近几年,SaaS火起来,人工智能更是大热。SaaS 行业的领导企业为了在竞争中占据领先地位,已经在人工智能研发方面投入了大量资金。


由于云计算服务为获取人工智能提供了可能,我们正处于一个新时代,SaaS 供应商开始推出真正解决消费者问题的 AI 应用。


在将来,人工智能在 SaaS 行业的发展就是 AI + SaaS 的未来 。


传统的 SaaS 模式基于每月大量的付费订阅,这意味着 SaaS 公司需要不断改进和培养客户关系,以确保客户持续付费。


AI 正在帮助 SaaS 公司减少建立客户关系相关的人工劳动,并帮助 SaaS 公司以更有意义的方式与客户交流。


以往几年,只有真正资金充足的 SaaS 巨头才有资源聘用合适的人才,并投资于有意义的 AI 研发。但是仅资金不足以实现有用的人工智能应用。主要的基础是数据,大量的数据。


建立自己的平台 SaaS 公司有了一个良好的开端。训练机器学习系统最大的障碍之一是获得足够大的数据集。SaaS 公司通常提供一种解决方案,以此进入市场获取用户,最终获得更多的数据。


虽然迄今为止,领先公司的大部分应用都是内部的,但正朝着正确的方向前进。专家表示,人工智能将在自动化、个性化、语音输入和用户安全性方面得到提高。


AI 大量被滥用于营销目的。许多小公司仅仅使用了聊天机器人或线性回归等基本应用,就宣称自己是 AI 公司。


目前云服务所提供的支持很多都仅仅是在底层的计算层面。但是云计算服务已经改变了这种状况,使得小型企业无需拥有任何硬件或担心数据安全,就可以获得构建有意义的 AI 应用所需的计算能力,并可以部署在全世界任何地方。


AI 已经存在了一段时间。新的改变是他正在向开发者敞开大门,越来越多的小创业公司可以使用 AI


现在也有公司开始专注与新兴垂直行业的合作,实现审计和会计等白领任务的自动化,迄今为止,SaaS 巨头基本上忽视了这些领域。垂直行业领域可以根据具体的市场角色进行定制,把所有微妙的品质现在全部嵌入到产品和服务中。


然而,开发有意义的 AI 应用的最大挑战是获得专有数据集。AI 的价值不仅仅在于强大的算法,也在于公司获取的数据集。企业应该充分了解如何使用数据,然后再去构建基于 AI 的解决方案。


为了克服 AI 数据鸡与蛋的难题,新兴的 AI 公司将不得不共享更多的数据,包括与传统公司合作。


更成熟的 SaaS 公司已经收集了大量用户和运营数据的,所以它们的机器学习系统的智能呈指数级增长,在不久的将来,我们很可能会看到更关注与解决真正的企业问题。


2018 年,SaaS 巨头将越来越多地在平台级进行竞争,在云计算服务上运行其部分服务,以处理对自定义应用和更高级的 AI 应用的需求,从而实现一系列核心业务功能的自动化。


与此同时,随着人工智能在各行各业的普及,更小、更专业的玩家将能够获得更多的客户,从而获得更多的数据集来训练人工智能。如果小公司专注于解决一个一个的具体问题,这将使他们有能力转向解决类似的问题,并将其平台发展到 SaaS 巨头的水平。