在SaaS應用中，AI的雪球如何越滾越大？

從Shopify可防止欺詐的機器學(xué)習到Salesforce的Einstein，在過(guò)去的數年間，SaaS巨頭們或投入巨資以進(jìn)行AI的開(kāi)發(fā)，或收購AI創(chuàng )業(yè)公司，以試圖率先在競爭中取得優(yōu)勢。

借助于云計算，AI技術(shù)也得以落地與普及，因而我們可能正處于一個(gè)全新的“AI即服務(wù)”的時(shí)代。

那么AI這個(gè)雪球如何在云計算這塊“雪場(chǎng)”中越滾越大？AI又為SaaS帶來(lái)了什么？當然我需要從AI在云計算中的發(fā)展說(shuō)起。

第一階段：由巨頭引領(lǐng)的潮流

傳統的SaaS模式基于每月訂閱模式，這意味著(zhù)SaaS廠(chǎng)商需要不斷地維護與培養客戶(hù)關(guān)系，以確?？蛻?hù)不會(huì )流失。 SaaS加速器公司L-Spark的創(chuàng )始人Leo Lex說(shuō)道，“AI正在幫助人們去減少那些建立客戶(hù)關(guān)系所需的人力工作，并允許SaaS供應商以更有意義的方式與客戶(hù)進(jìn)行交流”。

在過(guò)去的幾年中，只有那些大型，擁有充足資金的SaaS巨頭才能夠聘用到合適的人才，并進(jìn)行有意義的AI研發(fā)投資。 但是僅僅依靠于銀行存款遠不足以創(chuàng )造出使用的AI應用，AI的核心內容依然是數據，當然也有眾多其他的基礎事物。

SaaS公司建立自己的平臺只是第一步。在A(yíng)I和機器學(xué)習系統培訓中最大的障礙之一就是無(wú)法獲得足夠大的數據集。Shopify數據和分析高級VP David Lennie解釋道：“只有盡可能的獲得更大的樣本才能獲得足夠的價(jià)值，而當你擁有一群同事從事相同事務(wù)時(shí)，一切都會(huì )事半功倍。 SaaS公司通常會(huì )以打造全新種類(lèi)的方案，以快速進(jìn)入那些那些可以為他們提供更多數據的市場(chǎng)”。

Lennie認為，與其試圖打造一套“一體化”的SaaS AI 工具不如專(zhuān)注于一個(gè)特定領(lǐng)域，因為這樣公司可以更好的創(chuàng )建數據以訓練他們的AI與機器學(xué)習應用。 一旦公司能夠建立起全球數百萬(wàn)用戶(hù)這種級別的龐大數據集，他們就可以著(zhù)手去解決問(wèn)題。不過(guò)，Rubikloud的CEO兼聯(lián)合創(chuàng )始人Kerry Liu認為，知道目前為止，AI應用中最佳的成功案例還是在公司內部中。

“無(wú)論是Google用AI來(lái)優(yōu)化他們的基本搜索功能，還是Salesforce使用Einstein來(lái)幫助自己去確定賬戶(hù)與銷(xiāo)售助手的最佳實(shí)踐案例，迄今為止大部分成功的AI應用均是為了促進(jìn)公司自己內部的運行效率與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)”。

不過(guò)盡管Liu觀(guān)點(diǎn)反應了一定的事實(shí)，但是我們也應該看到這是因為這些公司主要的數據來(lái)源也是其內部，而這些公司正走在一條促進(jìn)自動(dòng)化、個(gè)性化、語(yǔ)音輸入和用戶(hù)安全性的正確道路上。

第二階段：“AI即服務(wù)”的出現

直到現在，SaaS行業(yè)中依然鮮有新興公司去使用高級的AI應用。Affinio的聯(lián)合創(chuàng )始人Ardi Iranmanesh說(shuō)道，“AI被過(guò)度地用于營(yíng)銷(xiāo)目的，許多小公司僅使用諸如聊天機器人或線(xiàn)性回歸分析功能就聲稱(chēng)自己是AI創(chuàng )業(yè)公司”。

不過(guò)，在過(guò)去的幾年中，AWS、Microsoft Azure、Google和Oracle等巨頭利用云計算為市場(chǎng)帶來(lái)了“AI即服務(wù)”產(chǎn)品，這也為小型公司打開(kāi)了機器學(xué)習和更高級的I應用的大門(mén)。

這意味著(zhù)，這些云服務(wù)巨頭可以為小型公司提供底層的技術(shù)支持，這使得他們無(wú)需具有硬件與擔心數據安全問(wèn)題，而且他們可以隨時(shí)隨地的獲得這種真正具有意義的AI計算能力。

在這個(gè)SaaS AI發(fā)展的第二階段中，由于更強的包容性與支持性，許多專(zhuān)門(mén)的SaaS AI應運而生。這些全新的公司專(zhuān)注于解決更為細分領(lǐng)域中的問(wèn)題，而不是像大規模廠(chǎng)商那樣去進(jìn)行更廣泛的生產(chǎn)力或通信方面的服務(wù)。

正如Mobify的聯(lián)合創(chuàng )始人兼CEO Igor Faletski所述，“AI已經(jīng)存在這么長(cháng)時(shí)間了，如果還有什么新消息的話(huà)就是它開(kāi)始真正的逐漸開(kāi)放給開(kāi)發(fā)者，越來(lái)越多的小型創(chuàng )業(yè)公司獲得AI的能力”。

像Beanworks和Mindbridge Analytics這樣的專(zhuān)注于垂直領(lǐng)域的新興公司就利用AI以實(shí)現審計和會(huì )計等“白領(lǐng)”工作的自動(dòng)化，而這些業(yè)務(wù)在很大程度上被SaaS巨頭忽略了。

EnergyX Solutions 的CTO Alex Cornegilo認可了這一趨勢。他說(shuō)道，“我看到了一個(gè)全新的利基產(chǎn)品，這種產(chǎn)品可以針對非常具體的市場(chǎng)用戶(hù)進(jìn)行量身定做。不妨設想一下，那些吸引我們的各種微小特征與功能都可以被嵌入到產(chǎn)品和服務(wù)中，而這種產(chǎn)品可能很快就會(huì )出現?！?/p>

但是正如前文所述，AI的價(jià)值并不在于其算法而是公司可以訪(fǎng)問(wèn)的數據集的規模與數量。Lennie警告到，公司在創(chuàng )建AI方案前要充分了解到如何去使用數據。

Lennie認為，為了克服AI與數據集這道“雞與蛋”的難題，新興的AI公司需要分享更多的數據，并于那些“擁有大量數據，但不知道如何去使用”的傳統公司進(jìn)行合作，甚至他們可以為這些傳統公司進(jìn)行工作，以交換獲得一些關(guān)鍵的數據。

Iranmanesh預計將有更多的傳統公司會(huì )向AI創(chuàng )業(yè)公司開(kāi)放數據，比如Mastercard和Visa.他指出， “雖然個(gè)人身份信息將永遠是是個(gè)問(wèn)題，但是公司總是希望增加他們手中的籌碼，而僅僅是存儲數據并不能解決他們自身的需求”。

不過(guò)，Mindbridge Analytics的CEO Eli Fathi不太同意這一觀(guān)點(diǎn)，他反駁到， 在處理像審計這一的任務(wù)時(shí)，可以利用來(lái)自于各公司的公開(kāi)數據或小樣本數據進(jìn)行算法訓練。Beanworks的CEO Catherine Dahi也認為，會(huì )計任務(wù)往往是重復的，因而這使得少量樣本就可以去訓練機器學(xué)習算法。

第三階段：百花齊放的SaaS AI應用

對于已經(jīng)獲得了大量客戶(hù)和運營(yíng)數據的成熟SaaS公司來(lái)說(shuō)，他們的機器學(xué)習系統的智能水平已經(jīng)呈現出了指數級的增長(cháng)，因此在不久的將來(lái)，我們可能會(huì )看到更多專(zhuān)注于企業(yè)問(wèn)題解決的AI應用的出現。

Forrester預測，2018年SaaS巨頭們在平臺層面的競爭將愈發(fā)激烈，他們會(huì )在云計算平臺上運行部分服務(wù)，以應對客戶(hù)對自定義應用程序和更高級AI應用的需求，以實(shí)現一系列核心業(yè)務(wù)功能的自動(dòng)化。

與此同時(shí)，隨著(zhù)AI在各個(gè)領(lǐng)域中的普及，更小于更專(zhuān)業(yè)的服務(wù)公司將能夠獲得更多的客戶(hù)，從而使他們能夠獲得更多的數據集以磨煉他們的AI應用。Lennie認為，如果小型公司專(zhuān)注于逐一的問(wèn)題解決，那么他們就將獲得進(jìn)軍臨近市場(chǎng)的能力，而這最終將使得他們的AI平臺具有SaaS巨頭的水平。他說(shuō)道，“你需要反復錘煉自己的模型，如果你錘煉了足夠多的次數，那么最終你就會(huì )得到一個(gè)出色的平臺”。

Faleski預測，Amazon、Microsoft和Google等公司都將大力推進(jìn)AI的研發(fā)，以爭取在其平臺上構建出生態(tài)系統，并成為真正的“AI即服務(wù)”供應商。這將進(jìn)一步為小型創(chuàng )業(yè)公司打開(kāi)AI大門(mén)，借助于云計算，這些創(chuàng )業(yè)公司或通過(guò)自主算法開(kāi)發(fā)，或通過(guò)巨頭們的計算能力將為市場(chǎng)帶來(lái)種類(lèi)極為豐富的AI產(chǎn)品。

Liu也同意這一點(diǎn)，他說(shuō)到，“五巨頭（Amazon、Microsoft、Google、Apple和Facebook）意識到市場(chǎng)中的AI應用越多，他們所能提供的云計算服務(wù)種類(lèi)就越多。巨頭們會(huì )很樂(lè )意看到各種規模和各種形式的公司應用AI方案，因為這樣，他們就可以將相關(guān)運行數據和各種應用部署在一個(gè)可以無(wú)限擴展的彈性云平臺之上”。

看起來(lái)，借助于云計算這塊大“雪場(chǎng)”，AI的雪球不但正在越滾越大，而且還越滾越快。SaaS巨頭們的智能平臺的能力正在以指數級增長(cháng)，而較小型利基市場(chǎng)的參與者正在不斷地為AI落地“開(kāi)枝散葉”。Liu認為，人們低估了AI應用的速度，雖然一些人預測，那些財富500強的公司需要10-15年才能將SaaS AI產(chǎn)品應用到他們核心的業(yè)務(wù)系統中，但他認為，這一過(guò)程在未來(lái)5年內來(lái)就將完成。