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AI在SaaS產品中的應用及挑戰

原始森林

2023-09-27

4 評論 3922 瀏覽 18 收藏

26 分鐘

隨著ChatGPT大模型在全球的爆火，AI迅速在各個行業內，助力于各行業的效率提升。而SaaS領域，AI同樣也大有可為。下邊的文章主要講述AI的能力、SaaS產品中的應用，以及AI在SaaS中面臨的挑戰等方面的內容，感興趣的可以進來看看了解哦！

AI（人工智能，Artificial Intelligence的縮寫）近一年來一直處于輿論風口，隨著ChatGPT大模型在全球的爆火，AI終于一改之前的“不智能”形象，迅速在各個行業開始形成落地解決方案，助力各行業的效率提升。

在SaaS領域，AI同樣大有可為。AI在自然語言處理、圖像識別、智能推薦等多個領域具備優勢，我們在產品發展的過程中，持續的探索使用AI技術，幫助提升產品體驗。

本章節將對AI的能力，AI在SaaS產品中的應用，以及AI在SaaS中面臨的挑戰等方面進行介紹。

一、AI的3種主要能力

AI的整體技術架構是比較復雜的，涉及到多個技術領域，我們在這里主要介紹AI所能實現的能力。

AI已經在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器學習等方面取得了長足的進步和發展，這為很多系統接入融合AI，提供了堅實的基礎。

1. 計算機視覺

計算機視覺是研究如何使計算機能夠理解和解釋圖像和視頻的學科。它涉及使用計算機算法和技術來模擬和實現人類視覺系統的功能。計算機視覺的目標是讓計算機能夠感知、理解和分析圖像和視頻中的內容，從而實現自動化的視覺任務，如圖像分類、目標檢測、人臉識別、圖像識別、圖像分割等。通過計算機視覺技術，我們可以讓計算機具備類似于人類視覺的能力，從而在各種領域中實現更高效、準確和智能的圖像和視頻處理。

計算機視覺的應用場景非常廣泛，舉例：

圖像識別和分類：計算機可以通過圖像識別技術，對圖像中的物體、場景、人臉、文字等進行自動識別和分類，如人臉識別、物體檢測、文字識別、車牌識別等。
視頻監控和安防：計算機視覺可以應用于視頻監控系統，實現對視頻流的實時分析和處理，如行人檢測、異常行為識別、目標跟蹤等，提高安防效果和減少人力成本。
醫學影像分析：計算機視覺在醫學領域的應用非常廣泛，可以輔助醫生進行疾病診斷和治療，如腫瘤檢測、病灶分割、醫學圖像重建等。
自動駕駛和智能交通：計算機視覺是自動駕駛技術的核心之一，可以通過對道路、交通標志、車輛等的感知和分析，實現自動駕駛和智能交通系統的安全和高效。
工業質檢和機器人視覺：計算機視覺可以應用于工業生產中的質量檢測和機器人視覺導航，如產品缺陷檢測、零件定位、物體抓取等，提高生產效率和質量。

以上只是計算機視覺應用的一部分場景，隨著技術的不斷發展和創新，計算機視覺在更多領域將發揮重要作用。

2. 自然語言處理

自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是一門研究人類語言與計算機之間交互的學科，旨在使計算機能夠理解、處理和生成自然語言。它涵蓋了多個方面的內容，舉例：

語言理解（Language Understanding）：通過分析文本或語音，將自然語言轉化為機器可理解的形式。這包括詞法分析、句法分析、語義分析等技術。
語言生成（Language Generation）：根據機器的理解，將機器生成的信息轉化為自然語言的形式，以便與人類進行交互。這包括文本生成、語音合成等技術。
信息檢索（Information Retrieval）：通過對大量文本數據的索引和搜索，實現對特定信息的快速檢索和提取。這包括關鍵詞提取、文本分類、文本聚類等技術。
機器翻譯（Machine Translation）：將一種自然語言的文本或語音轉化為另一種自然語言的文本或語音。這包括基于規則的翻譯、統計機器翻譯、神經機器翻譯等技術。
情感分析（Sentiment Analysis）：通過對文本的情感、態度和情緒進行分析，了解人們對特定主題或事件的情感傾向。這包括情感分類、情感詞典、情感推斷等技術。

3. 語音識別

語音識別是將人類語音轉換為文本的技術。它的處理過程包括以下幾個步驟：

音頻采集：通過麥克風或其他錄音設備采集用戶的語音輸入。
預處理：對采集到的音頻進行預處理，包括降噪、去除雜音等操作，以提高語音信號的質量。
特征提?。簭念A處理后的音頻中提取特征，常用的特征包括梅爾頻譜系數（MFCC）等。
聲學模型：使用訓練好的聲學模型，如深度神經網絡（DNN）或隱馬爾可夫模型（HMM），將特征與語音識別的概率模型進行匹配。
語言模型：使用語言模型來對識別結果進行校正和優化，以提高識別準確性。語言模型可以是基于統計的n-gram模型或基于神經網絡的語言模型。
解碼和后處理：根據聲學模型和語言模型的結果，進行解碼和后處理，得到最終的文本輸出。

語音識別涉及到的技術包括信號處理、機器學習和自然語言處理等。其中，深度學習在語音識別中得到了廣泛應用，如使用卷積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）進行特征提取和建模。同時，語音識別還需要結合語言模型和后處理技術，以提高識別的準確性和流暢性。

二、AI的主要學習方式

1. 機器學習

機器學習是AI的一個分支領域，它通過使用算法和統計模型，使計算機能夠從數據中學習和改進，而無需明確編程。機器學習的應用非常廣泛，除了前邊提到的圖像識別、語音識別、自然語言處理等，還包括推薦系統，預測分析，自動駕駛等。

機器學習有多種方式，常見的包括監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。

監督學習（Supervised Learning）：通過給定輸入和對應的輸出標簽，訓練模型來學習輸入與輸出之間的映射關系。在訓練過程中，模型通過與標簽進行比較來調整自己的參數，以便在未知數據上進行準確的預測。
無監督學習（Unsupervised Learning）：在無監督學習中，模型只能獲得輸入數據，沒有對應的輸出標簽。模型的目標是發現數據中的隱藏結構和模式，例如聚類、降維、異常檢測等。
半監督學習（Semi-supervised Learning）：半監督學習是介于監督學習和無監督學習之間的一種學習方式。它利用有標簽的數據和無標簽的數據進行訓練，以提高模型的性能和泛化能力。
強化學習（Reinforcement Learning）：強化學習是通過與環境的交互來學習最優行為策略的一種學習方式。它通過智能體與環境的交互來學習最優的行為策略。在強化學習中，智能體通過觀察環境的狀態，采取行動，并根據環境的反饋（獎勵或懲罰）來調整自己的行為，以最大化長期累積的獎勵。強化學習在許多領域都有廣泛的應用，例如機器人控制、游戲策略、自動駕駛等。

機器學習的每種方式都有其適用的場景和算法。具體選擇哪種方式取決于問題的性質和可用的數據。

2. 深度學習

深度學習是一種人工神經網絡的應用，是機器學習的分支之一。它是通過構建多層神經網絡來模擬人類的神經系統，從而實現對大量數據的自動分類和預測深度學習是機器學習領域中的一個新的研究方向，主要是通過學習樣本數據的內在規律和表示層次，讓機器能夠具有類似于人類的分析學習能力。深度學習的最終目標是讓機器能夠識別和解釋各種數據，如文字、圖像和聲音等，從而實現人工智能的目標。

深度學習在許多領域都取得了顯著的成果，如語音和圖像識別、自然語言處理、推薦和個性化技術等。深度學習的應用范圍非常廣泛，如搜索引擎、數據挖掘、機器翻譯、多媒體學習等。它通過模仿人類視聽和思考等行為，解決了許多復雜的模式識別難題，為人工智能技術的發展帶來了許多進步。

三、AI在SaaS產品中的4種應用場景

現在，AI已經從早期的概念性產品開始滲透到各行各業，成為各行業提升效率的有效途徑。對于SaaS產品來說，AI可以在SaaS產品營銷、售后咨詢、產品能力提升等多個方面提供助力，甚至可以重塑一些產品的功能體驗，極大的提升工作效率。

1. 產品能力提升

AI在語音、圖像處理等方面，具備了很高的識別度，已經可以在數據輸入方面，體現出效率優勢。

我們財稅類SaaS產品需要處理大量的圖片，傳統的OCR識別技術，因票據的打印清晰度、角度、模板規范性等問題，準確度一直不夠。這些圖片上的信息此前主要依靠人工輸入或人工檢查，比如商品品目、金額，票據號等等一系列信息，處理一張票據快的需要幾十秒，慢的需要幾分鐘，遇到一些清單票據，耗時則會更長，并且人工處理容易出錯。

使用AI的圖像處理技術，識別準確率大大提升，可以做到上傳一批圖片，批量處理，以往大量的員工錄入工作，現在交由系統自動處理，解放了員工大量的精力。

機器學習能力可以助力業務規則處理自動化。

舉個例子，我們發票SaaS產品中有稅收分類編碼的概念，這個稅收分類編碼只有4000多個，而各類商品品目多達數百萬甚至上千萬個，為了提升開票效率，我們一般會將商品品目自動匹配到稅收分類編碼（這是一項稅務政策要求）?；趥鹘y的規則匹配，實際上很難窮舉，總會有各種各樣新的商品出現，沒法完全做到自動化，需要人的參與。

基于機器學習技術，我們將匹配規則從人工匹配轉為AI匹配，處理過程大致如下：

數據收集和處理：第一步，我們將數據庫中沉淀的大量商品品目和稅收分類編碼的數據進行處理。對這些數據進行清理和預處理，去除重復數據、處理缺失值等處理。
特征工程：接下來，我們將商品品目和稅收分類編碼的數據轉化為機器學習模型可以理解的特征。使用詞袋模型、TF-IDF、詞嵌入等技術對文本數據進行處理。
模型選擇和訓練：有了特征數據，我們選擇一個合適的機器學習模型進行訓練。我們主要是文本，嘗試使用了樸素貝葉斯、支持向量機、深度學習模型（例如循環神經網絡）幾種模型。
模型評估和調整：每次模型訓練完成后，我們使用一些評估指標來檢查模型的性能，根據準確率、召回率、F1分數等進行評估。初次跑的模型，往往需要調整模型的參數，如果還是不合適，再嘗試使用其他類型的模型。
模型部署和使用：我們經過多次摸索，選擇了神經網絡模型，這個模型準確度較高，能夠滿足要求，接下來將它部署到生產環境中，再將模型能力封裝為接口服務，供業務系統直接調用，實現系統的自動化處理流程。

最后我們設計了系統反饋機制，如果用戶發現匹配不準確，他們可以修改，這些修改信息，可認為原有的數據匹配不準確，保存數據，用于后續的模型改進。

經過幾個月的實踐探索，深刻體會到AI對于這類問題的處理，相比傳統方式擁有極大的優勢。一是準確度更好，二是支撐了系統的自動化處理，用戶使用過程更為順暢，體驗度提升明顯。

這種大數據量窮舉困難的規則匹配，很適合AI進行處理，比如財稅產品中的會計科目匹配等。大家可以多留心日常工作中的一些產品痛點，很有可能通過AI解決是合適的。

2. SaaS產品營銷

在SaaS產品營銷方面，AI也能夠提供一些助力。比如個性化推薦、產品使用指引、提供快速幫助等。

個性化推薦：AI算法可以分析用戶行為和偏好，為用戶提供個性化推薦，幫助企業為客戶提供更加個性化的體驗。
產品使用指引：我們發現，用戶對于產品的理解程度和使用熟練度非常影響后續的體驗和續費，并且我們的服務團隊無法準確的了解用戶當前面臨的問題。我們通過調查問卷了解到，一般新用戶在接觸產品使用的前三個月，容易面臨較多問題，前三個月中，每個用戶面臨的情況也不一樣，這對服務團隊構成了較大的挑戰，全面培訓不夠準確，部分培訓又不容易準確了解客戶的問題點。我認為最好的服務是在他剛好需要的時候提供服務。如果要做好服務，我們就需要分析用戶的操作，遇到的異常問題，以及匹配的解決方案，我們已經開始著手做些工作，AI在問題判斷的精準性和及時性方面，要比人的響應速度快很多，有希望為用戶提供更好的服務。這是我們需要持續努力的方向。
提供快速幫助：通過官網、APP、產品等入口，提供及時的響應，如需人工溝通，可及時根據用戶情況，自動轉接售前、客戶成功或售后等團隊進行支持。

3. 智能客服

智能客服已經在多個行業大規模使用，具備了較為成熟的解決方案，雖然我們有時候仍然會吐槽智能客服不智能，但隨著更多數據的沉淀、知識庫的積累、對AI運用和理解能力的提升，都在逐步的提升AI客服的質量。優秀的AI客服，用戶體驗上提升明顯、對企業的降本效果明顯、對客服團隊來說，不再需要處理大量的低價值問題，可專注于個人成長和團隊進步，一些優秀的客服人員逐步轉行為AI的“訓練師”，給AI模型不斷提供優質的知識內容。

隨著AI基礎設施的發展，訓練AI客服機器人的成本越來越低。比如我們可以借助一些大模型，在大模型的基礎上再訓練企業專用模型，既可以避免高昂的技術投入，又可以保障數據的安全，是一種成本相對較低的解決方案。

4. 數據分析

AI在處理數據上的能力，可以幫助我們應用到數據分析領域，比如數據預處理、數據探索、預測建模，支撐決策等，AI還可以用于用戶畫像的標簽處理等。

數據預處理：利用人工智能可以自動識別和處理數據中的噪聲、缺失值和異常值等問題，提高數據質量和準確性。
數據探索與可視化：人工智能技術可以對大規模和復雜的數據集進行自動分析和探索，采用無監督學習等方式，進行聚類分析，發現隱藏的模式和趨勢，并生成交互式的數據可視化，使得用戶更直觀地理解數據。
預測建模：通過機器學習和深度學習技術，AI可以根據歷史數據建立模型，并預測未來事件或趨勢。
支撐決策：通過結合數據分析和機器學習技術，AI可以為決策者提供實時的、基于數據的建議和決策支持。

AI在SaaS產品中將會有越來越豐富的應用場景，隨著SaaS團隊對AI理解的加深，技術的進步，AI一定會和SaaS產品多個方向進行深度融合，助力產品發展。

四、AI在SaaS產品中面臨的3個挑戰

AI與SaaS產品的結合過程中，可能會面臨以下挑戰，并且也嘗試給出一些應對的方法：

1. 數據隱私和安全

AI技術需要大量的數據來進行訓練和改進。這意味著在將AI與SaaS產品結合時，必須確保數據的安全和隱私。我們的客戶肯定不希望自己的數據出現在公眾的問答中，這可能會傷害其競爭力。

保障數據安全是SaaS公司的重要責任，在應用AI的過程中，我們必須采用嚴格的數據安全措施，例如數據脫敏、數據加密、訪問控制和安全審計等。同時，需要建立嚴格的數據使用規定，確保用戶數據不會被泄露和濫用。在模型訓練過程中，可以采用上文提到的基于大模型的企業專有模型訓練方式，保障數據訓練過程，在企業內部完成，避免敏感數據外泄。

2. 技術集成

將AI技術與SaaS產品進行集成時，可能會遇到技術上的挑戰。一般AI技術棧和正常產品迭代的技術棧，有所不同，再加上一些SaaS公司對AI的理解可能不夠，會導致對AI的使用面臨認知和投入雙重障礙。

在開始集成之前，需要詳細了解AI技術和SaaS產品的功能和架構。確定可行的集成方案，并制定詳細的技術實施計劃。此外，可能需要雇傭專業的技術團隊或與外部AI公司合作完成AI集成任務。

3. 數據質量問題

AI算法的準確性和可靠性在很大程度上取決于數據的質量。即使是SaaS公司，數據質量也存在偏差、缺失或不完整等問題，可能會影響AI算法的輸出結果。另外數據收集工作也可能會變的復雜或低效，阻礙了AI技術在SaaS產品中的應用。

在應用AI算法之前，我們需要確保數據的準確性和可靠性。這需要進行數據清洗、數據預處理和數據驗證等步驟。此外，可能需要采用一些技術手段來提高數據質量，例如數據挖掘、數據分析和數據可視化等。并且針對一些數據缺失的問題，還需要進行產品迭代或借助一些監控系統，完成原始數據的收集。對一些專業類的問題，甚至可能需要人工進行數據清洗，或數據標注。