《SaaS迈向智能化：ChatGPT颠覆想象力》

SaaS作为一种软件即服务模式，为企业带来了显著的效率提升，同时也使得管理过程变得更加透明和实时。然而，它并非完美无缺，仍存在诸多不足之处。而ChatGPT的出现，有可能成为解决这些问题的有效手段。那么，ChatGPT的加入将给SaaS带来何种影响呢？让我们进一步探讨。

一、SaaS 的缺陷

在几年前，我曾为企业提供咨询服务，帮助他们构建了CRM系统。然而，令人遗憾的是，尽管他们在系统中投入了数百万资金，但由于系统设计与实际业务需求的不契合，使得该系统的数据存在大量错误或遗漏。

为了确保数据的准确性，各个门店均配备了一名行政人员，他们主要负责的数据录入、整理以及相关报表的输出等工作。同时，总部也指派了专门的团队来负责报表的管理工作。

在成功解决客户关系管理（CRM）系统的问题之后，企业的运营数据实现了自动化生成。这种自動化不仅為各门店的管理人員提供了便利，還使得總部的管理人员也得以裁減，進一步提升了企業的運營效率。

更为关键的是，数据的准确性和可追溯性得到了显著提升，同时实现了实时分析功能。在过去，他们需要花费15天的时间来整理上个月的数据。

提高企业效率的同时，还能让企业管理更加实时和透明，这正是 SaaS 产品普遍存在的价值。但是，它仍然存在诸多缺陷，比如：

1、信息录入效率低

在当前的 SaaS 系统中，虽然已经明确了”录入要求”，但一线员工依然需要处理大量信息，这导致了信息录入工作的效率不高。

对于某些岗位来说——比如销售人员——信息录入甚至成为了负担。

2、信息查找不友好

SaaS 系统规定了非常严格的筛选条件，而且无法实现精准、智能搜索，数据查找不友好。

3、信息整理与输出僵化

在实际应用中，SaaS系统在信息处理与输出的过程中，必须严格遵循预先编写的程序代码。然而，随着企业业务的不断发展和变化，SaaS系统的迭代更新往往无法及时跟上这些变化，从而导致其在应对企业需求方面存在一定的局限性。尽管PaaS平台可以在一定程度上解决这一问题，但同时也可能带来新的使用难题。因此，如何在确保SaaS系统稳定运行的同时，实现其与企业需求的紧密匹配，成为了当前面临的重要课题。

以之前的案例为例，尽管我们已摒弃了传统纸制表格，但员工依然需要遵循软件的严格规定来录入信息。此外，尽管我们的 SaaS 系统具备一定的自动化功能，但它并未能有效地助力员工提升工作效率。换言之，尽管我们采用了先进的数字化技术，但员工的操作习惯和录入方式并未发生根本性的改变，这使得 SaaS 系统的优势无法充分发挥。

在数据录入系统后，SaaS 系统只能按照预先定义好的程序生成报表，如果管理层有新的想法，或者想要做假设性分析，就必须耗费大量成本去查询和整理数据。

这就导致，数据的查找和整理占据了大量时间，而真正用于洞察的时间反而被大大压缩。这在一定程度上也阻碍了企业的洞察和创新。

但是，ChatGPT 的出现，很可能改变这一切。

二、ChatGPT 颠覆 SaaS

ChatGPT 能力的本质，是对人类语言的 ” 理解 ” 能力。这种能力的习得，源于利用 AI 模型对海量人类语言的学习，并从中找到规律。比如 ChatGPT3 拥有 1750 亿参数，并且学习超过 50TB 数据。这是人类当下不可能具备的数据处理能力，以及几辈子都学不完的知识。

同时，ChatGPT 作为计算机程序，在收集数据、分析数据、输出结果等方面，效率比人类高出 N 个数量级。这就意味着，SaaS 的缺陷有望被弥补。

比如，当销售人员给客户打完电话，以前是需要自己整理并录入一段拜访总结，并安排接下来的拜访计划。

但是在某 CRM 中，可以让 AI 整理电话语音记录，并且自动生成总结内容，和草拟接下来的拜访计划。销售人员只需要在 AI 整理内容的基础上进行修改，或者再次补充新的要求，从而优化 T 的输出。

毫无疑问，这将大幅提高销售人员的效率，也使得 SaaS 产品的价值得到进一步提升。

但是 ChatGPT 的应用远不止于此，它很可能会创造出新的 SaaS 使用场景。

比如，销售人员只需要告诉 ChatGPT 希望拜访哪家企业，它就可以自动联网寻找该企业关键人员的相关信息，并且分析可以通过什么样的人际关系链路触达这些关键人员，以及可以通过什么策略来打动这些关键人员。

当然了，以上场景的实现可能需要 SaaS 系统与 ChatGPT 的深度融合。

比如，自动生成的总结内容，需要符合企业规定的信息结构，需要满足企业对内容质量的要求。

再比如，ChatGPT 生成的销售建议，需要结合企业的产品优势，以及过往的成功和失败案例，这样才能生成有实用价值的建议。这些正是 SaaS 产品可以帮助 ChatGPT 完成的任务。

除了 ChatGPT 本身强大的能力，我们还必须考虑 ChatGPT 背后有更多强大的 AI 产品。

以前，受制于无法理解大众语言，这些 AI 产品的应用场景被大大限制，无法走入业务一线。但是有了 ChatGPT 作为沟通桥梁，他们将发挥出巨大的价值。而且，他们会相互结合，产生 1+1>2 的效果。

这就意味着，未来没有对接 ChatGPT（或类似大语言模型）的 SaaS 产品，很可能被彻底颠覆。

三、所有 SaaS 都值得重做

ChatGPT-4 推出以后，某著名投资人断言：企服赛道的寒冬可能漫漫无期。

但是我认为，真正会陷入困境的，只是那些跟不上 ChatGPT 前进步伐的 SaaS 公司。而与时俱进的 SaaS 公司，反而有可能抓住机会，完成对行业的重新洗牌。

ChatGPT 时代，可能会带来以下几个机会：

1、改善商业环境

以 ChatGPT 为代表的 AI 应用，一大特征就是以云为载体。相比于私有化部署，基于云的 SaaS 软件，更容易与 AI 进行融合。

同时，AI 的普及也意味着数据安全等问题将进一步得到重视，并最终形成大家普遍遵循的数据安全规则。

而私有化部署、数据安全恰恰是 SaaS 产品推广所面临的两个关键难题。

2、开拓更多使用场景

为什么移动互联网的普及会催生 SaaS 产品的浪潮？很大程度上是因为在移动互联网环境下，SaaS 找到了新的使用场景。比较典型的场景包括外勤人员管理、移动办公等。

而通过与 ChatGPT 的深度融合，SaaS 产品有机会开拓出更多新的使用场景。

虽然 ChatGPT 自己也可以完成新场景的开拓，但是在很多场景下，它需要 SaaS 产品的配合，才能更好的满足企业需求。

比如，要让 ChatGPT 得出可用的答案，可能需要一定的预处理：把用户的需求转化为合适的提示语，并且把相关业务数据 ” 喂 ” 给 ChatGPT。不管是这些预处理工作本身，还是把相关业务数据喂给 ChatGPT，都需要 SaaS 软件的参与。

再比如，ChatGPT 并非真正意义上 ” 理解 ” 了人类的语言，只是根据算法 ” 推导 ” 上下文。这就导致，如果使用不恰当，可能会产出误导性的内容。

如果是个人日常使用，比如写作、发邮件，这些误导性内容危害不大。但是如果是在企业办公场景下使用，比如生成业务分析报表，制定销售策略——如果没有 SaaS 产品的约束和引导——可能就会导致重大事故。

实际上，ChatGPT 虽然强大，但是在很多业务场景下，仍然需要通过 “ChatGPT+SaaS” 来完成交付。这将成为 SaaS 公司的新机会。

3、提升客户粘性

很多 SaaS 产品的客户粘性不足，本质上是因为客户使用得不够深入。比如很多功能虽然理论上有用，但是使用的成本很高，客户无法真正从中获得价值。比如，CRM 的拜访管理功能，很多销售人员就抵触使用。

另外，客户在使用 SaaS 产品的过程中，可能产生了大量过程数据。这些过程数据理论上可以提高客户粘性，但是由于数据价值未得到充分挖掘，实际上并未起到客户留存的作用。

比如，SCRM 系统产生的大量潜客行为数据，并没有起到促进成交的作用。

再比如，知识付费产品中大量的问答信息，由于无法智能化查找，成为了 ” 沉默的宝藏 “。

但是在 ChatGPT 的加持下，以上问题都有望得到解决。而客户粘性的增强，将有利于提高 SaaS 公司的盈利水平。

4、形成行业化 AI 模型

SaaS 产品常常强调行业化解决方案，但是有了 ChatGPT 的帮助，在处理好数据脱敏、数据安全等问题后，有希望训练出行业化的 AI 模型。

这样，即便是一个新客户，也能受益于行业化 AI 模型，这必然会降低 SaaS 获客的难度。

而行业化 AI 模型也将和行业化解决方案一起，成为 SaaS 公司的差异化竞争力。

四、结语

ChatGPT 最可怕的，不是它的模型能力，而是它的进化速度。

比如，强大的 GPT-3.5 已经有 1750 亿个参数，而新发布的 GPT-4 ——据报道——已经拥有高达 1 万亿个参数。这就意味着其能力又有了量级的飞跃。

在能力快速增强的同时，其成本反而在快速下降。比如，3 月 2 日发布的官方 ChatGPT API，每输出 100 万个单词，价格才 2.7 美金（约 18 元人民币），比已有的 GPT-3.5 便宜 10 倍。

正是凭借其可怕的进化能力，ChatGPT 不断在刷新我们的认知，也让我们不敢简单揣测它的应用边界。

但是，不管如何，尽快把 ChatGPT 运用起来，学习如何利用 ChatGPT 更好的工作，甚至把 ChatGPT 融入我们的 SaaS 产品，是每个 SaaS 创业者，乃至每个产品经理都迫在眉睫的任务。

专栏作家

王戴明，微信公众号：To B 老人家，人人都是产品经理专栏作家，多年互联网产品与信息化管理经验。

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题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议。

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