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    GPT大爆炸時代,會產生什么樣的超級SaaS丨GAIR 2023

    已有6549次閱讀2023-08-17標簽:

      2023年8月14日、15日,由GAIR研究院、雷峰網、世界科技出版社、科特勒咨詢集團聯合主辦的第七屆GAIR全球人工智能與機器人大會,在新加坡烏節大酒店拉開帷幕。

      聚焦大模型技術爆炸時代,在從GPT爆炸中誕生的超級SaaS論壇上,雷峰網邀請到前百度度秘事業部主任架構師、Seasalt.ai CTO陳果果,特看科技CEO樂乘,中國SaaS行業戰略投資人戚洪源、新加坡科技研究局人工智能高級研究員黃佳、以及PlatoX.AI創始人毛華等人共聚一堂。

      陳果果與樂乘先是在主題演講中闡述了各自在利用大模型和AI技術做SaaS產品上的實踐,在圓桌環節,幾位嘉賓從技術、產業等多個方面,就SaaS行業的現狀與未來,展開了深入探討。

      01

      前百度度秘事業部主任架構師、Seasalt.ai CTO陳果果:大模型驅動的智能客戶體驗平臺

     

      陳果果認為,在營銷過程中,對于客戶的簡單分類是不夠的,營銷需要更進一步地看清楚客戶的行為特征。

      如何把訪客轉換成客戶,然后再進一步轉換成忠實的客戶?CRM能夠幫助公司做好customer profile,將這些訪客資料傳遞給銷售端;CDP可以利用大數據給出更詳細的客戶信息;而Seasalt.ai,可以把客戶與公司之間的對話信息也全部提煉分析出來。比如客戶說,他有一個兩歲的小朋友,或者他更喜歡喝咖啡等等,這些信息都可以幫助公司更好地觸達客戶。這套系統除了做outbound外,還可以做inbound,做pre sales或者post sales。

      現在市面上的產品,對于公司來說,仍然會有比較多的痛點,為了搭建客戶管理平臺,有些公司要用到五到六個軟件,客服人員或者銷售就要在不同的軟件之間來回跳躍。有些公司會用到一些AI的技術,但這種技術水平也相對較低, 有些甚至只有關鍵詞檢索的技術。

      Seasalt.ai提供SeaX軟件幫助用戶搭建的call center系統,有兩大AI能力,第一個是 SeaChat,主要做automation,第二個SeaMeet,提供conversation intelligence能力。

      客戶可能在任何時間用任何渠道觸達公司,這些AI技術就能夠幫助客戶在上班或者下班時間,無論是電話還是郵件方式聯絡,都能夠及時得到回應。這套系統還可以集成現在市面上的諸多軟件功能,省去了銷售人員切換平臺的麻煩。

      SeaX軟件包括幾大模塊,首先是 communication modules通信模塊, 其次是conversational AI modules,智能化模塊,然后是agent assistant以及supervisor modules。基本的客服中心功能都是SeaX自帶的,一些額外的AI能力會需要額外付費。

      現場陳果果還展示了如何用SeaX的AI能力去做到傳統客服中心軟件體驗不好的功能,包括使用SeaChat打造客服機器人,SeaMeet分析客服中心運營并實施監控產品狀態等。

      02

      特看科技CEO樂乘

      大模型與SaaS結合的三部曲
      

      眾人皆知AIGC將帶來生產方式顛覆性的改變,但技術變現的難題讓一切看起來像水中月鏡中花。

      因創造阿里魯班正式走入AI圈的樂乘,去年轉身成為AIGC創業浪潮中的弄潮兒。如何把握住時代的機會,他認為要回到每模型的價值和能力來看待這個問題。

      底層大模型如名校本科生,基礎邏輯能力強但無法解決具體的產品問題,典型如ChatGPT;中層模型像業務專員,可以解決一些行業內的問題,仍不夠細化,比如金融領域的BloombergGPT。小模型主要解決個性化產品問題,就像深入研究某個問題的專家,更對標市場需求的同時也限制了用戶規模。

      大模型能在短時間內快速生成子模型,占據“多”和“快”的優勢,但對ToB業務來說,這也意味著高成本和長期投入。AI在SaaS中的應用主要集中在中小模型層面,其中又以代碼、文本、圖片和視頻直播幾個板塊居多。樂乘認為,SaaS創業公司的機會在于聚焦一個品類、場景和行業的應用點,解決“好”和“省“的問題。

      在他看來,AI模型和SaaS結合有三個階段。1.0階段是在SaaS的基礎上加上AI能力,即便把AI技術的部分拿掉,客戶服務照樣能夠跑通,AI作為附加商業價值呈現。2.0階段是AI原生SaaS,比如AI視頻自動生成系統。這個階段AI和SaaS是乘法關系,沒有AI模型,業務做不了,產品也名稱趨于品牌化。3.0階段是AI agent SaaS,即把智能體當成服務本身。于ToB企業而言,它的價值在于全工種和全連接,以視頻內容工具行業舉例,編導、攝像、剪輯、運營、投手這五個工種的工作,AI將自動完成從視頻策劃到最后出片拿數據回來再優化的周期。

      樂乘還特別提出“用模量”的概念。用模量即大模型的使用量,指一個系統中大模型技術成本的投入占比,SaaS的用模量越高,這個越值錢,商家越能收到錢。同時,移除大模型后應用是否可用,也成為檢測產品穩定性的兜底方案。

      03

      圓桌論壇

      

      圓桌論壇環節,主持人戚洪源與陳果果、樂乘、黃佳三位嘉賓共同討論了SaaS發展機會以及出海等熱門話題。其中新嘉賓黃佳是新加坡科技研究局的人工智能高級研究員,也是一名科技作者,是數字化的專家。

      對于哪類SaaS企業能更快在ChatGPT中受益的問題,

      陳果果表示,是否受益取決于企業產品功能是在大預言模型能力覆蓋范圍內,還是其能力范圍的延伸。大語言模型很快會變成通用商品。如果公司關注點是大語言模型的延伸,能極大提升原本產品的客戶體驗,收入會更快增長。反之,如果做的產品本身就是大語言模型自帶的能力,如文案生產,曾經估值很高的AI企業,也可能因門檻變低而喪失價值。

      樂乘更具體地指出了三類能夠受益的品類。第一類是需要處理海量數據的行業,比如爆款視頻拆解以前人工一天只能處理二三十條,AI模型接入后可以分析處理上萬條視頻,效率極大提升。第二類是流程非常標準化的SAAS,比如RPA。第三類是生產鏈路特別長,且中間環節的工作都能用大模型處理的行業,比如上午提到的視頻內容生成。

      黃佳則認為,技術突破的直接受益者是科技創新驅動的公司,新技術帶來的認知突破能加深對產品用戶的理解,更人性化的去使用SaaS。

      同理,當提及傳統SaaS企業和基于AI誕生的新SaaS企業誰更有機會?三位嘉賓都表示兩類公司都可能有機會,不同企業可能會走出不一樣的路。

      黃佳認為,技術只是工具,具體怎么用還是看企業或者個人對垂直領域的理解,找到合適的切入點后才能用技術解決具體的問題。樂乘以移動互聯網時代舉例,表示當時有傳統PC企業轉型成功的案例,也有新的業務需求長出來,比如打車和短視頻,大模型時代同樣如此,“應用是根據產品的痛點需求倒推出來的,未來可能會長出完全沒見過的 SaaS 形態,但要做好還是要懂真正的傳統業務。”

      陳果果表示這可能就是兩類不一樣的公司。首先,他從自身經驗出發,表示業務場景是非常更重要的。擁有業務場景的公司,如果可以及時擁抱新技術,用戶體驗會有極大提升。但另一方面,AI native 的公司比如OpenAI,以及更早的Google(Tech native)都可以靠簡單的產品做起來。這兩類公司它會有不同的發展路徑,他們發展出來的產品也會是完全不一樣的。

      關于SaaS出海問題,帶領華人團隊開拓美國市場的陳果果表示,“中國 SARS 出海是一個階段性的過程,本質要看哪塊市場已經比較成熟,可以去接受這樣的服務。”北美仍是全球最大的市場,無論是從使用傾向、付費意愿還是商業模式上來說都已經比較成熟,產品體驗好的企業容易打開市場。

      積極尋求出海機會的樂乘認為,順著中國優勢品類出海的潮流出去的SaaS公司會更有優勢,比如短視頻直播、電商等。而長駐新加坡的黃佳觀察到,新加坡通常是中國SaaS國際化的第一個站點,國內公司過去相當于降維打擊,無論是技術還是商業模式都較東南亞更先進,新加坡政府對此也是綠燈大開。

      但出海并非輕而易舉的事情。不論是陳果果還是樂乘,都提到了合規數據法和務方面、人才管理方面、產品使用以及人際交流等方面水土不服的風險。“數據仍是個很大的門檻”。

      GPT的沖擊下,中國SaaS的市場整體環境也有望進一步縮短與歐美國家的差距。人才技術方面,陳果果認為大語言模型加速了SaaS的更迭,國內目前在技術人員儲備充足的情況下,極有可能打造出體驗不錯的北美產品。但市場環境方面,樂乘表示雖然GPT浪潮下國內SaaS在產品側在流程化、處理效率等方面有很大改善,并且帶來了客單價、活躍度、復購率等指標的加強,但短期內客戶不會馬上因為你用了大模型而更愿意付錢。黃佳基于AI與SaaS的3.0階段表示,未來AI時代的產品模式可能會出現agency相互自主對接的模式,AI與SaaS的結合還有很多想象空間,中國有足夠的體量去開發研究出這樣的產品,值得期待。
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