很顯然，AI已經不再只是一個噱頭十足的概念，但人工智能所帶來的，除了希望的憧憬，還有令人不安的焦慮。
焦慮者之中，有人擔心AI會如科幻電影中的橋段那樣統治人類，也有人則擔心自己的飯碗被AI所打破。與蕓蕓眾生相比，AI帶給商業層面的焦慮更加洶涌，任何一家科技公司在討論AI時，大家面前的選項從來不是To Be or Not To Be，而是How To Be？
最近一年來，在企業級SaaS行業，已有數十家廠商明確提出了“AI+SaaS”。這是一個前沿科技顛覆商業模式的時代，技術迭代速度之迅疾，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
如果仔細查閱過近兩年來關于SaaS行業的各種研究報告，你會發現，無論是國外的Gartner，還是國內的易觀、艾瑞，人工智能都被當成一個獨立的單元出現在了SaaS行業的研報中。
研究機構普遍認為：AI作為一種技術要素，已經開始了與企業級SaaS相互融合的進程，而這一趨勢的主要推動力則源自用戶對“更高效的企業級應用”的強烈訴求。
事實亦是如此，無論SaaS公司搬出多少概念，玩出多少新花樣，企業級SaaS效率工具的本質始終不會改變，即提升企業用戶銷售及管理效率的使命始終不會改變。
不知是否有人跟二爺產生過同樣的疑問：為什么將計算器、提醒事項、語音備忘錄等應用拖進一個文件夾，iPhone會把它們命名為“效率”？開始時迷惑，后來逐漸想通了，上述應用其實都是在幫助我們更高效的解決實際的問題。
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間解決同樣多的問題，或是在同樣的單位時間內解決更多的問題。那么，從效率的角度來看，AI+SaaS會帶來什么？
在企業的日常經營中，由于需要雇傭勞動力而產生的人力成本往往是最大的一筆開支。隨著中國市場人口紅利的消失殆盡，越來越多的數據表明，人會越來越貴。
千禧年之初，“電算化”是當時的新趨勢，中國企業掀起了第一波信息化浪潮，即是讓計算機去優化生產（管理）結構。再到近10年來，隨著互聯網技術的發展，企業的信息化逐漸從獨立部署走向云端，SaaS模式帶來第二波企業信息化浪潮，其最大意義是大幅降低了軟件系統自身的成本，繼續拉大了系統成本與人力成本之間的剪刀差。
隨著人工智能開始進入商用領域，如果說計算機和軟件系統帶給企業的是人力成本的“優化”，那么AI帶來的則是對人力的“替代”。顯而易見，當AI代替人力，企業在人力成本上的支出將呈指數級下降。
與此同時，具備深度學習能力的AI在單位時間內處理同等當量問題的速度比人更快。伴隨算法的不斷成熟，AI的運算速度會越來越快，能夠應付的問題會越來越復雜，這對企業用戶來說，帶來的是時間成本的降低。
當人力成本和時間成本具備雙降的可能性，出于對最優效率結構的追求，企業將會重新審視獲取服務的提供商，他們中有傳統的ISV，有SaaS公司，也有正在路上的AI公司。從這個角度來看，提供“替代”服務的AI公司未來的勝算會大一些。
所以，SaaS公司提出“AI+SaaS”，迫切的想趕在AI公司到來之前搶占人工智能的坑位，否則他們當初搶了ISV飯碗的那一幕，可能就會在AI公司和自己之間上演。
萬萬沒想到，扼住“AI+SaaS”咽喉的竟是DT
通常情況下，我們在提及新科技革命時會將云計算、大數據、人工智能三者放在一起討論。云計算提供基礎計算、存儲和網絡，提供多終端彈性可定制服務；大數據則提供分布式計算和存儲等數據工程方面的支持；而人工智能提供概率圖模型、深度學習等數據算法方面的支持。
由此可見，云計算、大數據和人工智能三者事實上分屬于兩個不同時代：云計算和大數據是DT時代的代表，而人工智能則代表了AI時代。某種意義上來說，DT是AI的底層架構，要做人工智能，則必須要有云計算和大數據的支持。
舉一個例子，得益于人工智能深度學習能力和不斷進化的算法，AI已經在衣食住行等諸多方面展現了不俗的能力。按理來說，AI應該同樣能夠指導企業的銷售行為。對SaaS公司來說，如果能讓AI介入售前環節，幫助企業用戶更新銷售模型，帶來銷量提升，讓軟件產品離“錢”越近，企業用戶就越易于接受，樂于付費。
但事實上，即便是再聰明的AI目前也在銷售環節施展才能。究其原因，是由于AI深度學習的能力源自對數據樣本的汲取，數據越豐富，AI在算法的加持下則越智能。在to C的應用場景下，AI已經有足夠多的數據可供去學習，但to B的企業數據相對來說還很少。這便如同，給AI一本書和給AI一座圖書館的區別。
回到AI+SaaS的問題上，如果AI和SaaS中間少了“數據”，它其實是個偽命題。那對SaaS公司來說，比起蒙起眼睛押寶AI的未來，更應該去提升DT的能力，即幫助用戶獲取數據和分析數據的能力。
云客服、CRM，是誰蹲守在“AI+SaaS”的下個路口？
毫無疑問，任何新技術的商業化應用都需要一個過程，AI也不例外。AI+SaaS提出之后，最先感覺到菊花一緊的顯然是SaaS客服行業，畢竟像客服這類專業化程度不高的人員密集型領域必然會是AI最好的試驗田。
2016年底，業內對AI客服技術的討論極為熱烈，無論是各大巨頭旗下客服產品，還是SaaS云客服行業的創業公司都將“人工智能”列為核心關鍵詞。包括阿里、京東、環信、網易七魚、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”，標榜AI概念。
目前來看，AI客服的確已經在問答相對標準的售后環節發揮了比較明顯的作用，帶來節省人力成本的價值自不必說。但正如前文所說的那樣，AI客服在更為重要的售前環節還不能完全滿足企業用戶的需求，所欠缺的比如能夠顯著提升流量轉化率的智能話術輔助、智能營銷策略等功能。
除了SaaS客服行業，另一個對AI技術頗為敏感的是CRM市場。美國咨詢機構Gartner通過對Salesforce、SAP、Oracle等公司的數據分析，在《2016年CRM市場分析報告》中提出：分析、機器學習和AI是CRM未來發展方向。甚至有媒體人斷言，AI技術將會在未來三年內徹底改變CRM。
縱觀國內外，CRM江湖一直都是國內SaaS行業的風向標。主要原因在于，相比其他SaaS領域，CRM起來的比較早，在商務智能時代（BI）積累了一定體量的數據樣本，且標準化程度較高，對于數據的處理和分析也一直是其挖掘的重點。正因為如此，CRM市場具備了與AI結合的先決條件，國外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技術讓企業數據“活”起來，從進而介入企業的決策和管理，這也并非易事。比如，AI化的CRM需將企業經營管理中的前臺、中臺、后臺全流程打通，并連接小B用戶與外部應用。一旦涉及到終端用戶和連通外部，由此產生的數據量將非常龐大，這對CRM廠商來說是一個非常嚴峻的考驗。事實上，以目前國內CRM廠商在AI領域的技術積淀來看，并沒有誰能夠完全實現。
由此可見，如果SaaS廠商不是碰瓷一般將“AI+SaaS”作為借勢營銷的噱頭，那么僅從BAT或者硅谷挖來幾個算法工程師，推出一兩個叫小A、小B的智能機器人還遠不能搞定這“一錘子的買賣”，有關星辰和大海的征途還很漫長。
寫在最后：
隨著人工智能正式成為一門顯學，嗅著“錢味兒”蜂擁而至的資本會快速將這個市場催熟。從長遠來看，在企業服務領域，AI作為一項技術能力，勢必會成為如水電煤一樣的基礎設施。
如同“互聯網+”和“+互聯網”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，從整個云計算行業的角度去審視AI技術，IaaS服務商和PaaS平臺涉足人工智能領域的步伐要比SaaS廠商更為快速。因此，基于IaaS和PaaS的AI會大大加速“AI+SaaS”的發展進程。
