众所周知，AI能帮助我们高效解决问题，减少重复繁琐的工作。在商业上能够提高转化率，例如电商平台的推荐算法。那么，AI和SaaS行业结合会碰撞出什么火花呢？本文作者对此进行了分析，与你分享。
一、AI正在大杀四方
今年9月，抖音及海外版 TikTok 宣布，蝉联全球移动应用收入榜冠军。两款软件共吸金超过 3.15 亿美元，是去年的1.7倍。
历数字节的发家，离不开AI的加持。应用了AI的猜你喜欢，总是能猜到用户的心里，让人一刷就停不下来。
但要追寻这项技术的源头，抖音还真该感谢下亚马逊。2000年，亚马逊首先把智能推荐引入了商业市场。
事情源于一场人类与机器的间的赌约。
面对公司引入人工智能的决定，亚马逊的编辑团队嗤之以鼻，推荐好书这件事情机器怎么能干？机器能懂什么是好书吗？
这场赌约应声而落。
一边是身经百战的图书编辑，一边是才刚诞生不久的初期AI。
最开始形势是一边倒的，但仅仅用了半年时间，AI通过自我学习，在推荐的成功率上已经远超人工团队。
事情的结果大家都知道了，这项技能现在几乎成为了电商领域的标配。
音乐、小说等方向也不甘寂寞，纷纷跟上，猜你喜欢就这样被应用到了C端客户的方方面面。
而现在，这股AI的风，也吹向了B端领域，在SaaS行业大杀四方。
工具类SaaS，靠着生成式AI，来生成图片，生成文本，甚至生成视频。
业务类SaaS，在AI客服、AI电话营销之后，又有了AI面试、AI报税等场景，新花样层出不穷。
与此同时，AI和人类的竞争，也被各种影视题材反复演绎。站在科技和人文的十字路口，我们有必要从新技术的应用层面，来看看AI的现状和挑战。
二、AI的能力几何
AI到底是什么？
简单来说，AI是一种技术，是一种让机器学习人的思维的技术。
那机器应该如何学习人的思维呢？四个字可以概括——题海战术。
比如说我们希望AI能快速识别出图片中是否有猫。
我们需要喂给AI一堆有猫和无猫的照片，然后让AI判断哪些照片有猫，最后再给AI“改作业”，告诉它实际哪些图片是有猫的。通过投喂-判断-纠错的反复循环，不停训练AI输出判定成功的概率。
再比如我们希望AI预测出更符合的用户心意的商品。
我们需要给到AI大量的数据，包括商品的数据，用户自身和相似用户的行为数据，让AI在一次次试探中，建立用户属性和商品属性的关联，最后得出可能和用户关联最大的商品。
这有点像是人类所说的【洞察】，在数不清的大量因素中，揪出最相关的因子，得出最优解。
这个过程，本质是解决目标函数最大化问题的一种数学运算，也被AI界称为深度学习。
几乎在任何领域，深度学习都能发挥识别、预测、分类、合成的作用。
也是因为有了深度学习做基础，NLP（自然语言处理）技术才有了发挥空间。
这个技术看起来很陌生，但实际我们生活中，经常在享受它的便利。
对着手机喊Siri，问天猫精灵现在几点了，让小米智能控制家里的扫地机器人工作，这些时候，都是在使用机器理解语义，正确应答的能力。
NLP能帮助机器理解人类的语言，甚至能联系上下文的语境，给到合乎情理的答案。
例子虽然有些细思极恐，但可以让我们初步一窥NLP的能力。
当然NLP犯错的可能性也很大，人工智能不具备常识，创造力，在分析推理和抽象概念也很弱。但现在已经实现的能力，已经能让人类生活得到一些便利。
如果说NLP让机器会“说话”，还有一个领域是让机器只干不说的。
它就是近几年很热的RPA（机器人流程自动化）赛道。
这个赛道的“小机器人“生活在电脑里，它沉默寡言，只要你运行程序，就能按照设置好的路径自动开始工作。
非常像是一个任劳任怨，全年无休的小助手。
具体来说，这个小助手的能力可以体现在哪些方面呢？
大量数据+简单逻辑+重复工作，是最能发挥它工作的空间。
例如报税，对于很多企业来说，工作量大还容易产生风险。
需要财务人员登录报税系统，手工录入发票信息，填写并提交纳税申请，最后审核纳税后打印纳税审批表。
而只要设置了自动化的步骤，应用了机器人系统。需要的时候点击运行，平均平均报税时间从30分钟减少到3分钟，效率也提高了85%以上。
另外，机器人的每一步都有记录，帮助企业覆盖业务管理系统和验证机制。
除了上面介绍到的深度学习、NLP、PRA，像面部识别、ARVR、无人驾驶、硬件机器人也可以归为AI的领域。
而且，这些能力还可以相互叠加。
例如一个居家型机器人，就要求能自动识别，自动按流程工作，甚至完成一些额外的内容。
让机器具有人类的思维和智慧，不再是一句空话。
三、AI+SaaS，碰撞出了两个趋势
AI拥有和人类近似的智慧，再加上不知疲倦的光环， 简直是老板们梦想中的员工。
但各个产业的所有企业中，只有不到10%的企业应用了AI技术。
企业选择AI的过程，遇到的问题多种多样。
首先是需求层面，aI作为新兴的技术手段，拥有百花齐放的子领域，普通人很难全面地了解AI有什么能力，更别提说明确提出需求，说清楚希望有一个什么样的AI，来解决自身经营的什么问题。
其次是技术应用层面。贵是最大的原罪，团队，算法，乃至机器运力，全都是烧钱的元素。
而这个时候，SaaS公司挺身而出，为企业使用AI提供了方案：我在系统里应用了AI能力，能在财务（HR/销售等）方向提效，省去至少3-5个员工的工作。”
趋势一：越来越多的SaaS产品正将AI技术核心业务中
AI所有的应用场景，都是为了提升效率。
从工业革命开始把工作拆的更细，或许就注定会有今天。
当年我们让人和人之间按步骤来协作，到如今，让人和机器互相接力。
在繁琐耗时但能力要求相对单一的事情上，人类可以拍拍AI的肩膀，把工作交给它。
开完会了，做会议记录太麻烦，用会议软件可以一键语音转文字。
当前几乎所有企业协同的软件，都有了这项能力。
人工坐席成本高，那用智能外呼。
现在不少SCRM就把这个能力嵌入了自己服务。
围绕赋能销售流程的卖点，改造客户提升质量。
可以根据不同的业务运营场景，制定符合自身情况的AI流程和话术，使用真人录音，真实且情绪饱满。
除了打电话，AI外呼能根据通话情况，自动分析语义并判断客户意向，按意向高低，并发送短信引导用户添加销售人员。
根据统计，每天人工拨打电话量一般为100-300通，而AI外呼能做到一个机器人坐席每日可拨打300-800通电话，节省70%人工成本，加粉效率可达15%-40%。
而在人类不擅长的大数据分析和相关因子预测等领域，也可以让AI先上。AI分析完成后，拍拍人类员工的肩膀：这些结论给你，你看看对你有用吗？
CRM，可以使用AI，给销售流程提供更多决策参考。
场景1：根据成单概率给线索打分
当市场部搜集过来的线索，可以根据线索特征进行打分，让销售优先跟进成功率高的客户，最大化工作效果。
场景2：预测客户LTV
当客户签约后，转为客户成功团队维护，此时如果可以预测客户的LTV（全生命周期价值），就可以更好的给客户进行分层，以及配备合适的服务资源。
场景3：挖掘客户流失倾向
所以如果能提早判断客户流失倾向，对于公司无疑有极大的价值，公司可以动员资源去接触和挽留。
在HCM领域，也有SaaS企业应用了AI技术。
例如在智能化人才库上，可以使用AI做数据引入和激活。 首先是人才的自动化入库，将合适的候选人直接推送到HR面前，进行人才打捞。
然后再进一步，通过短信邮件或者智能外呼等自动化方式去激活候选人，挖掘他们的意向。
这个过程应用了AI技术，形成了从人才库的整理-打捞-激活的闭环。
此外不少BI SaaS，也以使用AI为亮点。
数据统计出来了还不算，对数据作出分析和预警，让企业更直接的体验到数据价值。
从SaaS软件的使用过程来说，大致分为 1数据线上化- 2流程线上化- 3流程提效。
而SaaS企业的难题，在于怎么样激励企业完成这三步，最后让企业看到价值。
AI或许就是很好的一个突破口，不需要企业走过完整的流程，动员全部的人力。可以只用一个单点，就能让企业看到效果的增强，解决SaaS软件价值感知慢，造成的客户激活难的问题。
对成功的渴望不会引领成功，只有成功才会引领成功，我们要做的，就是用AI去为企业造就一个个小成功。
SaaS公司应用的AI能力，除了自建，还可以外采。
这是第二个趋势：互联网巨头入局，开放AI能力。
亚马逊云，就有一款开放的智能AI工具。
只要准备好丰富的数据，设置需要的模型，不用理解机器是如何工作，就能预测出最后的概率数据，并得出和结果高度相关的因素。
举个例子，外呼团队每天会接收大量的销售线索，所以需要从线索中找到接通成功率最大的客户，来安排每天的工作。在应用了模型预测，并按照预测成功率从高到低拨打，电话接通率从35.17%，到达了49.4%。
腾讯云，已提供了超过300多项标准化AI开放能力和80+AI行业解决方案。
All in AI的百度，以及在IaaS上领先的阿里云，也都在AI上提供了大量的开放能力。
四、AI+SaaS的挑战
根据Gartner2022 年度人工智能技术成熟度曲线，智能应用已经翻过了第一座大山，进入到稳步爬升期，距离生产成熟期只有2-5年的时间窗口。
此时，让我们把目光放在局限和挑战上，纵观全局，了解AI。
1. AI的落点有局限
对于生产者，要警惕的是面子工程和虚假繁荣。
找到最适合切入AI的落点，一方面是选择技术发展得比较成熟的领域。例如整理数据并预测、语言理解、翻译、应答。
另一方面是结合自己的业务，寻找真正能用AI做到效率提升的部分。划定好AI和人类的分界线，AI负责定量分析、成果优化和重复性工作，人类按其所长贡献自己的创造力、策略思维、复杂技艺、热情和爱心。
另外，购买者的冲动消费也是需要注意的。
谁说企业决策就一定深思熟虑，SaaS行业有太多购买后再也不打开软件的客户。
所以面对用户，面对AI这种有门槛的概念，克制描述AI的能力和效果。
2. AI的技术有局限
AI的技术局限来自于世界本身。
即然用机器来模仿人工智能，让机器来学习人类世界产生的物料。
那么，人类的思想上限就是AI的思想上限。AI会吸收好的，也会吸收偏见。
以AI的深度学习为例。
它离不开海量的相关数据、单一领域的应用场景以及明确的目标函数。这三项缺一不可，如果缺少其中任何一项，深度学习将无用武之地。
海量的相关数据，除了偏见，还会涉及合法获取，隐私安全等问题。
单一领域的应用场景和明确的目标函数，会非常考验企业的价值观。如果在预测模型中，只以单一的利润作为指标，忽视员工和客户的体验和幸福，或许也并不合理。
同时，AI也被证实不具备常识和逻辑推断，这给了AI犯错的可能。
最后AI不可解释的特性，也会对企业带来一些挑战。
淘宝曾经的排序算法，采用过“有指导的机器学习”方法，参与排序的参数是通过算法生成的。这样效果最好但是无法解释。
也就是说，淘宝官方有时候不太容易解释为什么某些指标的权重会比较高，而某些指标又比较低？举个例子，假设系统自动判断“收藏量”的影响权重很低，但确实难以说明为什么会是这样的。更重要的是，面对卖家来质疑时，淘宝没办法挺直腰板、理直气壮地说，你这家店流量降低，是由于某种原因，你们需要通过怎样的方法来提高你的店铺流量。
当然淘宝在2011年修改了自己的排序规则，做到了可解释原因，与此同时应该也牺牲了一些转化率。
它把参与搜索排序，尤其是判断卖家服务质量的各项因素，包括退款率、纠纷率、转化率、好评率、DSR动态评分等，都明确出来，告诉卖家排序有所变化的原因是哪些。
所以，从不可解释到可解释。背后的是人类想要什么，是最高的转化率，还是更好的生态。
3. AI的高效有局限
AI解决的是高效的问题，但是当效率是否有临界值？效率让我们更快的抵达那个终点，但我们要那么快抵达终点做什么？
正如很多人说毕生梦想是财富自由，但是财富自由以后要追求什么？
我们需要结果，或许我们也需要慢下来。毕竟AI的诞生，是希望人类有更多的闲暇享受为人的乐趣，而非像机器一样工作。
总的来说，AI是一个很不错的切入点，能够让SaaS企业找到一个切入口，让用户更快的看到和体验到直观的价值。但AI带来的风险和局限我们也应该考虑在内。
当我们有了一项新的技术能力，我们也要有使用技术的智慧和原则。先理解，再应用，才能保护好企业的初心，为客户和自身实现价值双赢。
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