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时间:2018-12-04
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1、SaaS行业:AI+SaaS才是未来趋势 云计算数据越来越强大,AI又会给如何改变SaaS,AI+SaaS的才是未来的发展模式。随着AI在SaaS行业的指数级增长,许多的大公司都已经领先一步布局。 近几年,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,并收购了许多AI公司。Shopify推出了机器学习驱动欺诈防御、Salesforce推出了人工智能平台Einstein。 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
2、决消费者问题的AI应用。 在今年的SAASNORTH峰会上,我与许多专家讨论了人工智能在SaaS行业的发展。以下是他们眼中AI+SaaS的未来: 第一波:大公司领先一步 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。 SaaS加速器L-Spark的创始人LeoLax表示:“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
3、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。Shopify的数据和分析高级副总裁DavidLennie解释说: “最大的价值是尽可能快地获得最大的样本量,而当你拥有一大群用户与你一样做同样的事情的时候,这是更可能实现的。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。 Lennie认为,专注于解决某个特定问题而不是“一体化
4、”解决方案的SaaS工具,可以更好地获取合适的数据来训练机器学习应用。一旦公司能够访问来自全球数百万用户的“干净”、庞大的数据集,他们就可以开始解决问题。然而,Rubikloud的CEO兼联合创始人KerryLiu认为,直到目前为止,人工智能方面最好的成功案例还是在企业内部。 “无论是Google优化搜索,还是Salesforce使用Einstein来帮助销售经理确定的最佳使用案例,迄今为止大部分成功的应用都是为了提高内部效率和内部产品开发。 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
5、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。 第二波:云计算拉平竞争环境 一直到最近,SaaS行业的一些新兴企业才真正使用高级AI应用。Affinio的创始人ArdiIranmanesh表示:“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。 然而,在过去的几年中,通过使用AWS,MicrosoftAzure,GoogleCloud和Oracle等云计算服务,利用“人工智能即服务”云工具,为小公司使用机器学习等更高级
6、应用打开了大门。 也就是说,这些云服务所提供的支持是在底层的计算层面。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。 SaaSAI进化的这个更具包容性的“第二阶段”已经导致了许多专业细分的AISaaS公司出现,这些公司致力于解决垂直市场的问题,而不是与大公司在生产力或通信方面竞争。 正如Mobify的联合创始人兼CEOIgorFaletski所指出的,“AI已经存在了一段时间。新的改变是他正在向开发者敞
7、开大门,越来越多的小创业公司可以使用AI。” 诸如Beanworks和MindbridgeAnalyTIcs等公司专注与新兴垂直行业,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。 EnergyXSoluTIonsCTOAlexCorneglio证实了这一趋势。“我看到一个全新的垂直产品,可以根据具体的市场角色进行定制,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。DavidLennie在SAASNORTH峰会上强
8、调,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。他提醒说,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。 Lennie建议,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。“也许你可以通过合作交换一些数据。” Iranmanesh预计将有更多的传统公司向AI初创公司开放数据。他提到万事达卡和Visa这类开放数据的公司,他认为
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