隨著 AI 技術(shù)應(yīng)用的普及化，我們看到不少人工智能也廣泛應(yīng)用于 saas 管理軟件，為行業(yè)打造標準化流程、提升效率方面起到很好作用。

主要內(nèi)容

第一部分，AI 在 saas 管理軟件領(lǐng)域的應(yīng)用

中美 saas 的對比分析

AI 在企業(yè)和行業(yè)的應(yīng)用

第二部分，AI 在 saas 管理軟件中的應(yīng)用和未來趨勢

AI 的應(yīng)用案例

RPA 賽道場景應(yīng)用和前途

數(shù)據(jù)掣肘

產(chǎn)品研發(fā)與落地中的瓶頸

跨部門協(xié)作與跨領(lǐng)域協(xié)作

分享嘉賓：

李一帆 品覽 創(chuàng)始人&CEO

一、中美 saas 軟件對比

1. 何為 saas

首先，saas 概念出現(xiàn)在云計算之后，在沒有云計算時，更多講述的是軟件，比如桌面軟件、企業(yè)軟件等。但是，在云計算出現(xiàn)之后，才開始有像服務(wù)一樣的形式定義軟件服務(wù)，這便是 saas。

最典型的 saas 應(yīng)用，如 Dropbox、Slack、ZOOM、JIRA，基本都是一打開網(wǎng)頁，通過 web 就可以訪問的程序和服務(wù)。

那 saas 形成的關(guān)鍵因素有哪些呢？我認為主要有三個：

第一，肯定離不開互聯(lián)網(wǎng)。如果沒有互聯(lián)網(wǎng)，就不存在 saas，這是因為 saas 里所有的數(shù)據(jù)和程序都存在于服務(wù)器里，消費者與用戶只有通過互聯(lián)網(wǎng)才可以訪問。

第二，主要是消費級互聯(lián)網(wǎng)的大發(fā)展。

提到這一點，就不得不說云計算。其實，云計算最早是因為 Amazon 開始做這樣的服務(wù)。Amazon 把電商服務(wù)過程中空余的虛機拿出來做銷售，賣給普通的開發(fā)者，讓普通開發(fā)者用很便宜的價格買到服務(wù)器。因此，這些服務(wù)器最初就是從消費級的電商而來。而且，不管是消費級互聯(lián)網(wǎng)，還是現(xiàn)在看到的企業(yè)微信，包括一些擁有著 To C 基因和影子的應(yīng)用，都與此相關(guān)。所以，消費級互聯(lián)網(wǎng)也是非常關(guān)鍵的驅(qū)動技術(shù)。

第三，則是云計算本技術(shù)的發(fā)展。無論是從最開始的銷售機器，還是到在機器上去銷售一些平臺型的應(yīng)用和數(shù)據(jù)，或者在網(wǎng)上銷售軟件應(yīng)用等，這都是比較重要的發(fā)展歷程。

最后，用一句話總結(jié)，saas 就是通過云端來使用的軟件級服務(wù)。

2. 中美 saas 軟件對比分析

如圖，這是 BVP 研究機構(gòu)做的關(guān)于云計算領(lǐng)域的整個情況，分為 saas、PaaS 和 IaaS。今天主要分享企業(yè)管理軟件 saas。具體可從兩個維度分析：

維度1 按企業(yè)職能劃分

舉例來說，比如 Marketing 里面的 MailChimp。MailChimp 是灣區(qū)（舊金山灣區(qū)的）做 E-mail DEM 的一家公司，主要提供的saas服務(wù)是通過買MailChimp的賬號，便可以群發(fā)郵件給客戶，或者是感興趣的對象，內(nèi)容則可以是對公司服務(wù)的各種描述。

那什么是 Service呢？主要指的是售后、客服、收集反饋。

再通過例子來看，比如 Uservoice。消費級互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品擁有很多的用戶，但對于如何手機用戶反饋，更多的產(chǎn)品以前只是選擇留一個 support，也就是非常簡單的留言窗口，做不到很好的互動性。因此，Uservoice 就是提供一個即插即用的用戶論壇，反饋的插件可以給到企業(yè)級用戶，服務(wù)于消費級互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的 App 中去。

再比如，在 HR 領(lǐng)域的 ZENEFITS。之所以 ZENEFITS 能在兩三年時間，成為獨角獸企業(yè)，最主要的原因是創(chuàng)始人切入的場景非常正確。ZENEFITS 選擇幫助企業(yè)搭建一個給員工提供保險購買福利的 saas 軟件。

當然，隨著整個互聯(lián)網(wǎng)的繁榮，也產(chǎn)生了很多協(xié)作的軟件，或者是在 BI 和分析領(lǐng)域也有很多流行的 saas 軟件，當然還有其他的。

維度2 從垂直角度去劃分

先舉第一例子，是美國的一家教育科技公司 EDMoDo，主要提供的是教育領(lǐng)域的內(nèi)容管理和家校互動的功能。通俗來說，就是家長、老師還有孩子，可以在 App 上看內(nèi)容和互動留言，但因為是教育行業(yè)的，會面臨嚴格的審查，還得適應(yīng)美國的教育體系。再比如，Othre 里的 Shopify，類似國內(nèi)的有贊模式，用戶通過 Shopify 可以開一個自己的網(wǎng)店或者店鋪。

對美國 saas 軟件的總結(jié)

從行業(yè)和業(yè)務(wù)兩個角度，通過一橫一縱維度去觀察 saas 領(lǐng)域的慣例軟件可以發(fā)現(xiàn)，基本是利用了移動互聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)，從而幫助客戶完成了信息化、數(shù)據(jù)化。尤其是數(shù)據(jù)化，可以讓用戶行為、用戶交易、企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)、管理流程數(shù)據(jù)等，都留存在系統(tǒng)中。我主要有兩點發(fā)現(xiàn)：

觀點1

觀點2

中國 saas 現(xiàn)狀

通過觀察可以看到，美國在云計算領(lǐng)域，有 saas、PaaS、IaaS。在中國，大多數(shù)的企業(yè)大家都很熟悉，基本上如上圖所示。根據(jù)我的觀察，在職能劃分和技術(shù)本質(zhì)上，與美國相差不大，但是有一個缺點和一個優(yōu)點。

缺點：中國 saas 企業(yè)，在管理理念和管理咨詢上不如美國企業(yè)。這是因為中國企業(yè)文化太新，企業(yè)管理所有的根基都來自于西方世界，而美國等國家則具有完善的人力管理、財務(wù)管理理念，像 Salesforce、SAP 的 ERP 理念來自于現(xiàn)代管理學之父彼得·德魯克和營銷領(lǐng)域的菲利普·科特勒大師，因此，西方國家在這一領(lǐng)域就會很強，這是中國企業(yè)需要學習的。

優(yōu)點：中國的消費互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，在市場規(guī)模、消費速度上，都是西方國家不能相比的。就是在這樣的環(huán)境下，催生出中國的 saas。比如，在國內(nèi)的電商領(lǐng)域有有贊以及其他的企業(yè)，但在美國板塊只有 Shopify，這是因為國內(nèi)本身具有的強社交關(guān)系鏈。

以此來看，saas 是更廣的一個概念，saas 是將軟件當作服務(wù)。而管理軟件是根據(jù)職能或者行業(yè)進行劃分，從而對公司進行有效管理，其核心是輸出管理理念。

二、AI 的應(yīng)用

1. AI 的概念

AI 發(fā)展的三個階段

第一階段，1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語。這個階段，基本上是各種理論性的論文和科學研究。

第二階段，到了80年代，隨著計算機的出現(xiàn)，產(chǎn)生了機器學習，能夠做一些數(shù)據(jù)處理。

第三階段，主要指的是2010年之后，由于 GPU 技術(shù)的大力發(fā)展，有了機器的深度學習，這才有了現(xiàn)在

AI 的四個門類

門類1：機器學習和深度學習

雖然 NLP、CV、Forecasting 都屬于機器學習的一部分，但這里特指的是分析結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，從而找到規(guī)律進行預測，通常應(yīng)用在反欺詐、股價預測、溫度預測方面。

門類2：自然語言處理

這就是讓機器能夠像人一樣去理解語言和文字，能夠從中挖掘信息進行決策。

門類3：CV（Computer Vision）

這是讓機器通過相機，能夠像人一樣去處理看到的數(shù)據(jù)，機器看到的通常的是圖片、視頻等，從而進行推斷分析。

門類4：Forecasting&Optimization

這屬于比較專的一個AI領(lǐng)域，主要是對平臺進行優(yōu)化。應(yīng)用的領(lǐng)域，比如讓滴滴能及時調(diào)度幾千萬的司機，讓電商商城平臺可以管理發(fā)貨速度等。

數(shù)據(jù)的重要性

正如上圖所示，明斯基定的目標非常宏大?？涩F(xiàn)在的 AI 技術(shù)即使到了第三個階段，但離真 AI 還是非常遙遠，幸運的是擁有龐大的數(shù)據(jù)。

那么，在 AI 領(lǐng)域的數(shù)據(jù)是什么呢？其一，數(shù)據(jù)是AI算法的養(yǎng)料，通過經(jīng)驗可以告知我們一件事情發(fā)生的規(guī)律，還可以幫助人將世界具象化，排除一些不確定的條件。

舉例來看，如圖4所示，左圖是微軟非常出名的聊天機器人小冰，人類可以跟它聊天氣、聊人文地理、聊哲學。但是，對于它不知道的游戲世界，人說再多它也聽不懂。

右圖則是 Google 非常出名的項目 Waymo，這是一個智能駕駛的車，曾獲得大額融資，且確實離無人出租車越來越近。但如果將其放置于中國的道路上，對它來講就是很復雜的條件，就需要更多的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)才能來處理。

從這兩個例子，都足以看出數(shù)據(jù)對于 AI 的重要性。

2. 企業(yè)和行業(yè)中的 AI 應(yīng)用

AI in saas 屬于應(yīng)用層

如圖所示，最下面是數(shù)據(jù)源和 API，以及一些開源的框架。這類型企業(yè)基本上做最基礎(chǔ)的芯片，或者是做算力的，或者是做基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集。

往上一層是很多開源的企業(yè)，但開源并不代表就是免費。這類型企業(yè)通常都做得很大，營收規(guī)模也很大。這個空間主要是給開發(fā)者和 AI 行業(yè)去提供工具，所以這層是工具層。

再往上，左邊是偏技術(shù)本身的，包括云計算、大數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫相應(yīng)的服務(wù)。中間是垂直 AI 算法站，包括做數(shù)據(jù)分析、BI、CV、NLP 語言處理和語音等等。

那么，企業(yè)軟件位于什么地方呢？saas 類的 AI或 AI in saas 其實屬于應(yīng)用層。

往常很多人會說做 saas 類 AI 公司沒有技術(shù)，這顯然是錯的，只是其所處行業(yè)就是在應(yīng)用層，可幫助企業(yè)解決具體問題，更多關(guān)注的是應(yīng)用場景。

圖中還有一些垂直類型的企業(yè)，在我看來，垂直行業(yè)類的 AI 企業(yè)有很強的應(yīng)用場景，出現(xiàn)的也很早。

它們主要是在指紋識別、人臉識別領(lǐng)域的公司，這類公司在上世紀90年代之前就出現(xiàn)了，但只是在做技術(shù)的早期積累和一些早期客戶的服務(wù)。之后，因為云計算和開源的出現(xiàn)，才有了越來越多的 AI 平臺，也就出現(xiàn)了更多的 AI 公司，面向更細分和更小眾的行業(yè)人群。

我認為，向垂直細分類發(fā)展的趨勢是對的。因為人工智能就如同社會，需要各種分工，應(yīng)該每個行業(yè)都有一些特別專業(yè)的人，未來 AI 一定是會這樣慢慢去超這一趨勢發(fā)展的。

AI 和 saas 結(jié)合的發(fā)展趨勢

根據(jù) Gartner Hype Cycle 2019年在 AI 領(lǐng)域的數(shù)據(jù)顯示，GPU 基本已經(jīng)到了非常成熟的階段，當然也包括語音識別。

從圖中還可以看出，自動駕駛其實處于一個很低迷的時期，盡管前幾年炒得很火熱，但目前還是比較困難，相信曙光就在眼前。

再看聊天機器人，AutoML 等公司都處于高處，都在自動建模。還有在上升階段的 Neuromorphic Hardware，是一個新型的芯片，它是用神經(jīng)擬態(tài)在做計算，不需要走傳統(tǒng) x86 的框架，就可以直接提供更高階的 AI 模型的建模能力。

最后，再看云計算的發(fā)展趨勢。云計算包括混合云、私有云、容器部署管理等，還有現(xiàn)在比較新的，如區(qū)塊鏈、無服務(wù)器云計算、邊緣計算，這里都有很多新的需要學習的技術(shù)。

隨著技術(shù)的發(fā)展，一定還會有一波新的浪潮。要贏在當下，但是也要抓住未來，當你在非常困難的時候，不要太在意當下的困難，要努力把公司推到上升期，未來也許就在眼前。

02 AI 在 saas 管理軟件中的應(yīng)用和未來趨勢

網(wǎng)站欄目：被冷落的 AI，如何在 SaaS 領(lǐng)域“火”起來
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