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GPT大爆炸时代,会产生什么样的超级SaaS丨GAIR 2023

最新更新时间:2023-08-16
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技术突破的直接受益者是科技创新驱动的公司,新的认知突破将改变整个SaaS市场格局。

作者丨马晓宁 陈嘉欣

2023年8月14日、15日,由GAIR研究院、雷峰网、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办的第七届GAIR全球人工智能与机器人大会,在新加坡乌节大酒店拉开帷幕。

聚焦大模型技术爆炸时代,在 从GPT爆炸中诞生的超级SaaS 论坛上,雷峰网邀请到前百度度秘事业部主任架构师、Seasalt.ai CTO陈果果,特看科技CEO乐乘,中国SaaS行业战略投资人戚洪源、新加坡科技研究局人工智能高级研究员黄佳、以及PlatoX.AI创始人毛华等人共聚一堂。
陈果果与乐乘先是在主题演讲中阐述了各自在利用大模型和AI技术做SaaS产品上的实践,在圆桌环节,几位嘉宾从技术、产业等多个方面,就SaaS行业的现状与未来,展开了深入探讨。

01

前百度度秘事业部主任架构师、Seasalt.ai CTO陈果果: 大模型驱动的智能客户体验平台

陈果果认为,在营销过程中,对于客户的简单分类是不够的,营销需要更进一步地看清楚客户的行为特征。
如何把访客转换成客户,然后再进一步转换成忠实的客户?CRM能够帮助公司做好customer profile,将这些访客资料传递给销售端;CDP可以利用大数据给出更详细的客户信息;而Seasalt.ai,可以把客户与公司之间的对话信息也全部提炼分析出来。比如客户说,他有一个两岁的小朋友,或者他更喜欢喝咖啡等等,这些信息都可以帮助公司更好地触达客户。这套系统除了做outbound外,还可以做inbound,做pre sales或者post sales。
现在市面上的产品,对于公司来说,仍然会有比较多的痛点,为了搭建客户管理平台,有些公司要用到五到六个软件,客服人员或者销售就要在不同的软件之间来回跳跃。有些公司会用到一些AI的技术,但这种技术水平也相对较低, 有些甚至只有关键词检索的技术。
Seasalt.ai提供SeaX软件帮助用户搭建的call center系统,有两大AI能力,第一个是 SeaChat,主要做automation,第二个SeaMeet,提供conversation intelligence能力。
客户可能在任何时间用任何渠道触达公司,这些AI技术就能够帮助客户在上班或者下班时间,无论是电话还是邮件方式联络,都能够及时得到回应。这套系统还可以集成现在市面上的诸多软件功能,省去了销售人员切换平台的麻烦。
SeaX软件包括几大模块,首先是 communication modules通信模块, 其次是conversational AI modules,智能化模块,然后是agent assistant以及supervisor modules。基本的客服中心功能都是SeaX自带的,一些额外的AI能力会需要额外付费。
现场陈果果还展示了如何用SeaX的AI能力去做到传统客服中心软件体验不好的功能,包括使用SeaChat打造客服机器人,SeaMeet分析客服中心运营并实施监控产品状态等。

02

特看科技CEO乐乘

大模型与SaaS结合的三部曲

众人皆知AIGC将带来生产方式颠覆性的改变,但技术变现的难题让一切看起来像水中月镜中花。
因创造阿里鲁班正式走入AI圈的乐乘,去年转身成为AIGC创业浪潮中的弄潮儿。如何把握住时代的机会,他认为要回到每模型的价值和能力来看待这个问题。
底层大模型如名校本科生,基础逻辑能力强但无法解决具体的产品问题,典型如ChatGPT;中层模型像业务专员,可以解决一些行业内的问题,仍不够细化,比如金融领域的BloombergGPT。小模型主要解决个性化产品问题,就像深入研究某个问题的专家,更对标市场需求的同时也限制了用户规模。
大模型能在短时间内快速生成子模型,占据“多”和“快”的优势,但对ToB业务来说,这也意味着高成本和长期投入。AI在SaaS中的应用主要集中在中小模型层面,其中又以代码、文本、图片和视频直播几个板块居多。乐乘认为,SaaS创业公司的机会在于聚焦一个品类、场景和行业的应用点,解决“好”和“省“的问题。
在他看来,AI模型和SaaS结合有三个阶段。1.0阶段是在SaaS的基础上加上AI能力,即便把AI技术的部分拿掉,客户服务照样能够跑通,AI作为附加商业价值呈现。2.0阶段是AI原生SaaS,比如AI视频自动生成系统。这个阶段AI和SaaS是乘法关系,没有AI模型,业务做不了,产品也名称趋于品牌化。3.0阶段是AI agent SaaS,即把智能体当成服务本身。于ToB企业而言,它的价值在于全工种和全连接,以视频内容工具行业举例,编导、摄像、剪辑、运营、投手这五个工种的工作,AI将自动完成从视频策划到最后出片拿数据回来再优化的周期。
乐乘还特别提出“用模量”的概念。用模量即大模型的使用量,指一个系统中大模型技术成本的投入占比,SaaS的用模量越高,这个越值钱,商家越能收到钱。同时,移除大模型后应用是否可用,也成为检测产品稳定性的兜底方案。

03

圆桌论坛

圆桌论坛环节,主持人戚洪源与陈果果、乐乘、黄佳三位嘉宾共同讨论了SaaS发展机会以及出海等热门话题。其中新嘉宾黄佳是新加坡科技研究局的人工智能高级研究员,也是一名科技作者,是数字化的专家。
对于哪类SaaS企业能更快在ChatGPT中受益的问题,
陈果果表示,是否受益取决于企业产品功能是在大语言模型能力覆盖范围内,还是其能力范围的延伸。大语言模型很快会变成通用商品。如果公司关注点是大语言模型的延伸,能极大提升原本产品的客户体验,收入会更快增长。反之,如果做的产品本身就是大语言模型自带的能力,如文案生产,曾经估值很高的AI企业,也可能因门槛变低而丧失价值。
乐乘更具体地指出了三类能够受益的品类。第一类是需要处理海量数据的行业,比如爆款视频拆解以前人工一天只能处理二三十条,AI模型接入后可以分析处理上万条视频,效率极大提升。第二类是流程非常标准化的SaaS,比如RPA。第三类是生产链路特别长,且中间环节的工作都能用大模型处理的行业,比如上午提到的视频内容生成。
黄佳则认为,技术突破的直接受益者是科技创新驱动的公司,新技术带来的认知突破能加深对产品用户的理解,更人性化的去使用SaaS。
同理,当提及传统SaaS企业和基于AI诞生的新SaaS企业谁更有机会?三位嘉宾都表示两类公司都可能有机会,不同企业可能会走出不一样的路。
黄佳认为,技术只是工具,具体怎么用还是看企业或者个人对垂直领域的理解,找到合适的切入点后才能用技术解决具体的问题。乐乘以移动互联网时代举例,表示当时有传统PC企业转型成功的案例,也有新的业务需求长出来,比如打车和短视频,大模型时代同样如此,“应用是根据产品的痛点需求倒推出来的,未来可能会长出完全没见过的 SaaS 形态,但要做好还是要懂真正的传统业务。”
陈果果表示这可能就是两类不一样的公司。首先,他从自身经验出发,表示业务场景是非常更重要的。拥有业务场景的公司,如果可以及时拥抱新技术,用户体验会有极大提升。但另一方面,AI native 的公司比如OpenAI,以及更早的Google(Tech native)都可以靠简单的产品做起来。这两类公司它会有不同的发展路径,他们发展出来的产品也会是完全不一样的。
关于SaaS出海问题,带领华人团队开拓美国市场的陈果果表示,“中国 SaaS 出海是一个阶段性的过程,本质要看哪块市场已经比较成熟,可以去接受这样的服务。”北美仍是全球最大的市场,无论是从使用倾向、付费意愿还是商业模式上来说都已经比较成熟,产品体验好的企业容易打开市场。
积极寻求出海机会的乐乘认为,顺着中国优势品类出海的潮流出去的SaaS公司会更有优势,比如短视频直播、电商等。而长驻新加坡的黄佳观察到,新加坡通常是中国SaaS国际化的第一个站点,国内公司过去相当于降维打击,无论是技术还是商业模式都较东南亚更先进,新加坡政府对此也是绿灯大开。
但出海并非轻而易举的事情。不论是陈果果还是乐乘,都提到了合规数据法和务方面、人才管理方面、产品使用以及人际交流等方面水土不服的风险。“数据仍是个很大的门槛”。
GPT的冲击下,中国SaaS的市场整体环境也有望进一步缩短与欧美国家的差距。人才技术方面,陈果果认为大语言模型加速了SaaS的更迭,国内目前在技术人员储备充足的情况下,极有可能打造出体验不错的北美产品。但市场环境方面,乐乘表示虽然GPT浪潮下国内SaaS在产品侧在流程化、处理效率等方面有很大改善,并且带来了客单价、活跃度、复购率等指标的加强,但短期内客户不会马上因为你用了大模型而更愿意付钱。黄佳基于AI与SaaS的3.0阶段表示,未来AI时代的产品模式可能会出现agency相互自主对接的模式,AI与SaaS的结合还有很多想象空间,中国有足够的体量去开发研究出这样的产品,值得期待。

以上就是从GPT爆炸中诞生的超级SaaS的精彩内容集锦。

至此,第七届GAIR全球人工智能与机器人大会全部日程圆满结束。

回顾8月14日-15日,一群时代的英雄、探险者们,齐聚新第七届GAIR全球人工智能与机器人大会,为全球的科技人带来百舸争流般的思想碰撞。

后续精彩请关注雷峰网,我们将演讲实录陆续整理成文。

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