，引發排隊者的催促。最終導致很多老年人寧愿花時間排隊，也不愿用機器辦理。

這是一種社會智能化發展中的盲點，而解決之道，似乎就蘊藏在輸入法面向銀行場景的 B 端轉化中。

AI+ 輸入法：讓智能溫暖柜臺

我們注意到，百度輸入法目前已經與很多銀行合作，開始基于輸入法的產業積累與 AI 技術升級，完成對銀行柜臺機輸入的體驗升級與效率提升。

百度輸入法的智慧柜臺解決方案，可以利用 AI+ 輸入法的技術產品融合，實現面向銀行柜臺機場景的定制化，并且實現輸入法的本地化部署，避免出現數據安全等問題。

在百度輸入法針對中信銀行的合作案例中，我們可以看到百度輸入法給銀行柜臺機帶來了三重價值的提升：

首先智慧柜臺中的輸入法，是根據柜臺特點及辦理業務人員的輸入場景，定制的智慧柜臺專用輸入法控件。該輸入法使用獨立常駐的 9 宮格數字鍵盤，方便高效輸入數字，同時適配中信銀行視覺風格，與柜臺機整體視覺融為一體。同時輸入法還支持全拼、簡拼等輸入方式，滿足不同用戶的使用習慣。

其次，為了解決用戶手寫輸入識別不準確的核心問題，百度輸入法的智慧柜臺解決方案專門加強了智能化的手寫輸入識別能力，可以支持用戶在柜臺機界面自由手寫，通過強大輸入引擎提供精準智能聯想及糾錯等策略，讓不習慣拼音輸入的用戶也獲得高效準確的輸入體驗。

再有，為了加強柜臺機輸入的效率，這套解決方案還根據業務辦理需求定制了專用詞庫，并且基于高頻輸入地址的需求，支持全國行政區劃聯想。基于此，用戶在輸入辦理業務相關信息，以及輸入地址等銀行常用信息時效率可以極大提升，解決了銀行場景下特殊的輸入法需求。

在百度輸入法智慧柜臺解決方案里，我們可以很清晰看到具有代表性的 "AI+ 輸入法 + 產業場景 " 的組合模式。AI 作為差異化技術的升級動力，為輸入法實現了從大眾級跨入產業級、專業級的可能。比如說在銀行柜臺機迫切需求的手寫輸入識別能力上，百度輸入法的優質體驗背后是 AI 技術與手寫識別的多元結合。

在 AI 技術與手寫輸入的結合中，基于百度自主研發的深度學習平臺飛槳，使用 NLP 領域頂尖的深度學習模型對手寫模型進行升級，百度輸入法可以讓用戶的手寫輸入更流暢，大幅提升了手寫識別準確率。目前，百度輸入法手寫輸入的識別準確率已經達到了 96%，位居行業首位。充分利用百度 AI 技術成果進行升級，讓百度輸入法的手寫識別能力既具有產業級的精度，同時也滿足了多樣化的產業需求。

AI 技術與輸入法的融合，不僅讓 C 端輸入法的使用體驗更好，同時也能夠有針對性地融入柜臺這樣的 B 端場景，與行業發展需求高度融合。智慧柜臺解決方案，就讓 金融 產業的智能化落地更具體，相關使用體驗更加人性化。

從這個案例不難發現，輸入法的 B 端轉型趨勢已經非常明顯，廣闊的產業融入空間就在眼前。

沉淀與探索：輸入法的 B 端空間

事實上，輸入是一個產業向非常明顯的場景，各行業都有與自身知識體系、終端設備、產業場景相適配的輸入法需求與輸入法結合模式。尤其 AI 技術的注入，帶給輸入法以語音語義識別、計算機視覺、專業知識圖譜構建一系列全新的價值落地模型。這些模式可以推動輸入法更準確地與特定產業需求融合。

從百度輸入法展開的 B 端輸出來看，輸入法向 B 端場景的價值輸送有兩條顯著軌跡。縱向來看，輸入法的技術、產品與解決方案可以與多種企業流程結合，完成對企業辦公、企業會議、企業生產、企業 營銷 場景的輸入法定制，并且還可以與特定產業終端設備結合。

橫向來看，輸入法可以與金融、教育、醫療、車載、政務等具有明顯的專業化輸入需求與專業詞庫特征的行業優先融合。比如百度已經為中信銀行定制柜臺輸入法，為吉利、長城、福特、現代等車企定制車載輸入法。

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另一方面，輸入法中積累的核心 AI 技術，也是面向 B 端場景輸出價值的重要方式。比如百度輸入法領先的手寫識別能力，可以有效降低保險、金融、物流等行業的手寫識別成本；支持多語種、中英自由說以及離線在線融合的語音識別能力，可以有效與外貿、科研、教育等場景結合，支持產業智能化升級。

經過長時間的產業沉淀與技術探索，百度輸入法已經可以多元化、體系化地與 B 端市場、B 端場景相結合，擴展輸入法的產業應用空間。以 AI 全面賦能，定制化滿足 B 端場景需求的產業輸入法，正在打開一扇新的大門。

來源：腦極體