SaaS+AI，你能想象可以做什么吗？

自从ChatGPT 3.0推出以来，人工智能掀起了新的浪潮，各类大模型层出不穷，让人眼花缭乱，国内甚至还有人搞起来不同大模型的横向测评。本人也体验了如ChatGPT、Claude、Bard、文心一言、通义千问等等通用大模型的产品。个人感受是在找资料上，AI产品相比搜索引擎来说确实效率更高，但是要说替代大部分的日常工作感觉还需要很长的时间。“外行看热闹，内行看门道”，对于我们SaaS产品经理来说，相比去体验各家的大模型产品，追逐热点，不如静下来思考一下怎么样利用AI来应用到我们的SaaS产品中。本篇就个人体验的一些产品的AI能力谈谈我们的SaaS产品能用AI做些什么，希望能够给大家启发。

智能客服实际上是最容易应用AI能力的了，因为目前的大模型在知识检索方面就具备相当大的优势。早期的智能客服大多数是基于关键词匹配，然后给出一个预设匹配度最高的答案和其他可能会问到的高频问题，用户可以选择问题得到答案。这种模式一旦用户提问的语义比较复杂的时候，就没法解析出对应的关键词了，导致只能人工客服介入来解答，实际上人工服务的比例还是不少。

采用通用大模型的话，可以将产品相关的帮助文档作为训练语料“喂”给模型，从而“调教”一个智能的产品顾问。当用户使用我们SaaS产品的帮助中心后，他们就可以像和真正的客服对话一样，来获取帮助资料，解决他们使用过程中的问题。这种方式，可以大幅度降低人工客服介入的比例，从而降低我们SaaS产品的运营成本。

这块在CRM产品中应用会比较多，通常CRM系统会要求市场销售人员录入客户跟进记录。通用大模型的AI在整理文字内容方面更加高效，因此我们可以在这类产品中使用AI整理市场销售人员和客户的聊天记录（企业微信可以通过会话存档的能力获取与外部联系人的沟通内容），转换为更有条理的跟进记录、日报、周报等等。这样的话，可以进一步降低市场销售人员的工作量，提高他们的工作效率。比如卫瓴的SCRM产品的智能助手“小微”就可以帮助用户整理跟进记录。

图片来自卫瓴官网

这种可以在商品筛选中使用，包括To B和To C领域。例如，如果是采购管理的SaaS产品，可以给平台企业提供商品智能筛选功能，如用户输入“帮我查找某某商品，价格低于xx元”，就能够找到满足条件的商品。我自己曾经利用文心一言去试了一下搜索某些满足条件的股票（仅仅是测试，投资需谨慎），相比自己去筛选个股的话效率高了很多。如果说我们的 SaaS 产品会有大量的信息需要用户自己去筛选，那么应用大模型AI或许是一个不错的选择。

低代码（无代码）产品中我最近有体验过一款产品的内测功能，可以基于AI大模型直接搭建一套业务系统，而且还可以基于生成的系统进行进一步的调整。相比自己一个个业务对象去创建，一个个字段去设置，这种方式效率显然更高。比如我用这个产品的内测功能，只花了几分钟就搭建了一个轻量化的商品库存管理系统。

低代码这类平台虽然无需编码就能够搭建业务系统，但是实际上还是需要搭建系统的人具备一定的业务抽象能力。而利用AI大模型，如果需求描述清晰，搭建出来的业务系统稍加修改就能够投入使用。因此，接入AI能力，可以让这类产品的使用门槛进一步降低，而且搭建系统的效率更高。

这类工作不限于绘画，实际上在SaaS产品中也有很多创造型场景，典型的就是我们的思维导图、产品原型绘制。比如，近期墨刀就上线了AI绘制原型（目前仅支持移动端）的功能，我自己也体验了一下，效果还是不错的。基于AI生成的原型，我们可以稍加改动后就可以用了，这样也可以给我们产品经理更多时间去梳理需求，而不是用在画原型这种“体力活”上面。

同样的，在设计海报这块目前也有类似的SaaS产品接入了AI能力，可以基于文字描述来生成用户所需要的海报，之后可以进一步进行修改，这种方式也可以大大提高创造型工作的效率。

这块目前还没有见到类似的应用，但是个人认为会是一个非常好的AI应用场景。在报表这块确实每家企业的诉求都不一样，目前解决的方案有两种，一种是引入繁重的BI方案，允许用户自己通过配置的方式构建统计报表；另一种方式是SaaS企业提供定制化服务，往往是针对大客户增加个性化的报表。BI方案不适用于中小企业客户，且成本很高。定制化方案会导致产品复杂性增加，且研发工作量非常大，不利于SaaS产品良性发展。

其实，对于B端企业的老板或管理层来说，他们往往是用“问数据”的方式来获得统计数据，比如“今天的收入是多少”、“这个月的盈利情况怎么样”这类问题。这种问题，本身就是语义问题，如果说我们的SaaS产品能够将这种问题和数据统计结合起来，那么就相当于给企业的老板或管理层一个智能的秘书了。他们可以直接通过文字或语音提问的方式获得企业经营统计数据，从而达到“让老板感知数据”的目的。这样的话，SaaS产品更容易打动企业老板，也就更有竞争优势了。

通用型AI大模型个人认为更适用于个人，真正能够发挥AI效用的恰恰是在垂直领域。通过场景约束，能够让AI大模型更加专精于某个领域，从而发挥更大的效用。大部分的SaaS产品实际上都是满足于垂直领域的应用，因此，在SaaS产品中引入AI能力，不仅仅能够降低SaaS企业自身的运营成本，更重要的是还能提高客户的工作效率。对于有能力、有资源去“调教”自己的AI的SaaS企业的产品经理，建议多从场景应用上思考如何在产品中利用AI能力，进一步帮助客户降本、增效、提质。

文中配图由 Midjourney 生成。