百度输入法的 B 次元：从生活必需品，走向产业引擎

随着 互联网 产业化发展，产业互联网和互联网技术的 B 端化开始成为社会各界关注的热点。

而很多人认为，互联网技术与产品走向 B 端是要重起炉灶，打造与过往产业积累截然不同的技术体系和 商业 模式。过分夸大 C 端与 B 端场景差异化，似乎成为了某种主流认知。

然而事实上，在 C 端积累了充沛技术与产品能力的互联网产品，往往具有极强的数字溢出效果，虽然 C 端与 B 端的差异必然存在，但二者间的转化通道也始终洞开。

 

比如我们非常熟悉，甚至可以说每天 " 赖以为生 " 的输入法。如今，产业体系比较成熟、技术积累相对完善的输入法已经纷纷开启了 B 端旅程。百度输入法目前在系统适配上就已经可以支持 Android、iOS、Windows、Mac、Linux、甚至是国产 UOS，能够覆盖 手机 、平板、电脑、电视、手表、柜台、 汽车 、会议大屏等几乎所有工作、生活中的智能设备，具备了面向更多产业场景渗透的基础特质。并且百度输入法在 AI 技术上的应用，如业界领先的语音识别、强大的手写引擎等，能够满足明显的产业场景需求，也构筑了其面向 B 端转化的前提。

根据相关数据，在 2020 年秋季中国第三方手机输入法用户市场份额中，百度输入法达到了 43.6%，全年月活增速居行业首位。当产业适配、技术优势与市场份额都达到某个节点时，百度输入法面向 B 端的产业输出似乎已经成为了水到渠成的现象。

从一种生活必需品，到一台产业引擎，输入法的 "B 次元时代 " 正在悄悄到来。而他的起点，可能就在我们熟悉的银行柜台旁。

互联网成果的 B 端转化模型

在进入输入法的 B 端化故事前，让我们先来思考一个问题：为什么普遍认为互联网成果转向产业场景很难？

这个问题当然有很多答案，比如技术底座缺失、行业知识的壁垒效应、商业逻辑的差异化等等。但从最基本的供需关系来看，很多盲目转型 B 端市场的软件、产品和算法都反响平平，核心原因在于他们提供的价值，没有满足 B 端场景本身的需求。我们从 B 端与 C 端市场需求特性的差异化来看，会发现一种产品和技术，只有在具有三个特征的情况下，才能被 B 端用户接受：

 

1、产品具有从普遍性走向行业化、定制化的可能，能够满足差异化较强的商业需求；

2、产品能够从大众化到专业化，满足工业级的产业效率、精准度、安全特性；

3、产品具备明确的场景化价值，能够有效提升行业生产力水准，与行业需求相适应；

这三个条件共同满足下，互联网产品才有向 B 端市场转型的可能。而在输入法领域，百度的 AI 技术积累与创新型产业实践广为人知——技术探索的领先，与多种场景的适配，让百度输入法成为了率先满足 B 端转化需求的输入法产品。

柜台旁的焦虑

记得 2018 年的时候，当时居所旁的一家银行，全面更换了柜台机。大量此前必须去窗口办理的业务，比如开卡和查询，都转移到了柜台机中办理。这个改变对我来说简直是喜出望外，要知道赶上高峰期银行柜台的排队可比大城市的堵车更夸张。

但一则以喜一则以忧，很快我发现虽然年轻人用柜台机办业务 "6" 到飞起，但这对老年人来说却并不那么友善。比如对于老年人来说，在柜台机上办理开卡、签约理财这类业务时，既需要反复核对信息，又需要自己输入不少内容，且输入方式包含了数字、地址等信息，还有手写签名等功能。没有了柜台办理的人工提醒，老人家使用这些功能非常吃力。

 

我当时很快就发现，银行为了给不太懂柜台机的用户做引导，又调用了不少人力来专门讲解和提醒，这让本来节省的人力又被浪费，本来用来提升效率的柜台机，反而增加了不少焦虑。

这种银行柜台旁的焦虑感，很大程度就来自输入环节。很多情况下，老年人在使用柜台机搭载的输入法时很不方便，打字效率慢；在使用手写功能时会写字不流畅造成识别障碍；屏幕输入法的显示也经常与使用习惯不符，造成老人看不清显示。这些问题会耽误办理时间，引发排队者的催促。最终导致很多老年人宁愿花时间排队，也不愿用机器办理。

这是一种社会智能化发展中的盲点，而解决之道，似乎就蕴藏在输入法面向银行场景的 B 端转化中。

AI+ 输入法：让智能温暖柜台

我们注意到，百度输入法目前已经与很多银行合作，开始基于输入法的产业积累与 AI 技术升级，完成对银行柜台机输入的体验升级与效率提升。

百度输入法的智慧柜台解决方案，可以利用 AI+ 输入法的技术产品融合，实现面向银行柜台机场景的定制化，并且实现输入法的本地化部署，避免出现数据安全等问题。

在百度输入法针对中信银行的合作案例中，我们可以看到百度输入法给银行柜台机带来了三重价值的提升：

首先智慧柜台中的输入法，是根据柜台特点及办理业务人员的输入场景，定制的智慧柜台专用输入法控件。该输入法使用独立常驻的 9 宫格数字键盘，方便高效输入数字，同时适配中信银行视觉风格，与柜台机整体视觉融为一体。同时输入法还支持全拼、简拼等输入方式，满足不同用户的使用习惯。

其次，为了解决用户手写输入识别不准确的核心问题，百度输入法的智慧柜台解决方案专门加强了智能化的手写输入识别能力，可以支持用户在柜台机界面自由手写，通过强大输入引擎提供精准智能联想及纠错等策略，让不习惯拼音输入的用户也获得高效准确的输入体验。

再有，为了加强柜台机输入的效率，这套解决方案还根据业务办理需求定制了专用词库，并且基于高频输入地址的需求，支持全国行政区划联想。基于此，用户在输入办理业务相关信息，以及输入地址等银行常用信息时效率可以极大提升，解决了银行场景下特殊的输入法需求。

在百度输入法智慧柜台解决方案里，我们可以很清晰看到具有代表性的 "AI+ 输入法 + 产业场景 " 的组合模式。AI 作为差异化技术的升级动力，为输入法实现了从大众级跨入产业级、专业级的可能。比如说在银行柜台机迫切需求的手写输入识别能力上，百度输入法的优质体验背后是 AI 技术与手写识别的多元结合。

在 AI 技术与手写输入的结合中，基于百度自主研发的深度学习平台飞桨，使用 NLP 领域顶尖的深度学习模型对手写模型进行升级，百度输入法可以让用户的手写输入更流畅，大幅提升了手写识别准确率。目前，百度输入法手写输入的识别准确率已经达到了 96%，位居行业首位。充分利用百度 AI 技术成果进行升级，让百度输入法的手写识别能力既具有产业级的精度，同时也满足了多样化的产业需求。

AI 技术与输入法的融合，不仅让 C 端输入法的使用体验更好，同时也能够有针对性地融入柜台这样的 B 端场景，与行业发展需求高度融合。智慧柜台解决方案，就让 金融 产业的智能化落地更具体，相关使用体验更加人性化。

从这个案例不难发现，输入法的 B 端转型趋势已经非常明显，广阔的产业融入空间就在眼前。

沉淀与探索：输入法的 B 端空间

事实上，输入是一个产业向非常明显的场景，各行业都有与自身知识体系、终端设备、产业场景相适配的输入法需求与输入法结合模式。尤其 AI 技术的注入，带给输入法以语音语义识别、计算机视觉、专业知识图谱构建一系列全新的价值落地模型。这些模式可以推动输入法更准确地与特定产业需求融合。

从百度输入法展开的 B 端输出来看，输入法向 B 端场景的价值输送有两条显著轨迹。纵向来看，输入法的技术、产品与解决方案可以与多种企业流程结合，完成对企业办公、企业会议、企业生产、企业 营销 场景的输入法定制，并且还可以与特定产业终端设备结合。

横向来看，输入法可以与金融、教育、医疗、车载、政务等具有明显的专业化输入需求与专业词库特征的行业优先融合。比如百度已经为中信银行定制柜台输入法，为吉利、长城、福特、现代等车企定制车载输入法。

 

另一方面，输入法中积累的核心 AI 技术，也是面向 B 端场景输出价值的重要方式。比如百度输入法领先的手写识别能力，可以有效降低保险、金融、物流等行业的手写识别成本；支持多语种、中英自由说以及离线在线融合的语音识别能力，可以有效与外贸、科研、教育等场景结合，支持产业智能化升级。

经过长时间的产业沉淀与技术探索，百度输入法已经可以多元化、体系化地与 B 端市场、B 端场景相结合，扩展输入法的产业应用空间。以 AI 全面赋能，定制化满足 B 端场景需求的产业输入法，正在打开一扇新的大门。

来源：脑极体