从行业和业务两个角度， 技术，从而帮助客户完成了信息化...

当然因为整个互联网的繁荣，也产生了hen多协作的软件，或者是在BI和分析领域的hen多流行的saas软件，当然还有其他的。消费级互联网产品拥有hen多的用户， 但对于如何手机用户反馈， 另起炉灶。 geng多的产品以前只是选择留一个support，也就是非常简单的留言窗口，Zuo不到hen好的互动性。再比如在HR领域的ZENEFITS。

太刺激了。 这一趋势也迅速传导至企业服务领域的传统SaaS厂商：专注企业管理软件的用友网络发布了Agent产品智友，并将其比作企业级Manus；金蝶也推出了云苍穹Agent开发平台，试图提供一个geng强大的企业级智Neng体来解决问题。先说说是技术层面如何克服大模型固有的幻觉问题。这意味着，交付的是一个深度融合企业个性化需求的、Neng够直接带来业务成效的后来啊。

AI在SaaS领域的实际落地应用

本文将结合多份行业深度分析报告， 全面探讨AI在SaaS领域的实际落地应用，剖析其如何驱动企业从传统的记录系统向高效的行动系统转型，并到头来重塑商业模式与市场格局。 薅羊毛。 AI的介入，旨在提升响应效率、优化服务体验，并解放人力从事geng高价值的工作。在企业服务领域，AI正以前所未有的深度和广度渗透到业务流程的每一个环节。

AI+技术转移SaaS平台如何提升服务效率和质 量？

一边， 结合产业图谱智成系统，Ke以直观呈现某一细分领域上下游关系及关键技术分布，为地方制定差异化引才引技策略提供基础支撑。技术转移SaaS平台如何借助AI+数智应用帮助机构提升服务效率和质 量？观点作者：科易网AI+技术转移研究院 在科技成果转化链条中，从实验室到生产线的再说说一公里始终是制约新质生产力发展的关键节点，换句话说...。

AI在saas管理软件领域的应用

诸如Beanworks和Mindbridge Analytics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巨头大体上忽视了这些领域。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。无论是Google优化搜索， 还是Salesforce使用Einstein来帮助销售经理确定的Zui佳使用案例，迄今为止大部分成功的应用dou是为了提高内部效率和内部产品开发，挖野菜。。

AI招聘助手和AI陪练助手的应用

AI招聘助手是基于AIGC大模型与智Neng算法，可有效辅助提升招聘全流程的效率问题。人工智Neng在不同领域的渗透程度，早Yi过了春江水暖鸭先知， 我比较认同... 而直接进入白热化阶段。AI陪练助手是解决业务培训缺少实战，有效提升销售团队的业务Neng力的陪练助手。

电商SaaS服务商布局AI领域

除此之外 电商SaaS服务商纷纷布局AI领域，如有赞发布首个AI产品加我智Neng和微盟发布基于大模型的AI应用型产品WAI。 说起来... 近年来 数字化转型...

AI在SaaS管理软件中的应用和未来趋势

因为AI技术的应用的普及化，我们kan到不少人工智Neng也广泛应用于saas管理软件， 我们一起... 为行业打造标准化流程、提升效率方面起到hen好作用。

主要内容

中美saas的对比分析

AI在企业和行业的应用

第二部分，AI在saas管理软件中的应用和未来趋势

AI的应用案例

RPA赛道场景应用和前途

数据掣肘

产品研发与落地中的瓶颈

跨部门协作与跨领域协作

分享嘉宾：

李一帆 品览 创始人&CEO

一、中美saas软件对比

何为saas

Zui典型的saas应用，如Dropbox、Slack、ZOOM、JIRA，基本dou是一打开网页，通过web就Ke以访问的程序和服务，未来可期。。

saas形成的关键因素有哪些呢？我认为主要有三个：

第一，肯定离不开互联网。

第二，主要是消费级互联网的大发展。

第三，则是云计算本技术的发展。

再说说用一句话saas就是通过云端来使用的软件级服务，干就完了！。

我比较认同... 如图， 这是BVP研究机构Zuo的关于云计算领域的整个情况，分为saas、PaaS和IaaS。今天主要分享企业管理软件saas。具体可：

维度1 按企业职Neng划分

举例比如Marketing里面的MailChimp。

打脸。 那什么是Service呢？主要指的是售后、客服、收集反馈。

再通过例子来kan，比如Uservoice。消费级互联网产品拥有hen多的用户， 但对于如何手机用户反馈，geng多的产品以前只是选择留一个support，也就是非常简单的留言窗口，Zuo不到hen好的互动性。所以呢， Uservoice就是提供一个即插即用的用户论坛，反馈的插件Ke以给到企业级用户，服务于消费级互联网产品的App中去，这玩意儿...。

躺平。 再比如在HR领域的ZENEFITS。之所以ZENEFITSNeng在两三年时间，成为独角兽企业，Zui主要的原因是创始人切入的场景非常正确。ZENEFITS选择帮助企业搭建一个给员工提供保险购买福利的saas软件。

当然 因为整个互联网的繁荣，也产生了hen多协作的软件，或者是 我惊呆了。 在BI和分析领域也有hen多流行的saas软件，当然还有其他的。

维度2 从垂直角度去划分

先举第一例子， 是美国的一家教育科技公司EDMoDo，主要提供的是教育领域的内容管理和家校互动的功Neng，太水了。。

再比如 Othre里的Shopify，类似国内的有赞模式， 闹乌龙。 用户通过ShopifyKe以开一个自己的网店或者店铺。

对美国saas软件的

中国saas现状

我服了。 领域，有saas、PaaS、IaaS。在中国，大多数的企业大家douhen熟悉，大体上如上图所示。

缺点：中国saas企业，在管理理念和管理咨询上不如美国企业，造起来。。

优点：中国的消费互联网发展迅速，在市场规模、消费速度上，dou是西方国家不Neng相比的，也是没谁了...。

以此来kan，saas是geng广的一个概念，saas是将软件当作服务。而管理软件是根据职Neng或者行业进行划分，从而对公司进行有效管理，其核心是输出管理理念。

二、 AI的应用

AI的概念

AI发展的三个阶段

第一阶段，1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会， 我的看法是... 共同研究和探讨用机器模拟智Neng的一系列有关问题，并首次提出了“人工智Neng”这一术语。

第二阶段，到了80年代，因为计算机的出现，产生了机器学习，Neng够Zuo一些数据处理，复盘一下。。

第三阶段， 主要指的是2010年之后由于GPU技术的大力发展，有了机器的深度学习，这才有了现在，你想...

AI的四个门类

门类1：机器学习和深度学习

让我们一起... 虽然NLP、CV、Forecastingdou属于机器学习的一部分，但这里特指的是分析结构化的数据，从而找到规律进行预测，通常应用在反欺诈、股价预测、温度预测方面。

门类2：自然语言处理

这就是让机器Neng够像人一样去理解语言和文字，Neng够从中挖掘信息进行决策。

门类3：CV

这是让机器通过相机， Neng够像人一样去处理kan到的数据，机器kan到的通常的是图片、视频等，从而进行推断分析，摆烂。。

门类4：Forecasting&Optimization

这属于比较专的一个AI领域，主要是对平台进行优化。应用的领域，比如让滴滴Neng及时调度几千万的司机，让电商商城平台Ke以管理发货速度等，他破防了。。

数据的重要性

正如上图所示，明斯基定的目标非常宏大。

那么在AI领域的的数据是什么呢？其一， 数据是AI算法的养料，通过经验Ke以告知我们一件事情发生的规律，还Ke以帮助人将世界具象化，排除一些不确定的条件，平心而论...。

举例来kan， 如图4所示，左图是微软非常出名的聊天机器人小冰，人类Ke以跟它聊天气、聊人文地理、聊哲学。

右图则是Google非常出名的项目Waymo， 这是一个智Neng驾驶的车，曾获得大额融资，且确实离无人出租车越来越近，说句可能得罪人的话...。

从这两个例子，dou足以kan出数据对于AI的重要性。

企业和行业中的AI应用

AI in saas属于应用层

等着瞧。 如图所示， Zui下面是数据源和API，以及一些开源的框架。

往上一层是hen多开源的企业，但开源并不代表就是免费。

这个空间主要是给开发者和AI行业去提供工具，所以这层是工具层。

再往上，左边是偏技术本身的，包括云计算、大数据处理和数据库相应的服务。

中间是垂直AI算法站，包括Zuo数据分析、BI、CV、NLP语言处理和语音等等，也是醉了...。

那么企业软件位于什么地方呢？saas类的AI或AI in saas其实属于应用层，栓Q！。

往常hen多人会说Zuosaas类AI公司没有技术， 这明摆着是错的，只是其所处行业就是在应用层， 大胆一点... 可帮助企业解决具体问题，geng多关注的是应用场景。

图中还有一些垂直类型的企业， 在我kan来垂直行业 抄近道。 类的AI企业有hen强的应用场景，出现的也hen早。

它们主要是在指纹识别、 人脸识别领域的公司，这类公司在上世纪90年代之前就出现了但只是在Zuo技术的早期积累和一些早期客户的服务。

之后 主要原因是云计算和开源的出现，才有了越来越多的AI平台，也就出现了geng多的AI公司， 一阵见血。 面向geng细分和geng小众的行业人群。

我认为，向垂直细分类发展的趋势是对的。

主要原因是人工智Neng就如同社会， 需要各种分工，应该每个行业dou有一些特别专业的人，未来AI一定是会这样慢慢去超这一趋势发展的。

AI和saas结合的发展趋势

根据Gartner Hype Cycle 2019年当然也包括语音识别。

不是我唱反调... 从图中还Ke以kan出， 自动驾驶其实处于一个hen低迷的时期，尽管前几年炒得hen火热，但目前还是比较困难，相信曙光就在眼前。

再kan聊天机器人，AutoML等公司dou处于高处，dou在自动建模。

还有在上升阶段的Neuromorphic Hardware， 是一个新型的芯片，它是用神经拟态在Zuo计算，不需要走传统x86的框架，就Ke以直接提供geng高阶的AI模型的建模Neng力，我服了。。

再说说再kan云计算的发展趋势。

云计算包括混合云、 私有云、容器部署管理等，还有现在比较新的，如区块链、无服务器云计算、边缘计算，这里dou有hen多新的需要学习的技术，我个人认为...。

因为技术的发展，一定还会有一波新的浪潮。

要赢在当下 但是也要抓住未来当你在非常困难的时候，不要太在意当下的困难，要努力把公司推到上升期，未来也许就在眼前，引起舒适。。

网站栏目：被冷落的AI，如何在SaaS领域“火”起来，格局小了。

URL地址：https:///news/.html，瞎扯。

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