SaaS行业如何利用AI做出改变
globaldots公司首席技术官yair green对人工智能和机器学习如何改变软件即服务行业进行了解释。
他表示，软件即服务（saas）并不是一蹴而就的，因为saas是一个涉及众多组件的概念。saas已经发展到供应商管理自己软件的地步，无需安装，因为软件是通过全球互联网（通过云平台）即时分发的。云计算使企业能够以公用事业公司的形式消耗互联网上的计算资源，就像消耗水或电力一样。尽管不同部门以不同的速度转向saas模型，但基于saas的云模型现在为企业提供了显著的效率和成本节省。从技术上讲，saas依赖于大规模的云交付、最小程度的广泛可用连接和企业级安全性。
而且saas不会停滞不前。作为这种持续发展的一部分，人工智能和机器学习都将扮演各自的角色，因为它们已成为saas领域不可或缺的一部分。
数据收集
在以往，企业曾将软件分发给消费者和客户，但并未获得有关他们如何利用软件的见识，例如哪些功能正在使用，哪些功能未使用。提供“软件即服务”时，用户还将拥有大量数据和见解，可帮助其改善服务。因此，用户可以使用此信息为其客户提供见解，可以更好地理解使用模式，并最终可以使用此数据提供智能反馈。saas时代与几乎无所不在的大数据概念相吻合。saas能够利用人工智能和机器学习技术，与过去的软件供应时代相比具有明显的优势，这是因为软件提供商现在可以访问来自不同客户的汇总数据，可以利用这些数据来构建更好的服务。
现在，企业将来自客户的大量数据全部集中在一处。人工智能和机器学习实现了更自动化的海量数据处理方式。调研机构gartner公司不仅根据数量，还根据其多样性和速度来定义大数据。
多样性是指用来表示数据的不同媒体，速度取决于数据收集、分析和实施的速度。最终的现实是，it团队正在处理越来越多的数据和各种工具来监视这些数据，这可能意味着在识别和解决问题方面存在重大延迟。随着快速的数据增长（必须捕获、分析和采取行动）挑战了整个it运营领域，许多企业正在转向人工智能解决方案来帮助更快地预防、识别和解决潜在的故障。
营销特别适合利用人工智能和机器学习技术。saas公司收集的数据必须具有相关性和最新性。数据更新得越多，实施起来就越有效。大型公司可以访问通过忠诚度计划和交叉促销活动收集的数据，而小型公司可以通过客户调查，在线跟踪或竞争对手分析来获取数据。人工智能/机器学习解决方案无疑是企业拓展潜在客户视野的绝佳机会。
自动化技术
对于b2b以客户为中心的企业来说，人工智能允许以前人工处理组件的更多功能实现自动化，例如，它使他们能够自动化许多客户体验流程，例如培训和入职、营销活动和持续的客户服务。人工智能本质上是聚合大量数据（例如客户数据）并将其过滤到自动流程中。诸如聊天机器人之类的客户服务人工智能平台可以自动响应并解决客户的查询，使客户服务部门可以进行其他查询。对于保持收入和减少客户流失而言，这是一个好消息，因为在获得积极的客户服务经验之后，客户往往对购买表现出更高的兴趣。
同样，消极的客户服务经验也是摆脱客户的好方法。在企业的客户服务团队中补充人工智能技术可以针对便利性、解决问题和人员的体验之间的无缝联系，这里的典型示例可能包括使用机器学习来自动化客户服务（尤其是自助服务）。
saas的主要用户体验挑战是远程性。人工智能可以帮助减少这种距离感，同时为客户提供更令人满意的体验。对于从人类手中接管机器的机器，存在很多令人头疼的问题，并且人工智能将在几乎所有的工作生活中带来自动化。但是，更有可能的情况是，当与工作人员联合部署时，人工智能将带来最大的价值。saas可以并且应该管理那些可以自动处理的交互（传统的saas）和需要人工干预的交互，人工智能增强的人机交互也可以推动saas交互。
个性化选择
自然语言处理和机器学习使saas公司能够极大地促进个性化。而且，消费者的要求越来越高，他们希望根据自己的特定需求提供个性化的体验。人工智能可以通过提供用户先前行为的分析为其提供帮助，并且深入了解用户的偏好和兴趣。这使企业可以配置用户界面，以提供重要的定制体验。
在采用新功能的过程中，人工智能还会为消费者提供帮助，如果要在消费者应用或界面上安装更多复杂性，这将是一个很大的帮助。而且，除了帮助企业开展更多个性化的电子邮件活动外，人工智能还可以支持语音控制等功能，以便更准确地跟踪用户行为（返回到个人用户界面）。
人工智能和机器学习已经颠覆了各个行业，并将继续颠覆。它们的长期应用有着无限的机会。展望未来，saas行业也是如此。
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他表示，软件即服务（saas）并不是一蹴而就的，因为saas是一个涉及众多组件的概念。saas已经发展到供应商管理自己软件的地步，无需安装，因为软件是通过全球互联网（通过云平台）即时分发的。云计算使企业能够以公用事业公司的形式消耗互联网上的计算资源，就像消耗水或电力一样。尽管不同部门以不同的速度转向saas模型，但基于saas的云模型现在为企业提供了显著的效率和成本节省。从技术上讲，saas依赖于大规模的云交付、最小程度的广泛可用连接和企业级安全性。
而且saas不会停滞不前。作为这种持续发展的一部分，人工智能和机器学习都将扮演各自的角色，因为它们已成为saas领域不可或缺的一部分。
数据收集
在以往，企业曾将软件分发给消费者和客户，但并未获得有关他们如何利用软件的见识，例如哪些功能正在使用，哪些功能未使用。提供“软件即服务”时，用户还将拥有大量数据和见解，可帮助其改善服务。因此，用户可以使用此信息为其客户提供见解，可以更好地理解使用模式，并最终可以使用此数据提供智能反馈。saas时代与几乎无所不在的大数据概念相吻合。saas能够利用人工智能和机器学习技术，与过去的软件供应时代相比具有明显的优势，这是因为软件提供商现在可以访问来自不同客户的汇总数据，可以利用这些数据来构建更好的服务。
现在，企业将来自客户的大量数据全部集中在一处。人工智能和机器学习实现了更自动化的海量数据处理方式。调研机构gartner公司不仅根据数量，还根据其多样性和速度来定义大数据。
多样性是指用来表示数据的不同媒体，速度取决于数据收集、分析和实施的速度。最终的现实是，it团队正在处理越来越多的数据和各种工具来监视这些数据，这可能意味着在识别和解决问题方面存在重大延迟。随着快速的数据增长（必须捕获、分析和采取行动）挑战了整个it运营领域，许多企业正在转向人工智能解决方案来帮助更快地预防、识别和解决潜在的故障。
营销特别适合利用人工智能和机器学习技术。saas公司收集的数据必须具有相关性和最新性。数据更新得越多，实施起来就越有效。大型公司可以访问通过忠诚度计划和交叉促销活动收集的数据，而小型公司可以通过客户调查，在线跟踪或竞争对手分析来获取数据。人工智能/机器学习解决方案无疑是企业拓展潜在客户视野的绝佳机会。
自动化技术
对于b2b以客户为中心的企业来说，人工智能允许以前人工处理组件的更多功能实现自动化，例如，它使他们能够自动化许多客户体验流程，例如培训和入职、营销活动和持续的客户服务。人工智能本质上是聚合大量数据（例如客户数据）并将其过滤到自动流程中。诸如聊天机器人之类的客户服务人工智能平台可以自动响应并解决客户的查询，使客户服务部门可以进行其他查询。对于保持收入和减少客户流失而言，这是一个好消息，因为在获得积极的客户服务经验之后，客户往往对购买表现出更高的兴趣。
同样，消极的客户服务经验也是摆脱客户的好方法。在企业的客户服务团队中补充人工智能技术可以针对便利性、解决问题和人员的体验之间的无缝联系，这里的典型示例可能包括使用机器学习来自动化客户服务（尤其是自助服务）。
saas的主要用户体验挑战是远程性。人工智能可以帮助减少这种距离感，同时为客户提供更令人满意的体验。对于从人类手中接管机器的机器，存在很多令人头疼的问题，并且人工智能将在几乎所有的工作生活中带来自动化。但是，更有可能的情况是，当与工作人员联合部署时，人工智能将带来最大的价值。saas可以并且应该管理那些可以自动处理的交互（传统的saas）和需要人工干预的交互，人工智能增强的人机交互也可以推动saas交互。
个性化选择
自然语言处理和机器学习使saas公司能够极大地促进个性化。而且，消费者的要求越来越高，他们希望根据自己的特定需求提供个性化的体验。人工智能可以通过提供用户先前行为的分析为其提供帮助，并且深入了解用户的偏好和兴趣。这使企业可以配置用户界面，以提供重要的定制体验。
在采用新功能的过程中，人工智能还会为消费者提供帮助，如果要在消费者应用或界面上安装更多复杂性，这将是一个很大的帮助。而且，除了帮助企业开展更多个性化的电子邮件活动外，人工智能还可以支持语音控制等功能，以便更准确地跟踪用户行为（返回到个人用户界面）。
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