GPT对SaaS领域有什么影响？

Posted 2023-04-08 yinmaisoft

GPT火了，Chat GPT真的火了。

突然之间，所有人都在讨论AI，最初的访客是程序员、工程师、AI从业者，从早高峰写字楼电梯里讨论声，到村里大爷们的饭后谈资，路过的狗子都要和它讨论两句GPT的程度。

革命的前夜，永远哀声与圣歌并存，浪潮开启，ChatGPT的博弈遍布每个角落，人们惶恐因为它饭碗不保。ChatGPT可以替代咨询行业，替换传统客服，颠覆代码创作，ChatGPT可完美完成格式固定的公文写作、套路重复的公关写作，以及有迹可循的新闻写作，小说、剧作、漫画和动画脚本......

但是天命不可违，该来的始终会来，而且GPT的原理就是生成式训练转换器，小引之前听说过一个说法，让无数只猴子在键盘上面随机地敲击，只要时间足够长，就会有猴子可以敲出莎士比亚水准的作品。理论上，只要猴子足够多，时间够长是可以画成你想要的样子的，GPT的底层主要还是统计学、概率学。

Chat GPT目前采用的就是预训练的神经网络模型，提升命中的概率以及降低需要的时间，什么是神经网络？你可以想象一张渔网，节点和节点之间的连接线组成，层数越多，参数越多，这个算法的结果就是越精确。

了解完Chat GPT的影响力和内容，我们就来说说GPT大模型对给SaaS领域有什么影响？会对SaaS形态产生什么样的变化？

交互方式

对话式入口会成为一个重要的交互方式。但需要高频操作的功能和逻辑需要复杂描述的功能很难被取代，哪些场景是容易被对话式交互给取代的呢？

低频需要查看的数据或者低频需要操作的长尾功能，SaaS大部分是复杂业务系统，低频的长尾需求占比90%以上。所以为了提升系统的易用性，对话式的方式来交互式会大大提升产品的易用性的。

一些偏个性化的统计查询功能和适合语音输入的场景，可以用到对话式交互方式去支持，以后所有的SaaS软件的首页都会有一个对话的交互入口，甚至有些行业软件场景对话式入口就是首页。

数据输入部分

对于SaaS软件来说，数据输入是很重要的，一般要将数据结构化之后手工输入或者导入系统，比如人事信息、薪酬信息、客户信息、订单信息等等等，属于相对重复的工作，这也是SaaS产品使用让人觉得繁琐的很重要的原因。

GPT技术的发展，会导致数据输入部分的前置以及自动化。自然语言语音，文本以及图片等方式进行信息输入的方式比重会大大提高。少数垂直，而且不需要特别精确的地方，这类场景长期有可能实现自动结构化自然语言的数据。

比如生活一些销售聊天的线索获取的场景，比如说问诊时候的病历信息获取等，这种类似领域，就会实现SaaS的一部分作为微服务隐身于AI之后。但是周期会相对长一些，而且绝大部分领域以及场景做不到。

新的SaaS机会

GPT技术的发展会对一些交流、会议、内容、视觉设计等自然语言，图片类的SaaS软件带来很大影响。邮件系统，会议通讯软件，Office，图片制作等自然语言，图片为主的SaaS或者相关场景是首先受到波及的部分，利用GPT技术进行辅助内容提醒或者内容自动生成，会让软件变得颠覆性的高效。

并且，未来还将有希望和CRM，ERP，HR数据类软件系统打通，从而让内容的输出更加强大，SaaS产品之间的边界会变得更加的模糊。

对于SaaS研发的影响

首先GPT技术的发展，可以大大提升研发的效率，大量代码都是可以自动生成，稍微改一改就好了。

例如PaaS平台的机会。

有很大概率会出来新的自然语言编程开发的研发工具，比如说qqbot.dev等类似的早期公司已经在做这方面的探索，传统的开发平台可以利用GPT技术变得更为智能化。

对于一些垂类的相对聚焦的场景，有垂类PaaS诞生的机会，通过自然语言进行开发，比如说类似微信小程序的开发平台，这种开发平台针对的场景比较简单纯粹，通过自然语言来开发是可能的。

CRM、HR、Finance、ERP等领域，有标准类SaaS存在的机会，同时对于这些垂直领域，也有基于GPT技术的PaaS平台作为标准SaaS补充的机会，标准SaaS公司可以结合这类PaaS平台去更高效的完成交付。

对SaaS公司各个部门角色的影响

对于一些简单场景的软件需求来说，产品经理结合GPT PaaS软件，可能承担从需求调研，设计，开发，测试的所有工作。

• 可以赋能销售人员与客户的沟通事项，会议，邮件，文章，PPT，视频脚本等内容，可以通过GPT相关的软件工具来大大提效。

• 对于研发部门来说，产品研发的效率大大提升，很多代码可以自动生成，产研团队的人数将会大幅度地降低以及精英化。

随着研发成本的降低以及颠覆性的高效化，软件将会迎来膨胀式的发展，需要大量的产品经理，了解客户的需求并且描述清楚的能力更加重要。

目前通用化的SaaS平台已经无法满足企业个性化的需求，而SaaS产品由于使用多租户的架构，这一问题就十分重要。传统的软件常常采用定制的方法来满足个性化的客户需求，当然对于SaaS软件而言也可以采用。但SaaS软件和传统软件在定制技术上存在较大的差异：传统软件的定制只需针对某一具体的用户进行，而SaaS的定制则需让软件满足多租户各自的需求，需要多个定制。

传统软件的定制服务是在软件开发阶段完成，而SaaS需要在软件使用过程中针对需求的变化更新定制，而且在定制的时候不能影响其他用户的使用。除此以外，SaaS定制过程必须简单易行，使得用户可以自行完成，这些差异使得SaaS应用在技术设计上更加复杂，传统的个性化定制无法应用在SaaS领域。

因此，SaaS个性化定制技术的改进是制约其发展的瓶颈之一。因此，针对这一难题，JNPF快速开发平台应运而生，十分契合的解决了这个技术困境。JNPF快速开发平台有这些特点：

1.开源低代码平台，简单易上手，简化开发流程，降低开发成本；

2.强大的可视化代码生成器，可直接二次自主开发，易于维护更新；

3.灵活的权限管理，向导式智能开发组件，满足企业的个性化需求；

4.一站式开发web+PC+手机等多端运行系统，实现移动智能化办公；

5.深度集成开发ERP、CRM、HRM、WMS、MIS、OA等各类SaaS软件；

6.平台有强大的接口函数和高适配端口，可实现SaaS系统万物互联；

详见网址：https://www.yinmaisoft.com/?from=csdn

因此，针对这个个性化定制问题，JNPF快速开发平台可谓是多管齐下，推出了多种不同的解决方案来进行针对性解决。它开源、集成、互联、可视化，有代码生成器，可二次低代码开发，还有丰富齐全的开发组件和模板。所以，运用JNPF开发平台便可高效、快速的解决个性化的定制问题，让SaaS软件系统更智能，让开发更便捷。

GPT技术的发展，有望加速中国SaaS本土市场碰到的产品易用性，需求个性化，交付难等问题的瓶颈，从而让技术更加不露痕迹地和用户融合。

巨浪来袭，我们都需要积极拥抱。赢得SaaS未来的更多的不是磊落豪雄，而是深沉厚重的长期主义者。

在美国参加了3天SaaS会议，我看到了中国企业服务市场3-5年后的未来

SaaStr.com 是个在美国 SaaS 领域非常有影响力的在线媒体和社区，创始人 Jason M. Lemkin 是连续创业者，对 SaaS 有很多独到看法。2012 年开始时还只是个对外传递观点的 Wordpress 网站加上一些 Quora 问答，后来慢慢形成一个有影响力的 SaaS 在线社区。

SaaStr Annual 则是 SaaStr 举办的一个大型会议。去年第一年聚集了 2000 多名 SaaS 公司高层，而今年第二届，参加人数约在 5000 人左右，会议主题安排非常明确：产品、企业发展、投资、销售等，基本上每个场地每半天是一个明确主题，而且其中安排了一些投资人见面环节，创业公司可以提交商业计划书，申请和投资人见面。

这个会议中，现场讨论形式要比 PPT 演示更多。很多情况下是比较有影响力的主持人（SaaStr 创始人、媒体、投资人或公司高层）和嘉宾进行某个主题的讨论。这种形式对英语考验非常大，不像有个 PPT 基本上就可以理解演讲内容。当时我录了很多现场录音，没听清的回来慢慢听。

一个非常值得称赞的地方就是 3 天下来没听到一个以做推广为目的的演讲，基本上每个演讲都是谈经验、观点、讨论，用我们话讲，都是“干货”。国内相当多行业会议讲来讲去就成了软性甚至硬性宣传了。

这个会议的参加人和影响力，基本上还在美国范围，当时见到了几家总部在印度的公司，也见到了些从印度来的参加人，但没遇到另外有从国内去的人。我想一方面是因为这个会议比较新，另一方面也是因为 SaaS 业务地域性比较强。不过，我这次参加下来觉得收获非常大，如果要了解新进展，到这种汇集了全球最多、最优质行业资源的地方，还是能够非常好拓展视野。就这次参会感受，我想有下面几点：

美国 SaaS 已形成非常庞大且丰富的生态体系

这次会议上看到很多非常大的 SaaS 公司，有很多有十多年历史，有部分已经上市或获得非常高估值，比如 Salesforce、HubSpot、ExactTarget、Marketo，这些公司已经发展到很大。

同时市场上有大量新 SaaS 公司与大公司间形成竞争或协同的丰富关系。在会上见到很多小型公司，大部分公司产品非常聚焦到某个具体功能点，一点做到非常极致。如果把这些公司大略分一下，我觉得可以分成下面几类：

一类是大型通用型 SaaS。这些企业的功能并不局限到某行业或某个具体功能，而是为企业提供比较全面的 SaaS 解决方案，而且市场占有率比较高，已经形成一定平台效应，很多企业基于他们进行服务。

比如 Salesforce 不但提供 CRM 服务，还通过自建或收购对客户提供分析、社会化媒体监测、销售机会挖掘等服务。这次会议上，Salesforce 在大力推广他们 SaaS 联盟，希望 SaaS 企业加入他们平台。除在营销方面，我看到 HR 领域也有非常大 SaaS 企业发展起来。未来在一些企业基本运营层面上，会形成一些大规模的 SaaS 企业。比如从事法律服务的 SaaS 企业，也是有可能成长为这个领域的巨头。（美国法律行业非常大）

第二类是聚焦一点的通用型 SaaS。这种企业产品只专注在某个具体功能，具有行业普适性。比如一家数据分析公司，提供基于 CRM 数据分析工具（Salesforce 有投资）；提供视频 Demo 的分析工具的公司；提供网站用户互动工具的公司；只针对支付数据进行分析的公司。

看下来，这类公司中做数据分析服务的是最多的。很多这样的公司都是依附于其他 SaaS 的数据或业务，并为 SaaS 提供服务，以一种中间件形式存在（我感觉还是应该算是 SaaS 而不是 PaaS 业务）。他们的存在让整个 SaaS 生态效率大幅度提升。这种企业可能规模不一定很大，我估计有些会独立发展，有很多也可能会被大公司收购。

第三类是垂直型 SaaS。这次会议上见到的垂直 SaaS 不多，但我了解到很多专注于某一行业的 SaaS 在美国发展非常好。比如 Veeva，一家服务医药公司的 SaaS 公司，为大型医药公司提供 CRM，研发流程等方面的服务。2007 年成立，2013 年在纽交所上市。我看到 Gartner 一个统计，全球软件行业中，27% 是垂直领域的软件应用。随着 SaaS 发展，预期未来会有更多行业的流程、软件向云端转化。

SaaS 在美国已经大小通吃

美国大型企业对 SaaS 的应用已经很成熟。感觉国内 SaaS 还是首先针对的是中小企业，大型企业应用云服务的确会有很大障碍。但是从美国发展看，未来“云”会大小通吃。

第三天的会议主题是企业如何应用 SaaS 服务，在上面看到像 Adobe、Intel 这样的大型公司都已经（至少是在某些环节上）形成体系化的 SaaS 应用方法论。他们分享了如何将不同 SaaS 应用进行组合，如何提升业务人员应用能力，可以看到他们应用已经非常深入。

在同 SaaS 公司接触过程中也感受到大型企业对 SaaS 的应用。在现场和很多家公司进行沟通，好几家公司都提到既服务大企业也服务小企业。有家公司开始面对中小企业，但他们一些客户快速发展成大型企业（客户是互联网公司），他们产品和服务也跟着做起来了。

中小企业对 SaaS 应用也非常普遍，特别是 SaaS 的发展对自己这个行业有“反哺”作用。所谓反哺，就是很多 SaaS 企业发展起来，同时他们也有企业服务需求，有很多 SaaS 公司就定位于 SaaS 公司，也得到非常好发展。

对于是否可以同时服务于大型和小型企业这个问题，沟通下来感觉答案是可行的，但最终取决于公司战略和产品特点，对不同企业，答案可能不一样。有的公司回答说：他们产品是非常标准化的，不管小型还是大型企业，可以同时满足他们需求，比如一个为网站提供网站上的用户沟通工具的公司。也有公司会提到，他们会提供定制化服务以满足大客户需求。

投资方仍旧非常看好

主会场有一天是投资人专场，几个非常有影响的投资公司对 SaaS 行业发表了看法，这些公司都投了很多 SaaS 企业，虽然那几天美国股市特别是科技股大跌，但他们还是表现了对 SaaS 领域的乐观。

首先，他们认为 On Demand 是整个社会大趋势。比如 Uber，实际上就把租车服务做成了“云”，就像有个司机在你旁边等着服务你一样，你需要时马上就来。软件、服务趋势也是可以 on demand，那么就是进入云端，成为 SaaS服务。

其次，虽然美国 SaaS 已经发展相当长时间，但仍旧有巨大空间。有投资者提到目前只有 2% 的软件 SaaS 化，未来将有大量软件走向云端。

第三，过去经验表明 SaaS 投资情况回报良好。一家投资多家 SaaS 公司的投资公司提到，他们投资的 SaaS 企业收益率是其投资公司平均收益率的 6.7 倍。

第四，近期美国股市以及科技股有很大波动，出现价值回归。投资方认为 SaaS 类企业如果健康，经过初期投入阶段，可以带来很好现金收入。投资方也认为 SaaS 企业应该扎实做好自己业务，给客户提供价值，其价值也会被认可。

数据，数据，数据

这三天下来感觉 SaaS 就是个数据生意。SaaS 特点是业务流程都在网上，运营者可以收集到客户大量数据。这些数据需要深入分析可以指导业务不断优化，这种模式是离线服务或传统软件无法媲美的。这就类似传统商业和电子商务的关系。相对传统业务来说，也可以说 SaaS 是一种具备学习能力的“智慧产品”。

基于 SaaS 这种特点，衍生出了大量数据分析应用。在现场展台看到最多的 SaaS 服务就是做数据分析的，基于 CRM、支付、客户服务和沟通数据、邮件等等。很多大型 SaaS 应用的核心功能也是数据分析。

对于美国的 SaaS 使用者来说，也非常深度地进行数据分析。比如在会议过程中，a/b 测试是个高频词汇，而且会从很多负责销售的人，而非做分析的人嘴里说出来。SaaS 客户在介绍经验过程中，会提到很多数据驱动的运营方法和技巧。在数据应用方面，感觉中国和美国差异的确非常大。

在 SaaS 环境下，数据开放性非常强。SaaS 间相互打通，数据流转、应用在不同场景。这样的好处是客户可以将各类应用进行灵活组合，很多企业在不同业务环节采用不同 SaaS，形成一套组合拳，能充分利用各个应用优势。这种 SaaS 的网络效应左右是非常大的。

数据在中国，我觉得数据对接状况和美国差异很大。我想存在两方面原因，一是 SaaS 生态不丰富，互相之间无法对接，只有自动化、标准化才可能通过技术手段让数据流动和应用起来。随着 SaaS 的丰富、未来数据打通情况会更普遍。第二个是商业环境和文化问题，特别是一些大公司对数据的把持，比如 PayPal 的数据就可以通过接口在企业授权的情况下与 SaaS 工具进行打通和分析。我不是很清楚企业是否可以将银联数据或支付宝做类似应用。数据流转起来，效率提升，能够增加大量社会价值。

SaaS 的商业逻辑

SaaS 产品具有自己特点和商业逻辑，美国企业在这方面已经摸索很多年，很多经验和方法论我们可以借鉴。

SaaS 特点是初期投入大，经过一个比较长投入后，如果发展良好，会有丰厚回报。由于 SaaS 的收入模型是按账户、时间、等级等收费，开始时客户基数小，但初期投入不小。即使看到客户数量和客户在快速增长，也可能在相当长期内亏损。经营者和投资方必须正确判断亏损实际情况。

SaaS 的业务运营已经有一套非常清晰的商业逻辑和分析指标。投资人、销售负责人花大量时间分析 ARR、CAC 等指标，并形成通过这些指标判断一家企业表现，或优化运营的方法论。很多数据分析类的 SaaS 工具，也是围绕用户以及这些指标来设计的，可以帮经营者分析并优化关键业务指标。SaaS 是非常数据驱动的一种业务形态。

销售是 SaaS 的发展引擎

不同于 to C 产品，销售在 SaaS 发展过程中非常重要。SaaS 产品往往不是技术驱动，其技术门槛不是很高，而商业模式设计和销售在发展过程中非常重要。有个投资人用“空气”来比喻 SaaS 销售的重要性，销售对 SaaS 来说不是水和食物，而是空气；没有水和食物几天会死掉，没了空气几分钟就会丧命。

SaaS 和传统软件不同一点是客户续费率非常重要。SaaS 产品的销售分成三个环节：Marketing、Sales、Post-sales。SaaS 商业成功的关键之一是增加客户生命周期价值，而非一次性交易价值。

第一次往往无法收回成本，因此如何让客户续约就成为关键。SaaS 公司都会专门部署一个 client/customer success 团队，负责客户的持续采购。这个部门经常会独立于销售团队，有些公司直接汇报给 CEO。这个角色和传统软件或产品的售后服务角色不同，续费率高低可能直接影响 SaaS 业务的生死。

自动化与人

SaaS 在商业运作中的大量应用将提升企业运作效率，让工作人员更轻松。在 SaaStr 会场看了几个营销类 SaaS 产品演示，包括 leads generation，与客户的多渠道沟通，邮件整合与邮件营销自动化，customer scuess 软件等。

由于我们自己也会做很多营销和推广工作，感觉如果使用上这些自动化工具可以大幅提升效率。国内自动化工具使用还不够普遍，未来 SaaS 在中国企业的大量应用，会很大程度提升中国企业运作效率。实际上早应用这些工具的企业，可以获得更大竞争优势。

做到流程自动化之后，SaaS 会更智能。比如 EverString 等公司基于企业数据进行购买需求预测。但未来像 EverString 这种带预测能力的应用会越来越多。这类应该还是会从美国这样的国家先发展起来，因为完善的数据是这类应用的基础，中国目前还处在初期阶段。

对于效率问题，这次到美国有很多个人感受。这次来旧金山和硅谷接触了不少在中国和美国都有工作经验的人，明显感到美国工作节奏要比国内慢，即使在美国互联网公司中。但由于整个商业运作的自动化程度高、工作合作者专业性高，其效率可能是比我们更高。

我说起来国内的 “996”（一些互联网公司早 9 点上班，晚 9 点下班，每周工作 6 天），很多人都吓一跳。而中国互联网（和其他很多行业）实际上在用人力（人的生命）来弥补由于系统和环境造成的低效。在斯坦福和旧金山到处看到锻炼的人。如果早回家，回去读书、发展自己兴趣、锻炼，生活品质提高，其产出效率也会提高。

SaaS 的冲击

云服务给企业提升效率同时，也会对很多岗位产生替代。一方面可能会替代掉 SaaS 应用方的一些岗位；另一方面，会对一些提供相关服务的传统企业带来巨大压力。

SaaS 的本质和工业机器人、自动驾驶是一样的，商业世界的数字化和自动化，可以称为是“商业自动化”的过程。SaaS 发展到一定程度，会产生对工作岗位的“挤压”。很多简单重复性工作可能被 SaaS 工作替代。如果 SaaS 的智能化程度提升，可能对更多岗位产生替代作用。机器代替或部分代替人工将是趋势，不过由于中国近期人力成本相对还是比较低，这个过程比发达国家会稍微慢一些。

另一方面，SaaS 会对提供类似服务和产品的行业产生巨大冲击。从相对发展更早一些的 IaaS（基础云服务，比如亚马逊和阿里云提供的存储、计算服务）看，其对传统服务器、存储和基础软件产生了巨大冲击，IBM、HP、Cisco 等公司的大量裁员，重要原因是基础云服务的发展。企业建立网站或互联网应用，已经不需要自己购买服务器、存储设备、租用 IDC 了，只要在云服务平台上进行租用即可快速建立自己的应用。

而 SaaS 是建立在 IaaS 基础之上的，随着各个行业 SaaS 的发展，

SaaS+人

SaaS 只是一种工具，要产生效果还需要人的有效操作。在会议期间，看到很多应用 SaaS 的企业已经积累大量经验。从应用 SaaS 的销售团队组建、业务流程，到自动化邮件的具体写法。

比如 Cloudera 的 global sales 的 VP 分享一个案例，在和一个客户邮件沟通过程中，按次序发了三封邮件，这三封邮件如何写可以提升转化。SaaS 邮件发送功能可以自动化，但是邮件的发送策略，不同内容的对比测试和优化方法，还需要有经验有想法的人来实现。

另外很重要的一点，就是 SaaS 的应用需要对数据有深刻洞察和应用能力的人。会议上的 SaaS 供应商和使用者都一再强调数据收集、处理、测试等数据应用。SaaS 特点是把流程线上化、云端化，就积累了大量有价值数据，这给数据驱动的运营提供了条件。中国企业数据分析和应用能力比较差，这对我们是个挑战。

目前 SaaS 在企业内应用相对较少，但近一年来，越来越多企业看到 SaaS 价值。但开始时会“唯工具论”，认为只要应用了 SaaS 工具就可以取得立竿见影的效果。但很多企业可能由于使用能力不足造成应用效果比较差。在国内有些 SaaS 应用有可能走工具＋服务/咨询的道路，也会很多基于 SaaS 的咨询或执行类公司产生。中国的这种情况，也会是很多国外 SaaS 企业进入中国的障碍之一。

通过这个会议看到了中国企业服务市场 3-5 年后的未来，云服务将给企业服务和软件行业带来一场革命性变化。在这大趋势当中，传统企业面临挑战，但同时也有巨大机会。懂得商业逻辑、有商业服务能了的企业和个人，结合云计算技术，将创造巨大商业机会。

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