近日，微软公司创始人比尔·盖茨（Bill Gates）在其个人博客“盖茨笔记”上发表了一篇关于给大学毕业生的寄语。
比尔·盖茨在其中谈到当下能对世界产生巨大影响的机会存在于三个领域——人工智能、能源以及生物科学。因为人工智能可以使人们生活更有效率和具有创造力；而能源革命对消除贫困和气候变化有着重要作用；生物科学则可以让人类活得更长久和健康。
我们着重来聊一聊人工智能领域，特别是人工智能对于SaaS的影响。
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2017年被业内认为是“人工智能落地应用的元年”
2017，人工智能的应用已经从各个细分领域开始助力行业，国内外主流的科技公司都发力于此。对于企业服务而言，“AI+SaaS”也被认为是未来发展的方向。
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，还是国内的科技巨头，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。
在国外
在SaaS服务领域，创建于1999年的Salesforce被认为是排名第一的客户关系管理(CRM)软件服务提供商。
在海量信息时代，大量时间被用来处理电子邮件、文章或社交媒体的帖子等信息，有预计称，这种消耗状态会超过半天时间，甚至更多。Salesforce致力于AI, 想将用户从这种低效的工作状态中解放。
Salesforce去年收购了深度学习创企 MetaMind，还发布了“Einstein（爱因斯坦）”计划，通过该计划, Salesforce希望将AI部署在自己平台各个方面，让CRM系统更加智能。与此同时，开放AI应用接口，吸引更多用户将智能应用建立在自己平台中。
几乎与Salesforce同段时间，甲骨文发力AI，推出自适应智能应用（Adaptive Intelligent Apps）；Adobe为它旗下所有软件提供基于深度学习和机器学习的底层技术平台——Adobe Sensei；IBM有Waston；SAP近期开始逐步发力机器学习和人工智能领域......
在国内
继2015年的“双创”，2016年的“供给侧”，2017在两会召开后横空出世的新的经济性“网红”就是“人工智能(AI)”。2017的政府工作报告指出，要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能上升至国家战略层面。
国内科技巨头也都在发力，2016年底，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。在BAT三大巨头里，百度在人工智能领域可谓发声最早，声量最大。当然，马云也并不甘落后，今年3月，马云发布“NASA”计划，这也是迄今为止阿里巴巴最为高调地一次宣布进军人工智能。当然，马化腾同样认定人工智能这一大方向，在大数据和云计算方面底气十足的腾讯同样也早有布局。
国内几大互联网巨头对于人工智能领域的争夺可谓开始硝烟弥漫，其他大大小小的入局者更是前赴后继。巨头们营造的大环境莫不如是：竞争激烈、发力人工智能寻求突破重围。可以窥见的是，人工智能的爆发已经势不可挡。
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AI已经不再只是一个噱头十足的概念
此时，任何一家科技公司在讨论AI时，大家面前的选项从来不是To Be or Not To Be，而是How To Be？
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。最近一年来，在企业级SaaS行业，已有数十家厂商明确提出了“AI+SaaS”。
看看业内专家都是怎样评论AI对SaaS的影响的：
Catalyst合伙人兼联合创始人，Brian Rich
Fusioo联合创始人兼CEO，André Gauci
Octacom总裁，Sheila Lindner
再看看国内一些专家的声音：
AI的机会一定要在应用，而不是技术输出。
AI要具体到技术和算法，把这些解决好，才能真正有干货出来。
AI是解决问题的方法，而不是目的。
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虽然巨头们动作频频，“AI+SaaS”是否是未来企业服务发展的方向？
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。
事实上，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，即提升企业用户销售及管理效率的使命始终不会改变。
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。
从效率的角度来看，AI+SaaS 实现了人力成本和时间成本的双降。
如何用人工智能做出更好的SaaS企业服务，已经成为各方AI布局者的重头戏。大数据、云计算、移动互联网技术的高度融合，使得人工智能技术越发重要，如今已到了爆发的重要关口。随着传统企业的升级转型需求急剧旺盛，SaaS服务和人工智能的有效结合或可产生不可想象的能量。
“AI+SaaS模式势不可挡，SaaS下一个发展点是与人工智能技术融合，AI将成为SaaS的一大基础平台。” 在企业的日常经营中，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。随着AI的发展，软件将从“记录系统”发展到“参与系统”，最终发展到“智能系统”，这可以为企业节省大量的人力成本。随着社会分工越来越精细，专业的事情就交给专业的公司来做就好，可以有效避免员工精力被分散，真正实现降本增效。
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。
所以，SaaS公司提出“AI+SaaS”，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。
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人工智能固然是未来SaaS的趋势，但眼下更紧要的是如何积累更多数据。
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。
需要用到人工智能，数据作为前提条件的积累必不可少，这也是为何CRM相较其他SaaS应用，对人工智能反应更灵敏，毕竟在商务智能时代曾积累一定体量数据样本，且标准化程度较高，数据为AI工具应用提供存在合理性。
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，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to C的应用场景下，AI已经有足够多的数据可供去学习，但to B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AI+SaaS的问题上，如果AI和SaaS中间少了“数据”，它其实是个伪命题。
有业内专家提出：先SaaS，再到大数据，再到人工智能。“如果这个行业当中的管理软件或者叫线下数据的线上化还没有完成，那第一步肯定先是SaaS，线下数据的线上化已经比较普遍了之后，才轮到数据处理存储这些事情，这些事情再往下堆迭，随着产生时间越来越长，才到了处理数据的高效化，到了所谓人工智能。”
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。
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写在最后
AI来了，至于AI的未来可谓仁者见仁智者见智。当前，虽然AI和SaaS都很火热，但对于两者而言，都才刚刚开始，未来的路还很长，两者的结合使得企业服务的未来充满无限可能。不如先抛开“AI”这个高大上的词，立足于AI背后的大数据、计算分析，做好本职，积累尽可能多的数据，厚积薄发。
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