Uber的联合创始人Garrett Camp创立的Operator可以帮助用户购买产品，他的模式就是利用商店在职人员空闲的时候，可以在Operator上接单。“我们的目标就是帮助客人在合适的商店找到合适的产品，立即购买并安排运送，听起来有点像是 Siri，但区别在于我们的服务后台是全职的工作人员。”这一点与Uber利用空闲的私家车有异曲同工之妙。
一种是建立自己的客服团队，而另一种是吸纳闲散的专职人员。应应团队并不看好前者的方式，互联网多年的经验让他们认为未来的主流一定是人工智能。通过机器学习的方式可以识别用户的需求，搜索引擎根据需求搜到匹配的服务后，通过打通第三方的服务生成需求反馈，用户只需要确认由这个服务完成就可以确认支付了，整个过程全部在后台完成。
吴恒魁告诉记者应应采取了“人工智能+众包兼职”的模式。本来他们并没有考虑过人工服务，但产品上线的48小时内用户增长了3500人，两周内达到了6800人，人工智能没办法应付，临时找了一些朋友做客服。
对于用户的需求，应应首先会进行语义识别，当人工智能无法解决时会转接到客服。他们的“众包兼职”与Operator有相似之处，主要是学生、家庭主妇、宅男宅女等有闲散时间的人来兼职做客服。
和应应机器人大白对话，作为一个机器人，他的反应还是挺慢的
从新闻推荐到人工智能，雷锋网向吴恒魁提出了后者的门槛有多高的疑问。他告诉记者，文章一类的推荐首先要做到段落识别，“机器先弄明白这一段是什么意思，然后这篇文章是什么意思，才能以此做含义类似的推荐。”人工智能处理需求时，第一步是语义识别，“一句话包含哪些服务的关键词，需要搜索出哪些匹配的服务，从技术角度讲还是非常相似的。”
最大的困难在于系统搭建的过程，产品系统，客服系统，市场营销系统，这几块是绑定在一起的。能不能快速的获得技术的打通，人工培训的流程能否尽快达到用户的需求，营销系统在最早期能否精准的抓住一些用户，通过精准场景获得特定用户。这些都是问题，只有最后达到目标需求整体都满足了才可以。
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