很顯然，AI已經(jīng)不再只是一個(gè)噱頭十足的概念，但人工智能所帶來(lái)的，除了希望的憧憬，還有令人不安的焦慮。
焦慮者之中，有人擔(dān)心AI會(huì)如科幻電影中的橋段那樣統(tǒng)治人類(lèi)，也有人則擔(dān)心自己的飯碗被AI所打破。與蕓蕓眾生相比，AI帶給商業(yè)層面的焦慮更加洶涌，任何一家科技公司在討論AI時(shí)，大家面前的選項(xiàng)從來(lái)不是To Be or Not To Be，而是How To Be？
最近一年來(lái)，在企業(yè)級(jí)SaaS行業(yè)，已有數(shù)十家廠商明確提出了“AI+SaaS”。這是一個(gè)前沿科技顛覆商業(yè)模式的時(shí)代，技術(shù)迭代速度之迅疾，威力之巨大，所有人都心知肚明。
“AI+SaaS”，效率工具的被替代恐慌
如果仔細(xì)查閱過(guò)近兩年來(lái)關(guān)于SaaS行業(yè)的各種研究報(bào)告，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是國(guó)外的Gartner，還是國(guó)內(nèi)的易觀、艾瑞，人工智能都被當(dāng)成一個(gè)獨(dú)立的單元出現(xiàn)在了SaaS行業(yè)的研報(bào)中。
研究機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為：AI作為一種技術(shù)要素，已經(jīng)開(kāi)始了與企業(yè)級(jí)SaaS相互融合的進(jìn)程，而這一趨勢(shì)的主要推動(dòng)力則源自用戶(hù)對(duì)“更高效的企業(yè)級(jí)應(yīng)用”的強(qiáng)烈訴求。
事實(shí)亦是如此，無(wú)論SaaS公司搬出多少概念，玩出多少新花樣，企業(yè)級(jí)SaaS效率工具的本質(zhì)始終不會(huì)改變，即提升企業(yè)用戶(hù)銷(xiāo)售及管理效率的使命始終不會(huì)改變。
不知是否有人跟二爺產(chǎn)生過(guò)同樣的疑問(wèn)：為什么將計(jì)算器、提醒事項(xiàng)、語(yǔ)音備忘錄等應(yīng)用拖進(jìn)一個(gè)文件夾，iPhone會(huì)把它們命名為“效率”？開(kāi)始時(shí)迷惑，后來(lái)逐漸想通了，上述應(yīng)用其實(shí)都是在幫助我們更高效的解決實(shí)際的問(wèn)題。
所謂“高效”，也就是在成本恒定的條件下，讓我們能花更少的時(shí)間解決同樣多的問(wèn)題，或是在同樣的單位時(shí)間內(nèi)解決更多的問(wèn)題。那么，從效率的角度來(lái)看，AI+SaaS會(huì)帶來(lái)什么？
在企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)中，由于需要雇傭勞動(dòng)力而產(chǎn)生的人力成本往往是最大的一筆開(kāi)支。隨著中國(guó)市場(chǎng)人口紅利的消失殆盡，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)表明，人會(huì)越來(lái)越貴。
千禧年之初，“電算化”是當(dāng)時(shí)的新趨勢(shì)，中國(guó)企業(yè)掀起了第一波信息化浪潮，即是讓計(jì)算機(jī)去優(yōu)化生產(chǎn)（管理）結(jié)構(gòu)。再到近10年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，企業(yè)的信息化逐漸從獨(dú)立部署走向云端，SaaS模式帶來(lái)第二波企業(yè)信息化浪潮，其最大意義是大幅降低了軟件系統(tǒng)自身的成本，繼續(xù)拉大了系統(tǒng)成本與人力成本之間的剪刀差。
隨著人工智能開(kāi)始進(jìn)入商用領(lǐng)域，如果說(shuō)計(jì)算機(jī)和軟件系統(tǒng)帶給企業(yè)的是人力成本的“優(yōu)化”，那么AI帶來(lái)的則是對(duì)人力的“替代”。顯而易見(jiàn)，當(dāng)AI代替人力，企業(yè)在人力成本上的支出將呈指數(shù)級(jí)下降。
與此同時(shí)，具備深度學(xué)習(xí)能力的AI在單位時(shí)間內(nèi)處理同等當(dāng)量問(wèn)題的速度比人更快。伴隨算法的不斷成熟，AI的運(yùn)算速度會(huì)越來(lái)越快，能夠應(yīng)付的問(wèn)題會(huì)越來(lái)越復(fù)雜，這對(duì)企業(yè)用戶(hù)來(lái)說(shuō)，帶來(lái)的是時(shí)間成本的降低。
當(dāng)人力成本和時(shí)間成本具備雙降的可能性，出于對(duì)最優(yōu)效率結(jié)構(gòu)的追求，企業(yè)將會(huì)重新審視獲取服務(wù)的提供商，他們中有傳統(tǒng)的ISV，有SaaS公司，也有正在路上的AI公司。從這個(gè)角度來(lái)看，提供“替代”服務(wù)的AI公司未來(lái)的勝算會(huì)大一些。
所以，SaaS公司提出“AI+SaaS”，迫切的想趕在AI公司到來(lái)之前搶占人工智能的坑位，否則他們當(dāng)初搶了ISV飯碗的那一幕，可能就會(huì)在AI公司和自己之間上演。
萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到，扼住“AI+SaaS”咽喉的竟是DT
通常情況下，我們?cè)谔峒靶驴萍几锩鼤r(shí)會(huì)將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能三者放在一起討論。云計(jì)算提供基礎(chǔ)計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)，提供多終端彈性可定制服務(wù)；大數(shù)據(jù)則提供分布式計(jì)算和存儲(chǔ)等數(shù)據(jù)工程方面的支持；而人工智能提供概率圖模型、深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)算法方面的支持。
由此可見(jiàn)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能三者事實(shí)上分屬于兩個(gè)不同時(shí)代：云計(jì)算和大數(shù)據(jù)是DT時(shí)代的代表，而人工智能則代表了AI時(shí)代。某種意義上來(lái)說(shuō)，DT是AI的底層架構(gòu)，要做人工智能，則必須要有云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的支持。
舉一個(gè)例子，得益于人工智能深度學(xué)習(xí)能力和不斷進(jìn)化的算法，AI已經(jīng)在衣食住行等諸多方面展現(xiàn)了不俗的能力。按理來(lái)說(shuō)，AI應(yīng)該同樣能夠指導(dǎo)企業(yè)的銷(xiāo)售行為。對(duì)SaaS公司來(lái)說(shuō)，如果能讓AI介入售前環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)用戶(hù)更新銷(xiāo)售模型，帶來(lái)銷(xiāo)量提升，讓軟件產(chǎn)品離“錢(qián)”越近，企業(yè)用戶(hù)就越易于接受，樂(lè)于付費(fèi)。
但事實(shí)上，即便是再聰明的AI目前也在銷(xiāo)售環(huán)節(jié)施展才能。究其原因，是由于AI深度學(xué)習(xí)的能力源自對(duì)數(shù)據(jù)樣本的汲取，數(shù)據(jù)越豐富，AI在算法的加持下則越智能。在to C的應(yīng)用場(chǎng)景下，AI已經(jīng)有足夠多的數(shù)據(jù)可供去學(xué)習(xí)，但to B的企業(yè)數(shù)據(jù)相對(duì)來(lái)說(shuō)還很少。這便如同，給AI一本書(shū)和給AI一座圖書(shū)館的區(qū)別。
回到AI+SaaS的問(wèn)題上，如果AI和SaaS中間少了“數(shù)據(jù)”，它其實(shí)是個(gè)偽命題。那對(duì)SaaS公司來(lái)說(shuō)，比起蒙起眼睛押寶AI的未來(lái)，更應(yīng)該去提升DT的能力，即幫助用戶(hù)獲取數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的能力。
云客服、CRM，是誰(shuí)蹲守在“AI+SaaS”的下個(gè)路口？
毫無(wú)疑問(wèn)，任何新技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用都需要一個(gè)過(guò)程，AI也不例外。AI+SaaS提出之后，最先感覺(jué)到菊花一緊的顯然是SaaS客服行業(yè)，畢竟像客服這類(lèi)專(zhuān)業(yè)化程度不高的人員密集型領(lǐng)域必然會(huì)是AI最好的試驗(yàn)田。
2016年底，業(yè)內(nèi)對(duì)AI客服技術(shù)的討論極為熱烈，無(wú)論是各大巨頭旗下客服產(chǎn)品，還是SaaS云客服行業(yè)的創(chuàng)業(yè)公司都將“人工智能”列為核心關(guān)鍵詞。包括阿里、京東、環(huán)信、網(wǎng)易七魚(yú)、Udesk、快商通等等，一大批SaaS客服提供商都推出了“人工智能客服解決方案”，標(biāo)榜AI概念。
目前來(lái)看，AI客服的確已經(jīng)在問(wèn)答相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的售后環(huán)節(jié)發(fā)揮了比較明顯的作用，帶來(lái)節(jié)省人力成本的價(jià)值自不必說(shuō)。但正如前文所說(shuō)的那樣，AI客服在更為重要的售前環(huán)節(jié)還不能完全滿(mǎn)足企業(yè)用戶(hù)的需求，所欠缺的比如能夠顯著提升流量轉(zhuǎn)化率的智能話術(shù)輔助、智能營(yíng)銷(xiāo)策略等功能。
除了SaaS客服行業(yè)，另一個(gè)對(duì)AI技術(shù)頗為敏感的是CRM市場(chǎng)。美國(guó)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)Gartner通過(guò)對(duì)Salesforce、SAP、Oracle等公司的數(shù)據(jù)分析，在《2016年CRM市場(chǎng)分析報(bào)告》中提出：分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI是CRM未來(lái)發(fā)展方向。甚至有媒體人斷言，AI技術(shù)將會(huì)在未來(lái)三年內(nèi)徹底改變CRM。
縱觀國(guó)內(nèi)外，CRM江湖一直都是國(guó)內(nèi)SaaS行業(yè)的風(fēng)向標(biāo)。主要原因在于，相比其他SaaS領(lǐng)域，CRM起來(lái)的比較早，在商務(wù)智能時(shí)代（BI）積累了一定體量的數(shù)據(jù)樣本，且標(biāo)準(zhǔn)化程度較高，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理和分析也一直是其挖掘的重點(diǎn)。正因?yàn)槿绱?，CRM市場(chǎng)具備了與AI結(jié)合的先決條件，國(guó)外CRM巨頭Salesforce甚至赤裸裸的提出了“AI+CRM”的概念。
即便如此，CRM廠商利用AI技術(shù)讓企業(yè)數(shù)據(jù)“活”起來(lái)，從進(jìn)而介入企業(yè)的決策和管理，這也并非易事。比如，AI化的CRM需將企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理中的前臺(tái)、中臺(tái)、后臺(tái)全流程打通，并連接小B用戶(hù)與外部應(yīng)用。一旦涉及到終端用戶(hù)和連通外部，由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將非常龐大，這對(duì)CRM廠商來(lái)說(shuō)是一個(gè)非常嚴(yán)峻的考驗(yàn)。事實(shí)上，以目前國(guó)內(nèi)CRM廠商在AI領(lǐng)域的技術(shù)積淀來(lái)看，并沒(méi)有誰(shuí)能夠完全實(shí)現(xiàn)。
由此可見(jiàn)，如果SaaS廠商不是碰瓷一般將“AI+SaaS”作為借勢(shì)營(yíng)銷(xiāo)的噱頭，那么僅從BAT或者硅谷挖來(lái)幾個(gè)算法工程師，推出一兩個(gè)叫小A、小B的智能機(jī)器人還遠(yuǎn)不能搞定這“一錘子的買(mǎi)賣(mài)”，有關(guān)星辰和大海的征途還很漫長(zhǎng)。
寫(xiě)在最后：
隨著人工智能正式成為一門(mén)顯學(xué)，嗅著“錢(qián)味兒”蜂擁而至的資本會(huì)快速將這個(gè)市場(chǎng)催熟。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，AI作為一項(xiàng)技術(shù)能力，勢(shì)必會(huì)成為如水電煤一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。
如同“互聯(lián)網(wǎng)+”和“+互聯(lián)網(wǎng)”的討論一樣，“AI+SaaS”和“SaaS+AI”亦是兩種不太一樣的存在。如果跳出SaaS的范疇，從整個(gè)云計(jì)算行業(yè)的角度去審視AI技術(shù)，IaaS服務(wù)商和PaaS平臺(tái)涉足人工智能領(lǐng)域的步伐要比SaaS廠商更為快速。因此，基于IaaS和PaaS的AI會(huì)大大加速“AI+SaaS”的發(fā)展進(jìn)程。
