在数字化浪潮的推动下,越来越多的科技公司正将服务B端企业的产品,与AI技术进行深入结合。
不久前,腾讯宣布旗下办公协作SaaS全面接入混元大模型,阿里巴巴、字节跳动、百度等都在实施此类动作。AI浪潮正在横扫各行各业,沉浮中的企业服务SaaS行业更应抓住这一风口,重塑自身的价值空间。
回顾国内企业服务市场的发展历程,不难发现其道路并不平坦。
中国SaaS公司经过二十多年的发展,尽管取得了一定的成绩,但前十位的公司市值总和仍不到1千亿美元。相比之下,美国SaaS公司前十名的总市值超过1万亿美元,差距明显。几年前,国内头部科技公司纷纷调整战略,将目光投向B端市场。这背后的原因,一方面是C端流量遭遇瓶颈,增长乏力;另一方面则是B端市场理论上空间巨大,众多垂直领域都蕴藏着万亿级的市场机会。而如今,阿里云、腾讯云、头条系飞书,或陷于价格战,或裁员收缩,B端业务于公司整体市值估值中的重要性并未显现。
AI技术的崛起,或许正是助力企服SaaS行业腾飞的那阵风。以国内最大的零售数字化解决方案服务商多点DMALL为例,我们可以一窥AI如何解决企服SaaS的行业痛点。
一、人工智能价值重拾
由ChatGPT引爆的这场AI技术浪潮,让人们重拾了对人工智能的信心。过去很长一段时间里,“人工智障”几乎成了AI的代名词。但如今,AI的价值正在被重新认识。AI不仅能够提高数据处理能力,还能通过深度学习,为企业提供精准的市场洞察和决策支持。在企服SaaS领域,AI技术的引入将使得服务更加智能化、高效化,为企业带来生产效率的真正提高。
作为零售垂直领域的服务商,多点一开始重点推广了电商解决方案,因为对很多实体零售商来说,以为数字化就是电商化,就是增加一个线上销售渠道。但电商及运营服务面临更激烈的竞争,需要大量补贴等营销费用,对多点来说利润率更高的AI及其增值服务是更好的选择。而市场的接受度正在逐步提升,多点AI业务的占比也有了相应增加,推出了智能收银、防损以及商品选品、陈列、补货、拣货等一系列解决方案。
在AI技术的推动下,相关增值服务将成为企业服务SaaS的新增长点。
二、平衡定制化与标准化
在企业服务SaaS领域,定制化与标准化一直是一个难以平衡的问题。小企业的付费意愿相对较低,对服务的需求也较为简单;而大企业则对服务的要求较高,需求定制化程度也较高。如何在满足需求的同时,降低研发成本,成为了企业服务SaaS行业需要解决的一大难题。
而AI技术的引入,可以降低定制化成本。同时,AI技术还可以提高服务的易用性和操作体验,使得企业服务SaaS产品更加符合用户需求和使用习惯。
同样以多点为例,其核心客户群以付费意愿高、留存率的头部零售企业为主,同时拓展了多个国际市场,服务当地的标杆企业,如欧洲麦德龙、东南亚DFI等。在SaaS产品的打造中,需要与这些企业合作共创,将他们本身的行业最佳实践融入系统中,同时要符合各国各地区的不同使用习惯。这使得多点的前期研发成本较高,无法用一套产品通吃,而AI正可以解决这一问题,大大降低个性化定制,以及国际化拓展的研发成本。
积极拥抱AI技术,真正形成新质生产力,或许正是企业服务SaaS突破发展桎梏,提升竞争力和拓展市场价值的关键。
好文章,需要你的鼓励
在Meta Connect大会上,Meta展示了新一代Ray-Ban智能眼镜的硬件实力,配备神经腕带支持手势控制,电池续航翻倍,摄像头性能提升。然而AI演示却频频失败,包括Live AI烹饪指导、WhatsApp通话和实时翻译功能都出现问题。尽管Meta在智能眼镜硬件方面表现出色,但AI软件仍远未达到扎克伯格提出的"超级智能"目标。文章建议Meta考虑开放AI生态,允许用户选择其他AI服务商,这可能帮助Meta在AI硬件市场获得优势。
人民大学团队开发了Search-o1框架,让AI在推理时能像侦探一样边查资料边思考。系统通过检测不确定性词汇自动触发搜索,并用知识精炼模块从海量资料中提取关键信息无缝融入推理过程。在博士级科学问题测试中,该系统整体准确率达63.6%,在物理和生物领域甚至超越人类专家水平,为AI推理能力带来突破性提升。
英伟达同意以50亿美元收购英特尔股份,双方将合作开发多代数据中心和PC产品。英伟达将以每股23.28美元的价格收购约4%的英特尔股份,成为其最大股东之一。两家公司将通过NVLink接口整合各自架构,实现CPU和GPU间的高速数据传输。英特尔将为英伟达AI平台定制x86处理器,并开发集成RTX GPU的x86系统级芯片,用于消费级PC市场。
Anthropic研究团队开发的REINFORCE++算法通过采用全局优势标准化解决了AI训练中的"过度拟合"问题。该算法摒弃了传统PPO方法中昂贵的价值网络组件,用统一评价标准替代针对单个问题的局部基准,有效避免了"奖励破解"现象。实验显示,REINFORCE++在处理新问题时表现更稳定,特别是在长文本推理和工具集成场景中展现出优异的泛化能力,为开发更实用可靠的AI系统提供了新思路。