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

主要內容

第一部分，AI 在 saas 管理軟件領域的應用

中美 saas 的對比分析

AI 在企業和行業的應用

第二部分，AI 在 saas 管理軟件中的應用和未來趨勢

AI 的應用案例

RPA 賽道場景應用和前途

數據掣肘

產品研發與落地中的瓶頸

跨部門協作與跨領域協作

分享嘉賓：

李一帆 品覽 創始人&CEO

一、中美 saas 軟件對比

1. 何為 saas

首先，saas 概念出現在云計算之后，在沒有云計算時，更多講述的是軟件，比如桌面軟件、企業軟件等。但是，在云計算出現之后，才開始有像服務一樣的形式定義軟件服務，這便是 saas。

最典型的 saas 應用，如 Dropbox、Slack、ZOOM、JIRA，基本都是一打開網頁，通過 web 就可以訪問的程序和服務。

那 saas 形成的關鍵因素有哪些呢？我認為主要有三個：

第一，肯定離不開互聯網。如果沒有互聯網，就不存在 saas，這是因為 saas 里所有的數據和程序都存在于服務器里，消費者與用戶只有通過互聯網才可以訪問。

第二，主要是消費級互聯網的大發展。

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。Amazon 把電商服務過程中空余的虛機拿出來做銷售，賣給普通的開發者，讓普通開發者用很便宜的價格買到服務器。因此，這些服務器最初就是從消費級的電商而來。而且，不管是消費級互聯網，還是現在看到的企業微信，包括一些擁有著 To C 基因和影子的應用，都與此相關。所以，消費級互聯網也是非常關鍵的驅動技術。

第三，則是云計算本技術的發展。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用和數據，或者在網上銷售軟件應用等，這都是比較重要的發展歷程。

最后，用一句話總結，saas 就是通過云端來使用的軟件級服務。

2. 中美 saas 軟件對比分析

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

維度1 按企業職能劃分

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

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。消費級互聯網產品擁有很多的用戶，但對于如何手機用戶反饋，更多的產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級用戶，服務于消費級互聯網產品的 App 中去。

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

當然，隨著整個互聯網的繁榮，也產生了很多協作的軟件，或者是在 BI 和分析領域也有很多流行的 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域的內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 上看內容和互動留言，但因為是教育行業的，會面臨嚴格的審查，還得適應美國的教育體系。再比如，Othre 里的 Shopify，類似國內的有贊模式，用戶通過 Shopify 可以開一個自己的網店或者店鋪。

對美國 saas 軟件的總結

從行業和業務兩個角度，通過一橫一縱維度去觀察 saas 領域的慣例軟件可以發現，基本是利用了移動互聯網和云計算技術，從而幫助客戶完成了信息化、數據化。尤其是數據化，可以讓用戶行為、用戶交易、企業內部數據、管理流程數據等，都留存在系統中。我主要有兩點發現：

觀點1

觀點2

中國 saas 現狀

通過觀察可以看到，美國在云計算領域，有 saas、PaaS、IaaS。在中國，大多數的企業大家都很熟悉，基本上如上圖所示。根據我的觀察，在職能劃分和技術本質上，與美國相差不大，但是有一個缺點和一個優點。

缺點：中國 saas 企業，在管理理念和管理咨詢上不如美國企業。這是因為中國企業文化太新，企業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、財務管理理念，像 Salesforce、SAP 的 ERP 理念來自于現代管理學之父彼得·德魯克和營銷領域的菲利普·科特勒大師，因此，西方國家在這一領域就會很強，這是中國企業需要學習的。

優點：中國的消費互聯網發展迅速，在市場規模、消費速度上，都是西方國家不能相比的。就是在這樣的環境下，催生出中國的 saas。比如，在國內的電商領域有有贊以及其他的企業，但在美國板塊只有 Shopify，這是因為國內本身具有的強社交關系鏈。

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

二、AI 的應用

1. AI 的概念

AI 發展的三個階段

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問題，并首次提出了“人工智能”這一術語。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，產生了機器學習，能夠做一些數據處理。

第三階段，主要指的是2010年之后，由于 GPU 技術的大力發展，有了機器的深度學習，這才有了現在

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構化的數據，從而找到規律進行預測，通常應用在反欺詐、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據，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領域，主要是對平臺進行優化。應用的領域，比如讓滴滴能及時調度幾千萬的司機，讓電商商城平臺可以管理發貨速度等。

數據的重要性

正如上圖所示，明斯基定的目標非常宏大。可現在的 AI 技術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據。

那么，在 AI 領域的數據是什么呢？其一，數據是AI算法的養料，通過經驗可以告知我們一件事情發生的規律，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，就需要更多的經驗和數據才能來處理。

從這兩個例子，都足以看出數據對于 AI 的重要性。

2. 企業和行業中的 AI 應用

AI in saas 屬于應用層

如圖所示，最下面是數據源和 API，以及一些開源的框架。這類型企業基本上做最基礎的芯片，或者是做算力的，或者是做基礎數據的收集。

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

再往上，左邊是偏技術本身的，包括云計算、大數據處理和數據庫相應的服務。中間是垂直 AI 算法站，包括做數據分析、BI、CV、NLP 語言處理和語音等等。

那么，企業軟件位于什么地方呢？saas 類的 AI或 AI in saas 其實屬于應用層。

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

圖中還有一些垂直類型的企業，在我看來，垂直行業類的 AI 企業有很強的應用場景，出現的也很早。

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

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

AI 和 saas 結合的發展趨勢

根據 Gartner Hype Cycle 2019年在 AI 領域的數據顯示，GPU 基本已經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，它是用神經擬態在做計算，不需要走傳統 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，再看云計算的發展趨勢。云計算包括混合云、私有云、容器部署管理等，還有現在比較新的，如區塊鏈、無服務器云計算、邊緣計算，這里都有很多新的需要學習的技術。

隨著技術的發展，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 管理軟件中的應用和未來趨勢

新聞名稱：被冷落的 AI，如何在 SaaS 領域“火”起來
文章分享：http://m.newbst.com/news0/103000.html

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