從Shopify可防止欺詐的機(jī)器學(xué)習(xí)到Salesforce的Einstein，在過(guò)去的數(shù)年間，SaaS巨頭們或投入巨資以進(jìn)行AI的開發(fā)，或收購(gòu)AI創(chuàng)業(yè)公司，以試圖率先在競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。

借助于云計(jì)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(jì)算這塊“雪場(chǎng)”中越滾越大?AI又為SaaS帶來(lái)了什么?當(dāng)然我需要從AI在云計(jì)算中的發(fā)展說(shuō)起。

第一階段：由巨頭引領(lǐng)的潮流

傳統(tǒng)的SaaS模式基于每月訂閱模式，這意味著SaaS廠商需要不斷地維護(hù)與培養(yǎng)客戶關(guān)系，以確?？蛻舨粫?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?nèi)p少那些建立客戶關(guān)系所需的人力工作，并允許SaaS供應(yīng)商以更有意義的方式與客戶進(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(yuǎn)不足以創(chuàng)造出使用的AI應(yīng)用，AI的核心內(nèi)容依然是數(shù)據(jù)，當(dāng)然也有眾多其他的基礎(chǔ)事物。

SaaS公司建立自己的平臺(tái)只是第一步。在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)培訓(xùn)中最大的障礙之一就是無(wú)法獲得足夠大的數(shù)據(jù)集。Shopify數(shù)據(jù)和分析高級(jí)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(dāng)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)以打造全新種類的方案，以快速進(jìn)入那些那些可以為他們提供更多數(shù)據(jù)的市場(chǎng)”。

Lennie認(rèn)為，與其試圖打造一套“一體化”的SaaS AI 工具不如專注于一個(gè)特定領(lǐng)域，因?yàn)檫@樣公司可以更好的創(chuàng)建數(shù)據(jù)以訓(xùn)練他們的AI與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。 一旦公司能夠建立起全球數(shù)百萬(wàn)用戶這種級(jí)別的龐大數(shù)據(jù)集，他們就可以著手去解決問(wèn)題。不過(guò)，Rubikloud的CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Kerry Liu認(rèn)為，知道目前為止，AI應(yīng)用中最佳的成功案例還是在公司內(nèi)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與銷售助手的最佳實(shí)踐案例，迄今為止大部分成功的AI應(yīng)用均是為了促進(jìn)公司自己內(nèi)部的運(yùn)行效率與產(chǎn)品開發(fā)”。

不過(guò)盡管Liu觀點(diǎn)反應(yīng)了一定的事實(shí)，但是我們也應(yīng)該看到這是因?yàn)檫@些公司主要的數(shù)據(jù)來(lái)源也是其內(nèi)部，而這些公司正走在一條促進(jìn)自動(dòng)化、個(gè)性化、語(yǔ)音輸入和用戶安全性的正確道路上。

第二階段：“AI即服務(wù)”的出現(xiàn)

直到現(xiàn)在，SaaS行業(yè)中依然鮮有新興公司去使用高級(jí)的AI應(yīng)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)銷目的，許多小公司僅使用諸如聊天機(jī)器人或線性回歸分析功能就聲稱自己是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(jì)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了機(jī)器學(xué)習(xí)和更高級(jí)的I應(yīng)用的大門。

這意味著，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(dān)心數(shù)據(jù)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(jì)算能力。

在這個(gè)SaaS AI發(fā)展的第二階段中，由于更強(qiáng)的包容性與支持性，許多專門的SaaS AI應(yīng)運(yùn)而生。這些全新的公司專注于解決更為細(xì)分領(lǐng)域中的問(wèn)題，而不是像大規(guī)模廠商那樣去進(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(zhǎng)時(shí)間了，如果還有什么新消息的話就是它開始真正的逐漸開放給開發(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這樣的專注于垂直領(lǐng)域的新興公司就利用AI以實(shí)現(xiàn)審計(jì)和會(huì)計(jì)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(rèn)可了這一趨勢(shì)。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(duì)非常具體的市場(chǎng)用戶進(jìn)行量身定做。不妨設(shè)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(xiàn)?！?/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問(wèn)的數(shù)據(jù)集的規(guī)模與數(shù)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(shù)據(jù)。

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

Iranmanesh預(yù)計(jì)將有更多的傳統(tǒng)公司會(huì)向AI創(chuàng)業(yè)公司開放數(shù)據(jù)，比如Mastercard和Visa。他指出, “雖然個(gè)人身份信息將永遠(yuǎn)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(chǔ)數(shù)據(jù)并不能解決他們自身的需求”。

不過(guò)，Mindbridge Analytics的CEO Eli Fathi不太同意這一觀點(diǎn)，他反駁到， 在處理像審計(jì)這一的任務(wù)時(shí)，可以利用來(lái)自于各公司的公開數(shù)據(jù)或小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行算法訓(xùn)練。Beanworks的CEO Catherine Dahi也認(rèn)為，會(huì)計(jì)任務(wù)往往是重復(fù)的，因而這使得少量樣本就可以去訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

第三階段：百花齊放的SaaS AI應(yīng)用

對(duì)于已經(jīng)獲得了大量客戶和運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的成熟SaaS公司來(lái)說(shuō)，他們的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的智能水平已經(jīng)呈現(xiàn)出了指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)，因此在不久的將來(lái)，我們可能會(huì)看到更多專注于企業(yè)問(wèn)題解決的AI應(yīng)用的出現(xiàn)。

Forrester預(yù)測(cè)，2018年SaaS巨頭們?cè)谄脚_(tái)層面的競(jìng)爭(zhēng)將愈發(fā)激烈，他們會(huì)在云計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行部分服務(wù)，以應(yīng)對(duì)客戶對(duì)自定義應(yīng)用程序和更高級(jí)AI應(yīng)用的需求，以實(shí)現(xiàn)一系列核心業(yè)務(wù)功能的自動(dòng)化。

與此同時(shí)，隨著AI在各個(gè)領(lǐng)域中的普及，更小于更專業(yè)的服務(wù)公司將能夠獲得更多的客戶，從而使他們能夠獲得更多的數(shù)據(jù)集以磨煉他們的AI應(yīng)用。Lennie認(rèn)為，如果小型公司專注于逐一的問(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(tái)具有SaaS巨頭的水平。他說(shuō)道，“你需要反復(fù)錘煉自己的模型，如果你錘煉了足夠多的次數(shù)，那么最終你就會(huì)得到一個(gè)出色的平臺(tái)”。

Faleski預(yù)測(cè)，Amazon、Microsoft和Google等公司都將大力推進(jìn)AI的研發(fā)，以爭(zhēng)取在其平臺(tái)上構(gòu)建出生態(tài)系統(tǒng)，并成為真正的“AI即服務(wù)”供應(yīng)商。這將進(jìn)一步為小型創(chuàng)業(yè)公司打開AI大門，借助于云計(jì)算，這些創(chuàng)業(yè)公司或通過(guò)自主算法開發(fā)，或通過(guò)巨頭們的計(jì)算能力將為市場(chǎng)帶來(lái)種類極為豐富的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(shí)到市場(chǎng)中的AI應(yīng)用越多，他們所能提供的云計(jì)算服務(wù)種類就越多。巨頭們會(huì)很樂(lè)意看到各種規(guī)模和各種形式的公司應(yīng)用AI方案，因?yàn)檫@樣，他們就可以將相關(guān)運(yùn)行數(shù)據(jù)和各種應(yīng)用部署在一個(gè)可以無(wú)限擴(kuò)展的彈性云平臺(tái)之上”。

看起來(lái)，借助于云計(jì)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(tái)的能力正在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，而較小型利基市場(chǎng)的參與者正在不斷地為AI落地“開枝散葉”。Liu認(rèn)為，人們低估了AI應(yīng)用的速度，雖然一些人預(yù)測(cè)，那些財(cái)富500強(qiáng)的公司需要10-15年才能將SaaS AI產(chǎn)品應(yīng)用到他們核心的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，但他認(rèn)為，這一過(guò)程在未來(lái)5年內(nèi)來(lái)就將完成。