创业机会扫描：三类最容易被 Agent 重构的中后台岗位

---

一、引言

1.1 钩子：最近你身边有没有遇到过这样的「离奇离职潮」？

上周六和我在杭州开跨境电商小工作室的发小李明吃饭，刚坐下他就吐槽：「上个月我炒了3个运营助理，现在工作室直接省了15万/年的人工成本，但亚马逊店铺的销量没降反升了12%？你敢信吗？」

我第一反应以为是他挖到了什么神仙级的大运营，结果他掏出手机打开了一个内测的SaaS工具——屏幕上没有复杂的操作界面，只有几个按钮：「输入本周新品目标品类（关键词）」「生成30组蓝海长尾词&搜索量趋势」「对比前50名竞品的标题、主图、定价、Review痛点」「自动生成20套A/B测试文案&图片布局建议」「同步到ERP准备上架」。

他喝了一口茶，接着说：「这个工具内测免费，我用了两个月，原来3个助理每天干12小时的活，现在我每天早上花10分钟输入几个参数，工具30分钟就能搞定所有事情，剩下的时间我就陪大运营调整核心策略、对接供应链、维护老客户——效率翻了好几倍，而且再也不用担心助理请假、辞职或者数据泄露了。」

更让我惊讶的是，这个工具的开发团队只有3个人：一个刚从字节跳动AI Lab离职的算法工程师、一个曾经在有赞做过5年电商产品经理、一个在亚马逊待过7年的资深大运营——他们是2024年2月份才注册的公司，现在已经有1000多个内测付费种子用户了，客单价从99元/月到9999元/年不等。

这不是个例。上个月我在上海参加了一场AI Agent垂直创业的闭门沙龙，现场来了大概50个中小团队创始人，其中80%以上的人都在做垂直中后台领域的AI Agent——有做中小微企业代账+财务分析辅助的，有做灵活用工场景下招聘全链路的，有做法务合同初审的，有做供应链采购助理的，有做行政采购的……而且几乎每个团队都拿到了种子轮或天使轮的融资，融资金额从500万到2000万不等。

沙龙结束后，我采访了其中一位投资人，他是来自红杉中国种子基金的合伙人王磊（化名），他告诉我：「现在通用大模型的竞争已经白热化了，OpenAI、Google、百度、阿里这些大厂都在砸钱，中小团队根本没有机会。但垂直中后台领域的AI Agent不一样——它有明确的痛点、明确的流程、明确的输入输出、明确的付费意愿、清晰的ROI计算方式，而且大厂要么嫌这个市场太碎太小、要么嫌现有客户的IT基础太薄弱、要么嫌自己的通用大模型太臃肿不够轻量灵活——这正是中小团队创业的黄金洼地，未来3-5年一定会诞生一大批估值超过10亿甚至100亿的垂直中后台Agent公司。」

1.2 定义问题/背景：为什么现在是切入垂直中后台Agent的最佳时机？

1.2.1 先搞清楚什么是「垂直中后台」？

在讲创业机会之前，我们首先要明确几个核心概念——很多人可能对「中后台」这个词有误解，以为它只是指大公司的财务部、HR部、行政部这些职能部门，但实际上，中后台的定义非常广泛，它指的是所有不直接接触C端消费者，但直接支撑业务运转、保障服务质量、提升运营效率的岗位和流程——不仅包括传统的职能部门（财务、HR、行政、法务、IT），还包括很多业务部门的「流程性执行岗位」（比如跨境电商的运营助理、国内电商的客服组长助理、供应链的采购助理、数据分析的报表专员、内容运营的选题搜集员&素材整理员）。

而「垂直中后台」，则是指针对某一个特定行业、某一个特定细分场景、某一个特定岗位/流程组设计的中后台解决方案——比如不是做「通用HR SaaS」，而是做「灵活用工场景下的短视频达人招聘全链路Agent」；不是做「通用财务SaaS」，而是做「连锁奶茶店的日销对账+库存预警+税务筹划辅助全流程Agent」；不是做「通用数据分析SaaS」，而是做「本地生活商家的美团/饿了么双平台流量分析+投放优化建议全流程Agent」。

1.2.2 再搞清楚什么是「被Agent重构的中后台岗位」，而不是「被AI替代的中后台岗位」？

很多媒体和投资人在讲AI的时候，都喜欢用「AI替代人类」这个耸人听闻的标题，但实际上，对于大多数垂直中后台岗位来说，「重构」才是更准确的描述，而不是「替代」——我们可以用经济学里的「帕累托改进」来打个比方：原来一个岗位的工作内容是「80%的重复劳动+20%的决策性/创造性/情感性工作」，一个普通员工可能需要花80%的时间在重复劳动上，只能花20%的时间在核心工作上；而被Agent重构之后，Agent可以帮助员工完成99%以上的重复劳动，甚至还可以辅助员工完成50%以上的核心工作（比如生成决策建议、提供数据支撑、模拟决策结果），这样员工就可以把90%以上的时间花在只有人类才能完成的事情上（比如战略决策、人际关系维护、企业文化建设、创意灵感迸发）——这不仅不会导致员工失业，反而会提升员工的工作效率、降低员工的工作压力、提高员工的工作价值感和薪资水平，同时还会降低企业的人工成本、提升企业的运营效率、减少企业的出错率、增强企业的核心竞争力。

举个简单的例子：HR的招聘专员岗位——原来的工作内容是：

1. 10%的重复劳动：在BOSS直聘、拉勾网、猎聘网、前程无忧等多个招聘平台发布职位信息；
2. 40%的重复劳动：每天刷500-1000份简历，根据岗位JD筛选出符合要求的简历；
3. 20%的重复劳动：给筛选出来的候选人打电话/发消息邀约面试；
4. 10%的重复劳动：整理候选人的面试记录、评估表、Offer信息，录入到ATS（招聘管理系统）里；
5. 10%的核心工作：和候选人进行初步的沟通，了解候选人的职业规划、薪资期望、离职原因；
6. 10%的核心工作：和业务部门的负责人沟通，了解业务部门的实际需求，调整岗位JD和筛选标准。

被Agent重构之后的工作内容是：

1. Agent完成的工作：
   • 根据业务部门负责人的口头/文字需求（比如「我要找一个有3年以上Python后端开发经验、做过电商ERP系统、熟悉Redis缓存和MySQL数据库、薪资期望在25K-35K之间、能接受996的候选人」），自动生成符合多个招聘平台规则的岗位JD；
   • 自动在BOSS直聘、拉勾网、猎聘网、前程无忧等多个招聘平台发布职位信息，并定期刷新；
   • 每天自动爬取/接入多个招聘平台的简历数据，根据业务部门负责人的需求（可以是岗位JD，也可以是更细的个性化要求，比如「不要本科以下学历的、不要最近3年换工作超过2次的、不要家离公司超过10公里的」），自动筛选出符合要求的候选人，并生成一份候选人的「综合评估报告」（包括候选人的基本信息、工作经历、项目经验、技能匹配度、薪资期望、离职原因、推荐指数等）；
   • 根据候选人的综合评估报告和推荐指数，自动给候选人打电话/发消息邀约面试（发消息的话术可以根据候选人的特点自动调整，比如如果是应届生，就可以强调公司的培训体系和晋升空间；如果是有经验的候选人，就可以强调公司的薪资待遇和项目前景）；
   • 自动整理候选人的面试记录、评估表、Offer信息，录入到ATS里，并生成一份「招聘进度周报/月报」（包括本周/本月发布的职位数量、收到的简历数量、筛选出来的候选人数量、邀约面试的数量、实际参加面试的数量、通过初试的数量、通过复试的数量、拿到Offer的数量、入职的数量、招聘成本等）；
   • 辅助业务部门负责人和招聘专员进行初步的沟通和决策——比如如果候选人的薪资期望超过了公司的预算，Agent可以自动生成一份「薪资调整建议报告」（包括同行业同岗位的平均薪资水平、候选人的技能溢价空间、公司可以提供的其他福利等）；比如如果业务部门负责人需要调整岗位JD，Agent可以自动分析最近收到的简历数据，给出调整建议。
2. 招聘专员需要完成的工作：
   • 和业务部门负责人进行深入的沟通，了解业务部门的真实的、隐性的需求（比如业务部门负责人虽然说要找一个能接受996的候选人，但实际上他只是希望候选人在项目上线的时候能偶尔加班，平时可以965）；
   • 和通过Agent筛选出来的、推荐指数高的候选人进行深度的情感沟通，了解候选人的真实的职业规划、真实的薪资期望、真实的离职原因、真实的家庭情况、真实的性格特点，判断候选人是否真正适合公司的企业文化和团队氛围；
   • 和业务部门负责人一起进行复试的决策，判断候选人是否真正适合这个岗位；
   • 和候选人进行薪资谈判和Offer发放；
   • 跟进候选人的入职流程和试用期表现；
   • 不断地迭代Agent的功能和规则，让Agent变得越来越智能、越来越符合公司的需求。

你看，被Agent重构之后，招聘专员的工作内容从「10%的核心工作+90%的重复劳动」变成了「90%的核心工作+10%的简单辅助工作」——这不仅不会导致招聘专员失业，反而会让招聘专员的工作变得更有价值、更有成就感，同时还会让企业的招聘效率提升5-10倍，招聘成本降低30%-50%。

1.2.3 最后搞清楚：为什么现在是切入垂直中后台Agent的最佳时机？

现在切入垂直中后台Agent的最佳时机，主要有以下几个原因：

（1）通用大模型技术已经成熟，门槛大幅降低

2023年可以说是「通用大模型元年」——OpenAI发布了GPT-4、GPT-4V（视觉大模型）、GPT-4o（多模态大模型），Google发布了Gemini Pro、Gemini Ultra，百度发布了文心一言4.0，阿里发布了通义千问2.5，腾讯发布了混元大模型，字节跳动发布了豆包大模型……这些通用大模型的能力已经非常强大了，它们可以完成文本生成、文本理解、代码生成、代码调试、图像生成、图像理解、语音生成、语音理解、多模态交互等各种各样的任务。

更重要的是，这些通用大模型的API调用成本已经非常低了，而且门槛也大幅降低了——比如OpenAI的GPT-4o-mini API调用成本只有0.15美元/百万输入token，0.6美元/百万输出token；百度的文心一言4.0 Lite API调用成本只有0.008元/千输入token，0.02元/千输出token；阿里的通义千问2.5 Turbo API调用成本只有0.003元/千输入token，0.01元/千输出token——对于中小团队来说，这个成本几乎可以忽略不计。

而且，现在还有很多开源的大模型（比如Llama 3、Qwen 2、GLM-4、Phi-3），中小团队可以根据自己的需求，对这些开源大模型进行轻量化微调（比如LoRA、QLoRA），只需要很少的标注数据和算力成本，就可以得到一个性能不错的、专门针对自己的垂直领域的大模型——这在2023年之前是根本不敢想象的。

（2）企业数字化转型已经进入深水区，垂直中后台的痛点非常突出

根据IDC（国际数据公司）发布的《2024年全球数字化转型预测》报告，2024年全球数字化转型支出将达到3.4万亿美元，同比增长16.5%——其中，中国的数字化转型支出将达到5.7万亿元人民币，同比增长18.3%，是全球数字化转型支出增长最快的国家之一。

经过了过去10年的数字化转型，很多企业（尤其是大型企业）的前台业务系统已经非常完善了（比如电商网站、APP、小程序、CRM系统），但中后台的数字化转型却非常滞后——很多企业的中后台岗位还在使用Excel表格、纸质文件、QQ/微信等传统工具进行工作，不仅效率低下，而且容易出错，数据安全也得不到保障。

更重要的是，随着企业的业务规模不断扩大、业务场景不断增多、业务流程不断复杂，中后台的痛点越来越突出——比如中小微企业的代账会计，每天要处理几十甚至上百家企业的记账、报税、财务报表生成等工作，不仅工作量大，而且容易出错，一旦出错就会给企业带来很大的损失；比如灵活用工场景下的招聘专员，每天要在十几个招聘平台发布职位信息、筛选几千份简历、打几百个电话，不仅效率低下，而且很难找到符合要求的候选人；比如跨境精品电商的运营助理，每天要搜索几百个蓝海长尾词、对比几十甚至上百个竞品、生成几十套A/B测试文案，不仅工作量大，而且很难找到真正有效的蓝海长尾词和A/B测试方案。

这些痛点都非常真实、非常迫切，而且企业愿意为此付费——这正是中小团队创业的巨大机会。

（3）现有垂直中后台SaaS工具要么太昂贵，要么太僵化，要么功能不全

虽然现在市场上已经有很多垂直中后台SaaS工具了，但这些工具要么太昂贵（比如通用HR SaaS工具Workday的客单价高达几十万美元/年，只有大型企业才能用得起），要么太僵化（比如通用财务SaaS工具金蝶、用友的功能虽然很全，但都是标准化的，很难满足企业的个性化需求），要么功能不全（比如很多跨境电商SaaS工具只能处理关键词搜索或者竞品分析，不能处理全流程的工作）。

而垂直中后台Agent不一样——它可以针对某一个特定行业、某一个特定细分场景、某一个特定岗位/流程组设计，不仅功能更全、更贴合企业的需求，而且价格更便宜（比如中小微企业的代账+财务分析辅助全流程Agent的客单价可以从99元/月到999元/月不等，灵活用工场景下的短视频达人招聘全链路Agent的客单价可以从199元/月到1999元/月不等），而且还可以根据企业的个性化需求进行快速迭代——这正是现有垂直中后台SaaS工具的最大短板。

（4）大厂的注意力不在垂直中后台的「小碎市场」上

现在OpenAI、Google、百度、阿里、腾讯、字节跳动这些大厂的注意力都在通用大模型的技术研发和市场推广上，或者在大型企业的通用数字化转型解决方案上——它们要么嫌垂直中后台的「小碎市场」太碎太小、利润太低，要么嫌现有客户的IT基础太薄弱、教育成本太高，要么嫌自己的通用大模型太臃肿不够轻量灵活——这正是中小团队创业的「安全区」。

而且，即使大厂将来想进入垂直中后台的「小碎市场」，中小团队也已经建立了自己的核心壁垒——比如种子用户的信任、垂直领域的专业知识、垂直领域的标注数据、与企业现有系统的无缝集成、快速迭代的能力等——这些核心壁垒是大厂很难在短时间内建立起来的。

1.3 亮明观点/目标：本文将带你从零开始，找到垂直中后台Agent的最佳创业切入点

本文的目标读者主要有三类：

1. 想做AI Agent创业但没找到明确垂直赛道切入点的中小团队创始人/全栈/产品经理/AI工程师；
2. 想提前布局转型或副业的中后台从业者；
3. 对AI Agent垂直创业感兴趣的投资人。

本文将主要围绕以下几个方面展开：

1. 第二部分：垂直中后台Agent创业的「黄金法则」——什么样的垂直中后台岗位/流程最容易被Agent重构？ 我会给你一套完整的「垂直中后台岗位/流程筛选模型」，帮助你快速找到最佳的创业切入点；
2. 第三部分：三类最容易被Agent重构的垂直中后台岗位——拆解痛点、重构流程、寻找创业机会、解决技术难点、设计MVP架构 这是本文的核心部分，我会详细拆解三类最容易被Agent重构的垂直中后台岗位：
   • 第一类：中小微企业的「代账+财务分析辅助全流程Agent」；
   • 第二类：灵活用工场景下的「短视频达人招聘全链路闭环Agent」；
   • 第三类：跨境精品电商的「运营助理全链路Agent」；
     针对每一类，我都会拆解：
   • 岗位原来的流程痛点；
   • 被Agent重构后的新流程；
   • 创业机会在哪里（比如免费版引流、SaaS订阅、增值服务定制）；
   • 核心技术难点；
   • 实现路径；
   • 简化版的MVP架构图（用Mermaid绘制）；
   • 简化版的Python核心代码片段；
3. 第四部分：垂直中后台Agent创业的「进阶指南」——如何获取种子用户、如何迭代产品、如何避免大厂的竞争、如何建立数据壁垒、如何融资；
4. 第五部分：结论与展望——垂直中后台Agent的未来发展趋势是什么？；
5. 第六部分：行动号召——鼓励你亲手尝试、在评论区交流、或者提供进一步学习的资源链接。

希望读完这篇文章之后，你能够快速找到垂直中后台Agent的最佳创业切入点，并且从零开始设计和开发一个简单的MVP，然后快速获取种子用户，验证你的商业模式。

---

二、垂直中后台Agent创业的「黄金法则」——什么样的垂直中后台岗位/流程最容易被Agent重构？

在上一部分的引言里，我已经提到了——垂直中后台Agent是中小团队创业的黄金洼地，但并不是所有的垂直中后台岗位/流程都适合用Agent来重构——如果你选错了切入点，可能会花了很多时间、精力和金钱，但最后却发现你的产品根本没人用，或者根本赚不到钱。

那么，什么样的垂直中后台岗位/流程最容易被Agent重构呢？经过我对几十家垂直中后台Agent创业公司的调研和分析，我总结出了一套完整的「垂直中后台岗位/流程筛选模型」——这个模型包含8个核心筛选维度，只要你的目标岗位/流程满足其中的6个以上，那么它就是一个非常好的创业切入点。

2.1 核心筛选维度一：流程标准化程度高（权重：20%）

流程标准化程度高是垂直中后台岗位/流程最核心的筛选维度——因为Agent本质上是一个「基于规则和大模型的自动化流程执行器」，如果目标岗位/流程的标准化程度太低，那么Agent就很难处理。

那么，如何判断一个岗位/流程的标准化程度高不高呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 输入是否标准化：目标岗位/流程的输入数据是否是结构化的（比如Excel表格、JSON数据、API接口数据）？或者即使是非结构化的（比如文本、图片、语音），但也有明确的格式要求和内容范围？
2. 处理是否标准化：目标岗位/流程的处理步骤是否是固定的？或者即使有一些分支，但这些分支也是可以用规则或大模型来判断的？
3. 输出是否标准化：目标岗位/流程的输出数据是否是结构化的（比如Excel表格、JSON数据、API接口数据）？或者即使是非结构化的（比如文本、图片、语音），但也有明确的格式要求和内容范围？

举个简单的例子：HR的招聘专员岗位中的「简历筛选」流程——它的标准化程度就非常高：

• 输入是标准化的：虽然简历的格式各不相同（比如Word、PDF、图片），但内容范围是固定的（比如基本信息、工作经历、项目经验、技能、教育经历、薪资期望、离职原因等）；
• 处理是标准化的：处理步骤是固定的——首先看基本信息（比如学历、年龄、性别——当然性别不能作为公开的筛选标准，但可以作为隐性的参考），然后看工作经历（比如工作年限、最近3年换工作的次数、相关行业的工作经验、相关岗位的工作经验），然后看项目经验（比如项目的规模、项目的职责、项目的成果），然后看技能（比如是否掌握岗位JD要求的核心技能），最后看薪资期望（比如是否在公司的预算范围内）；
• 输出是标准化的：输出是一份「候选人综合评估报告」，包括候选人的基本信息、技能匹配度、工作经历匹配度、项目经验匹配度、薪资期望匹配度、推荐指数等。

再举个反例：创意策划岗位中的「广告文案策划」流程——它的标准化程度就非常低：

• 输入是非标准化的：输入是业务部门负责人的口头/文字需求，比如「我要做一个七夕节的奶茶广告文案，要温馨、浪漫、有创意、能打动年轻人」——这个需求非常模糊，没有明确的格式要求和内容范围；
• 处理是非标准化的：处理步骤没有固定的流程，不同的创意策划师有不同的创意方法和思路；
• 输出是非标准化的：输出是广告文案，没有明确的格式要求和内容范围，只要能打动年轻人、能提升销量就行。

当然，这并不是说「广告文案策划」流程不能用Agent来辅助——Agent可以帮助创意策划师搜集素材、生成初稿、进行A/B测试，但它很难完全替代创意策划师的工作，也很难成为一个独立的、可商业化的垂直中后台Agent产品。

2.2 核心筛选维度二：重复劳动占比高（权重：20%）

重复劳动占比高是垂直中后台岗位/流程第二核心的筛选维度——因为Agent的核心价值就是帮助员工完成重复劳动，提升工作效率，降低工作压力，降低企业的人工成本——如果目标岗位/流程的重复劳动占比太低，那么Agent的价值就不大，企业也不愿意为此付费。

那么，如何判断一个岗位/流程的重复劳动占比高不高呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 员工的工作时间分配：员工每天/每周/每月花在重复劳动上的时间占比是多少？如果占比超过60%，那么就是一个非常好的创业切入点；
2. 员工的工作内容重复率：员工每天/每周/每月处理的任务的重复率是多少？如果重复率超过80%，那么就是一个非常好的创业切入点；
3. 员工的离职原因：员工离职的主要原因是不是「工作太枯燥、太重复、没有价值感」？如果是，那么就是一个非常好的创业切入点。

举个简单的例子：中小微企业的代账会计岗位——它的重复劳动占比就非常高：

• 员工的工作时间分配：代账会计每天花在「整理原始凭证、录入记账凭证、生成财务报表、报税」这些重复劳动上的时间占比通常超过80%；
• 员工的工作内容重复率：代账会计每天处理的任务的重复率通常超过90%——不同的中小微企业的业务虽然各不相同，但记账、报税的流程是一样的；
• 员工的离职原因：代账会计离职的主要原因通常就是「工作太枯燥、太重复、没有价值感、薪资水平低」。

再举个反例：企业的CEO岗位——它的重复劳动占比就非常低：

• 员工的工作时间分配：CEO每天花在「战略决策、人际关系维护、企业文化建设、融资」这些创造性/情感性/决策性工作上的时间占比通常超过90%；
• 员工的工作内容重复率：CEO每天处理的任务的重复率通常低于10%——每天遇到的问题都是不一样的；
• 员工的离职原因：CEO离职的主要原因通常不是「工作太枯燥、太重复」。

2.3 核心筛选维度三：付费意愿强（权重：15%）

付费意愿强是垂直中后台岗位/流程第三核心的筛选维度——因为创业的最终目的是赚钱，如果目标用户的付费意愿不强，那么即使你的产品再好，也很难赚到钱。

那么，如何判断目标用户的付费意愿强不强呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 痛点是否足够痛：目标用户是否已经因为这个痛点付出了很大的代价（比如人工成本高、效率低下、出错率高、数据泄露）？如果是，那么他们的付费意愿就很强；
2. ROI是否清晰：目标用户使用你的产品之后，是否能在短时间内（比如1-3个月）看到明显的收益（比如人工成本降低、效率提升、出错率降低、销量提升）？如果是，那么他们的付费意愿就很强；
3. 目标用户的付费能力：目标用户的付费能力是否足够强？如果是中小微企业，那么它们的客单价通常在99元/月到9999元/年不等；如果是中型企业，那么它们的客单价通常在9999元/年到99万元/年不等；如果是大型企业，那么它们的客单价通常在99万元/年以上；
4. 是否已经有类似的产品在收费：如果市场上已经有类似的产品在收费，而且卖得还不错，那么说明目标用户的付费意愿很强——你只需要做一个比现有产品更好、更便宜、更贴合用户需求的产品就行。

举个简单的例子：跨境精品电商的运营助理岗位——目标用户（跨境精品电商的卖家）的付费意愿就非常强：

• 痛点足够痛：跨境精品电商的卖家每天要处理很多重复劳动，而且人工成本很高（一个运营助理的年薪通常在10万-30万之间），效率低下，出错率高，一旦出错就会给卖家带来很大的损失（比如关键词选错了，就会导致流量下降；定价错了，就会导致利润下降甚至亏损；Review分析错了，就会导致产品迭代方向错误）；
• ROI清晰：跨境精品电商的卖家使用你的产品之后，通常能在1-3个月内看到明显的收益——比如人工成本降低50%，效率提升5-10倍，出错率降低90%，销量提升10%-50%；
• 目标用户的付费能力强：跨境精品电商的卖家的盈利能力通常比较强，尤其是做精品模式的卖家——它们的客单价通常在199元/月到19999元/年不等；
• 已经有类似的产品在收费：市场上已经有很多类似的产品在收费了，比如Jungle Scout、Helium 10、AMZScout——这些产品的客单价通常在99美元/月到999美元/月不等，而且卖得还不错。

再举个反例：大学生的论文写作辅助岗位——目标用户（大学生）的付费意愿就相对较弱：

• 痛点虽然痛，但代价不大：大学生虽然要写论文，很痛苦，但代价通常不大（最多就是论文不及格，延毕）；
• ROI不清晰：大学生使用你的产品之后，很难在短时间内看到明显的收益（论文能不能通过，主要看导师的要求和学生的写作能力）；
• 目标用户的付费能力弱：大学生的生活费通常比较少，很难愿意为论文写作辅助产品支付太高的费用；
• 虽然已经有类似的产品在收费，但很多都是灰色产品：市场上已经有很多类似的产品在收费了，比如知网查重、PaperPass查重、论文代写——但论文代写是灰色产品，而且很多大学生都不愿意用，或者只用免费的产品。

2.4 核心筛选维度四：数据相对容易获取或脱敏处理难度低（权重：10%）

数据相对容易获取或脱敏处理难度低是垂直中后台岗位/流程第四核心的筛选维度——因为现在的大模型（尤其是垂直领域的大模型）需要大量的标注数据来进行微调，才能变得更智能、更贴合用户的需求；而且Agent在运行的过程中，也需要接入用户的业务数据才能完成工作——如果数据相对容易获取或脱敏处理难度低，那么你就可以快速建立自己的数据壁垒，同时也可以降低数据安全的风险。

那么，如何判断数据相对容易获取或脱敏处理难度低呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 是否有公开的数据集：目标垂直领域是否有公开的、高质量的数据集？如果有，那么你就可以直接使用这些数据集来进行大模型的微调；
2. 是否可以通过公开渠道爬取数据：目标垂直领域的数据是否可以通过公开渠道（比如招聘平台、电商平台、政府网站）爬取？如果可以，那么你就可以爬取这些数据，然后进行脱敏处理和标注；
3. 是否可以通过种子用户获取数据：你是否可以通过种子用户获取他们的业务数据（比如代账会计的记账凭证、招聘专员的简历数据、跨境电商卖家的店铺数据）？如果可以，那么你就可以和种子用户签订保密协议，然后对这些数据进行脱敏处理和标注；
4. 脱敏处理难度低：目标垂直领域的数据是否包含大量的敏感信息（比如个人身份证号、银行卡号、企业商业机密）？如果包含，但脱敏处理难度低（比如只需要删除或替换这些敏感信息就行），那么也是可以的。

举个简单的例子：HR的招聘专员岗位中的「简历筛选」流程——数据相对容易获取或脱敏处理难度低：

• 有公开的数据集：目标垂直领域有一些公开的、高质量的数据集，比如Kaggle上的「Resume Screening Dataset」；
• 可以通过公开渠道爬取数据：你可以通过公开渠道（比如BOSS直聘、拉勾网、猎聘网）爬取一些简历数据——当然，你需要遵守这些平台的用户协议和 robots.txt 规则，不要爬取太多的敏感信息；
• 可以通过种子用户获取数据：你可以和一些种子用户（比如HR招聘专员、人力资源公司）签订保密协议，然后获取他们的简历数据；
• 脱敏处理难度低：简历数据虽然包含一些敏感信息（比如个人姓名、电话号码、邮箱地址、身份证号），但脱敏处理难度低——只需要删除或替换这些敏感信息就行。

再举个反例：银行的风控岗位——数据相对不容易获取，而且脱敏处理难度高：

• 没有公开的数据集：银行的风控数据是核心商业机密，没有公开的、高质量的数据集；
• 不能通过公开渠道爬取数据：银行的风控数据存储在银行的内部系统里，不能通过公开渠道爬取；
• 很难通过种子用户获取数据：银行的风控数据是核心商业机密，银行不会轻易把这些数据给你；
• 脱敏处理难度高：银行的风控数据包含大量的敏感信息（比如个人身份证号、银行卡号、交易记录、信用记录），而且这些敏感信息和风控模型的准确性密切相关——脱敏处理之后，数据的价值会大幅降低。

2.5 核心筛选维度五：现有工具的竞争力弱（权重：10%）

现有工具的竞争力弱是垂直中后台岗位/流程第五核心的筛选维度——如果市场上已经有很多竞争力很强的现有工具，那么你就很难进入这个市场，也很难赚到钱；如果现有工具的竞争力很弱，那么你就有很大的机会。

那么，如何判断现有工具的竞争力弱不弱呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 现有工具的价格是否太高：现有工具的价格是否超出了目标用户的预算？如果是，那么你就有机会做一个更便宜的产品；
2. 现有工具的功能是否不全：现有工具的功能是否只能处理目标岗位/流程的一部分工作？如果是，那么你就有机会做一个全流程的产品；
3. 现有工具的功能是否太僵化：现有工具的功能是否都是标准化的，很难满足用户的个性化需求？如果是，那么你就有机会做一个更灵活、更个性化的产品；
4. 现有工具的用户体验是否太差：现有工具的用户体验是否很差（比如操作界面复杂、响应速度慢、经常崩溃）？如果是，那么你就有机会做一个用户体验更好的产品；
5. 现有工具是否没有AI能力：现有工具是否没有AI能力，或者AI能力很弱？如果是，那么你就有机会做一个AI能力很强的产品。

举个简单的例子：中小微企业的代账+财务分析辅助全流程岗位——现有工具的竞争力就很弱：

• 现有工具的价格太高：通用财务SaaS工具金蝶、用友的价格太高——金蝶精斗云的代账版客单价通常在1999元/年到9999元/年不等，用友畅捷通的代账版客单价通常在2999元/年到19999元/年不等，很多中小微企业和代账会计工作室都用不起；
• 现有工具的功能不全：很多中小微企业的代账SaaS工具只能处理「记账、报税、生成财务报表」这些基础工作，不能处理「财务分析辅助、税务筹划辅助、库存预警、现金流预警」这些增值服务；
• 现有工具的功能太僵化：很多中小微企业的代账SaaS工具的功能都是标准化的，很难满足不同行业、不同规模的中小微企业的个性化需求；
• 现有工具的用户体验太差：很多中小微企业的代账SaaS工具的操作界面复杂，响应速度慢，经常崩溃——很多代账会计都不会用，或者用起来很痛苦；
• 现有工具的AI能力很弱：很多中小微企业的代账SaaS工具的AI能力很弱——最多只能自动识别一些简单的发票，不能自动生成记账凭证、不能自动进行财务分析辅助、不能自动进行税务筹划辅助。

再举个反例：通用云存储岗位——现有工具的竞争力就很强：

• 现有工具的价格很低：百度网盘、阿里云盘、腾讯微云的通用云存储服务的价格很低——很多都是免费的，或者付费版的价格也很便宜；
• 现有工具的功能很全：百度网盘、阿里云盘、腾讯微云的通用云存储服务的功能很全——可以存储各种各样的文件，可以在线预览，可以分享，可以同步；
• 现有工具的功能很灵活：百度网盘、阿里云盘、腾讯微云的通用云存储服务的功能很灵活——可以满足不同用户的个性化需求；
• 现有工具的用户体验很好：百度网盘、阿里云盘、腾讯微云的通用云存储服务的用户体验很好——操作界面简单，响应速度快，很少崩溃；
• 现有工具的品牌知名度很高：百度网盘、阿里云盘、腾讯微云的品牌知名度很高——很多用户都已经习惯了使用这些工具。

2.6 核心筛选维度六：市场规模足够大（但不要太大）（权重：10%）

市场规模足够大（但不要太大）是垂直中后台岗位/流程第六核心的筛选维度——如果市场规模太小，那么即使你占领了整个市场，也很难赚到钱；如果市场规模太大，那么大厂就会注意到这个市场，然后进入这个市场，和你竞争。

那么，如何判断市场规模足够大（但不要太大）呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. 目标用户的数量是否足够多：目标用户的数量是否在100万以上？如果是，那么市场规模就足够大；
2. 目标用户的年ARPU（每用户平均收入）是否足够高：目标用户的年ARPU是否在1000元以上？如果是，那么市场规模就足够大；
3. 市场规模是否在100亿到1000亿之间：如果市场规模在100亿到1000亿之间，那么就是一个非常好的创业切入点——既足够大，能让你赚到钱，又不会太大，吸引大厂的注意。

举个简单的例子：中小微企业的代账+财务分析辅助全流程岗位——市场规模就足够大（但不要太大）：

• 目标用户的数量足够多：根据国家市场监督管理总局发布的数据，截至2023年底，中国的中小微企业数量已经超过了5200万户，个体工商户数量已经超过了1.1亿户——这些都是潜在的目标用户；
• 目标用户的年ARPU足够高：中小微企业的代账+财务分析辅助全流程Agent的年ARPU通常在1000元到10000元之间——我们保守估计，年ARPU为1000元；
• 市场规模足够大（但不要太大）：我们保守估计，目标用户的渗透率为1%，那么市场规模就是（5200万户+1.1亿户）×1%×1000元/年=162亿元/年——这个市场规模在100亿到1000亿之间，是一个非常好的创业切入点。

再举个反例：通用大模型岗位——市场规模太大了：

• 市场规模太大：根据IDC发布的《2024-2028年全球人工智能市场预测》报告，2028年全球人工智能市场规模将达到2.8万亿美元——这个市场规模太大了，吸引了OpenAI、Google、百度、阿里、腾讯、字节跳动这些大厂的注意，中小团队根本没有机会；
• 目标用户的数量虽然多，但ARPU很难确定：通用大模型的目标用户虽然多（几乎所有人都是潜在的目标用户），但ARPU很难确定——很多用户都只会用免费的产品，或者付费版的价格也很低。

再举个反例：专门针对「宠物殡葬公司的代账+财务分析辅助全流程」岗位——市场规模太小了：

• 目标用户的数量太少：中国的宠物殡葬公司数量大概只有几千户——即使你占领了整个市场，也很难赚到钱；
• 市场规模太小：我们保守估计，目标用户的数量为5000户，年ARPU为10000元，那么市场规模就是5000户×10000元/年=5亿元/年——这个市场规模太小了，很难吸引投资人的注意，也很难让你赚到足够多的钱。

2.7 核心筛选维度七：可以快速建立核心壁垒（权重：5%）

可以快速建立核心壁垒是垂直中后台岗位/流程第七核心的筛选维度——创业的过程中，你一定会遇到竞争对手，如果你不能快速建立核心壁垒，那么你就很容易被竞争对手淘汰。

那么，垂直中后台Agent创业公司可以快速建立哪些核心壁垒呢？你可以从以下几个方面来考虑：

1. 数据壁垒：你可以通过获取大量的、高质量的、垂直领域的标注数据，来建立自己的数据壁垒——数据越多、越高质量、越垂直，你的大模型就越智能、越贴合用户的需求，竞争对手就越难模仿你；
2. 专业知识壁垒：你可以通过邀请垂直领域的专家加入你的团队，或者和垂直领域的专家合作，来建立自己的专业知识壁垒——专业知识越深厚、越垂直，你的产品就越贴合用户的需求，竞争对手就越难模仿你；
3. 用户信任壁垒：你可以通过快速获取种子用户，并且为种子用户提供优质的产品和服务，来建立自己的用户信任壁垒——用户信任度越高，你的产品的口碑就越好，竞争对手就越难抢走你的用户；
4. 与企业现有系统的无缝集成壁垒：你可以通过和企业现有的系统（比如ERP系统、CRM系统、OA系统、ATS系统）进行无缝集成，来建立自己的无缝集成壁垒——无缝集成做得越好，用户的切换成本就越高，竞争对手就越难抢走你的用户；
5. 快速迭代的能力壁垒：你可以通过建立一个高效的产品迭代机制，来快速响应用户的需求，来建立自己的快速迭代的能力壁垒——快速迭代的能力越强，你的产品就越贴合用户的需求，竞争对手就越难跟上你的步伐。

举个简单的例子：中小微企业的代账+财务分析辅助全流程岗位——可以快速建立核心壁垒：

• 数据壁垒：你可以通过和种子用户（代账会计工作室、中小微企业）签订保密协议，获取他们的记账凭证、财务报表、税务数据等，然后对这些数据进行脱敏处理和标注，来建立自己的数据壁垒；
• 专业知识壁垒：你可以邀请有10年以上代账经验的会计加入你的团队，或者和会计师事务所合作，来建立自己的专业知识壁垒；
• 用户信任壁垒：你可以通过快速获取种子用户，并且为种子用户提供免费的、优质的产品和服务，来建立自己的用户信任壁垒；
• 与企业现有系统的无缝集成壁垒：你可以和企业现有的系统（比如ERP系统、OA系统、发票管理系统）进行无缝集成，来建立自己的无缝集成壁垒；
• 快速迭代的能力壁垒：你可以通过建立一个高效的产品迭代机制，每周迭代一次产品，来快速响应用户的需求，来建立自己的快速迭代的能力壁垒。

再举个反例：通用聊天机器人岗位——很难快速建立核心壁垒：

• 数据壁垒：通用聊天机器人需要大量的、通用的、高质量的标注数据——这些数据要么是公开的，要么是大厂已经拥有的，中小团队很难建立自己的数据壁垒；
• 专业知识壁垒：通用聊天机器人不需要太深厚的专业知识——中小团队很难建立自己的专业知识壁垒；
• 用户信任壁垒：通用聊天机器人的用户粘性很低——用户今天用你的产品，明天就可能用OpenAI的GPT-4o，后天就可能用百度的文心一言4.0，中小团队很难建立自己的用户信任壁垒；
• 与企业现有系统的无缝集成壁垒：通用聊天机器人通常不需要和企业现有的系统进行无缝集成——中小团队很难建立自己的无缝集成壁垒；
• 快速迭代的能力壁垒：通用聊天机器人的迭代速度通常很慢——因为需要大量的算力和数据，中小团队很难建立自己的快速迭代的能力壁垒。

2.8 核心筛选维度八：可以快速验证MVP（最小可行产品）（权重：5%）

可以快速验证MVP（最小可行产品）是垂直中后台岗位/流程第八核心的筛选维度——创业的过程中，你一定要快速验证你的商业模式是否可行，你的产品是否有人用——如果不能快速验证MVP，那么你就可能会花了很多时间、精力和金钱，但最后却发现你的产品根本没人用，或者根本赚不到钱。

那么，如何判断可以快速验证MVP呢？你可以从以下几个方面来判断：

1. MVP的开发周期是否短：MVP的开发周期是否在1-3个月之间？如果是，那么就是可以快速验证的；
2. MVP的开发成本是否低：MVP的开发成本是否在10万-50万之间？如果是，那么就是可以快速验证的；
3. 是否可以快速找到种子用户：是否可以在1-2周内找到10-50个种子用户？如果是，那么就是可以快速验证的；
4. 是否可以快速收集种子用户的反馈：是否可以在1-2周内收集到种子用户的反馈，并且根据反馈快速迭代产品？如果是，那么就是可以快速验证的。

举个简单的例子：中小微企业的代账+财务分析辅助全流程岗位——可以快速验证MVP：

• MVP的开发周期短：你可以先做一个「自动识别发票+自动生成记账凭证+自动生成简单的财务报表」的MVP——开发周期通常在1-2个月之间；
• MVP的开发成本低：你可以使用开源的大模型（比如Qwen 2、GLM-4）、开源的OCR工具（比如PaddleOCR）、开源的后端框架（比如FastAPI）、开源的前端框架（比如Vue.js）来开发MVP——