AISaaS趋势来临，企业们的希望与焦虑

　　这是一个前沿科技颠覆商业模式的时代，技术迭代速度之迅疾，威力之巨大，所有人都心知肚明。
　　很显然，AI已经不再只是一个噱头十足的概念，但人工智能所带来的，除了希望的憧憬，还有令人不安的焦虑。
　　焦虑者之中，有人担心AI会如科幻电影中的桥段那样统治人类，也有人则担心自己的饭碗被AI所打破。与芸芸众生相比，AI带给商业层面的焦虑更加汹涌，任何一家科技公司在讨论AI时，大家面前的选项从来不是ToBeorNotToBe，而是HowToBe？
　　最近一年来，在企业级SaaS行业，已有数十家厂商明确提出了“AISaaS”。这是一个前沿科技颠覆商业模式的时代，技术迭代速度之迅疾，威力之巨大，所有人都心知肚明。
　　一、“AISaaS”，效率工具的被替代恐慌
　　如果仔细查阅过近两年来关于SaaS行业的各种研究报告，你会发现，无论是国外的Gartner，还是国内的易观、艾瑞，人工智能都被当成一个独立的单元出现在了SaaS行业的研报中。
　　研究机构普遍认为：AI作为一种技术要素，已经开始了与企业级SaaS相互融合的进程，而这一趋势的主要推动力则源自用户对“更高效的企业级应用”的强烈诉求。
　　事实亦是如此，无论SaaS公司搬出多少概念，玩出多少新花样，企业级SaaS效率工具的本质始终不会改变，即提升企业用户销售及管理效率的使命始终不会改变。
　　不知是否有人跟二爷产生过同样的疑问：为什么将计算器、提醒事项、语音备忘录等应用拖进一个文件夹，iPhone会把它们命名为“效率”？开始时迷惑，后来逐渐想通了，上述应用其实都是在帮助我们更高效的解决实际的问题。
　　所谓“高效”，也就是在成本恒定的条件下，让我们能花更少的时间解决同样多的问题，或是在同样的单位时间内解决更多的问题。那么，从效率的角度来看，AISaaS会带来什么？
　　在企业的日常经营中，由于需要雇佣劳动力而产生的人力成本往往是最大的一笔开支。随着中国市场人口红利的消失殆尽，越来越多的数据表明，人会越来越贵。
　　千禧年之初，“电算化”是当时的新趋势，中国企业掀起了第一波信息化浪潮，即是让计算机去优化生产（管理）结构。再到近10年来，随着互联网技术的发展，企业的信息化逐渐从独立部署走向云端，SaaS模式带来第二波企业信息化浪潮，其最大意义是大幅降低了软件系统自身的成本，继续拉大了系统成本与人力成本之间的剪刀差。
　　随着人工智能开始进入商用领域，如果说计算机和软件系统带给企业的是人力成本的“优化”，那么AI带来的则是对人力的“替代”。显而易见，当AI代替人力，企业在人力成本上的支出将呈指数级下降。
　　与此同时，具备深度学习能力的AI在单位时间内处理同等当量问题的速度比人更快。伴随算法的不断成熟，AI的运算速度会越来越快，能够应付的问题会越来越复杂，这对企业用户来说，带来的是时间成本的降低。
　　当人力成本和时间成本具备双降的可能性，出于对最优效率结构的追求，企业将会重新审视获取服务的提供商，他们中有传统的ISV，有SaaS公司，也有正在路上的AI公司。从这个角度来看，提供“替代”服务的AI公司未来的胜算会大一些。
　　所以，SaaS公司提出“AISaaS”，迫切的想赶在AI公司到来之前抢占人工智能的坑位，否则他们当初抢了ISV饭碗的那一幕，可能就会在AI公司和自己之间上演。
　　二、万万没想到，扼住“AISaaS”咽喉的竟是DT
　　通常情况下，我们在提及新科技革命时会将云计算、大数据、人工智能三者放在一起讨论。云计算提供基础计算、存储和网络，提供多终端弹性可定制服务；大数据则提供分布式计算和存储等数据工程方面的支持；而人工智能提供概率图模型、深度学习等数据算法方面的支持。
　　由此可见，云计算、大数据和人工智能三者事实上分属于两个不同时代：云计算和大数据是DT时代的代表，而人工智能则代表了AI时代。某种意义上来说，DT是AI的底层架构，要做人工智能，则必须要有云计算和大数据的支持。
　　举一个例子，得益于人工智能深度学习能力和不断进化的算法，AI已经在衣食住行等诸多方面展现了不俗的能力。按理来说，AI应该同样能够指导企业的销售行为。对SaaS公司来说，如果能让AI介入售前环节，帮助企业用户更新销售模型，带来销量提升，让软件产品离“钱”越近，企业用户就越易于接受，乐于付费。
　　但事实上，即便是再聪明的AI目前也在销售环节施展才能。究其原因，是由于AI深度学习的能力源自对数据样本的汲取，数据越丰富，AI在算法的加持下则越智能。在toC的应用场景下，AI已经有足够多的数据可供去学习，但toB的企业数据相对来说还很少。这便如同，给AI一本书和给AI一座图书馆的区别。
　　回到AISaaS的问题上，如果AI和SaaS中间少了“数据”，它其实是个伪命题。那对SaaS公司来说，比起蒙起眼睛押宝AI的未来，更应该去提升DT的能力，即帮助用户获取数据和分析数据的能力。
　　三、云客服、CRM，是谁蹲守在“AISaaS”的下个路口？
　　毫无疑问，任何新技术的商业化应用都需要一个过程，AI也不例外。AISaaS提出之后，最先感觉到菊花一紧的显然是SaaS客服行业，毕竟像客服这类专业化程度不高的人员密集型领域必然会是AI最好的试验田。
　　2016年底，业内对AI客服技术的讨论极为热烈，无论是各大巨头旗下客服产品，还是SaaS云客服行业的创业公司都将“人工智能”列为核心关键词。包括阿里、京东、环信、网易七鱼、Udesk、快商通等等，一大批SaaS客服提供商都推出了“人工智能客服解决方案”，标榜AI概念。
　　目前来看，AI客服的确已经在问答相对标准的售后环节发挥了比较明显的作用，带来节省人力成本的价值自不必说。但正如前文所说的那样，AI客服在更为重要的售前环节还不能完全满足企业用户的需求，所欠缺的比如能够显著提升流量转化率的智能话术辅助、智能营销策略等功能。
　　除了SaaS客服行业，另一个对AI技术颇为敏感的是CRM市场。美国咨询机构Gartner通过对Salesforce、SAP、Oracle等公司的数据分析，在《2016年CRM市场分析报告》中提出：分析、机器学习和AI是CRM未来发展方向。甚至有媒体人断言，AI技术将会在未来三年内彻底改变CRM。
　　纵观国内外，CRM江湖一直都是国内SaaS行业的风向标。
　　主要原因在于，相比其他SaaS领域，CRM起来的比较早，在商务智能时代（BI）积累了一定体量的数据样本，且标准化程度较高，对于数据的处理和分析也一直是其挖掘的重点。正因为如此，CRM市场具备了与AI结合的先决条件，国外CRM巨头Salesforce甚至赤裸裸的提出了“AICRM”的概念。
　　即便如此，CRM厂商利用AI技术让企业数据“活”起来，从进而介入企业的决策和管理，这也并非易事。比如，AI化的CRM需将企业经营管理中的前台、中台、后台全流程打通，并连接小B用户与外部应用。一旦涉及到终端用户和连通外部，由此产生的数据量将非常庞大，这对CRM厂商来说是一个非常严峻的考验。
　　事实上，以目前国内CRM厂商在AI领域的技术积淀来看，并没有谁能够完全实现。
　　由此可见，如果SaaS厂商不是碰瓷一般将“AISaaS”作为借势营销的噱头，那么仅从BAT或者硅谷挖来几个算法工程师，推出一两个叫小A、小B的智能机器人还远不能搞定这“一锤子的买卖”，有关星辰和大海的征途还很漫长。
　　写在最后：
　　随着人工智能正式成为一门显学，嗅着“钱味儿”蜂拥而至的资本会快速将这个市场催熟。从长远来看，在企业服务领域，AI作为一项技术能力，势必会成为如水电煤一样的基础设施。
　　如同“互联网”和“互联网”的讨论一样，“AISaaS”和“SaaSAI”亦是两种不太一样的存在。如果跳出SaaS的范畴，从整个云计算行业的角度去审视AI技术，IaaS服务商和PaaS平台涉足人工智能领域的步伐要比SaaS厂商更为快速。因此，基于IaaS和PaaS的AI会大大加速“AISaaS”的发展进程。