【产品经理】AI在SaaS产品中的应用及挑战

随着ChatGPT大模型在全球的爆火，AI迅速在各个行业内，助力于各行业的效率提升。而SaaS领域，AI同样也大有可为。

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AI（人工智能，Artificial Intelligence的缩写）近一年来一直处于舆论风口，随着ChatGPT大模型在全球的爆火，AI终于一改之前的“不智能”形象，迅速在各个行业开始形成落地解决方案，助力各行业的效率提升。

在SaaS领域，AI同样大有可为。AI在自然语言处理、图像识别、智能推荐等多个领域具备优势，我们在产品发展的过程中，持续的探索使用AI技术，帮助提升产品体验。

本章节将对AI的能力，AI在SaaS产品中的应用，以及AI在SaaS中面临的挑战等方面进行介绍。

一、AI的3种主要能力

AI的整体技术架构是比较复杂的，涉及到多个技术领域，我们在这里主要介绍AI所能实现的能力。

AI已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等方面取得了长足的进步和发展，这为很多系统接入融合AI，提供了坚实的基础。

1. 计算机视觉

计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的学科。它涉及使用计算机算法和技术来模拟和实现人类视觉系统的功能。计算机视觉的目标是让计算机能够感知、理解和分析图像和视频中的内容，从而实现自动化的视觉任务，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像识别、图像分割等。通过计算机视觉技术，我们可以让计算机具备类似于人类视觉的能力，从而在各种领域中实现更高效、准确和智能的图像和视频处理。

计算机视觉的应用场景非常广泛，举例：

图像识别和分类：计算机可以通过图像识别技术，对图像中的物体、场景、人脸、文字等进行自动识别和分类，如人脸识别、物体检测、文字识别、车牌识别等。
视频监控和安防：计算机视觉可以应用于视频监控系统，实现对视频流的实时分析和处理，如行人检测、异常行为识别、目标跟踪等，提高安防效果和减少人力成本。
医学影像分析：计算机视觉在医学领域的应用非常广泛，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗，如肿瘤检测、病灶分割、医学图像重建等。
自动驾驶和智能交通：计算机视觉是自动驾驶技术的核心之一，可以通过对道路、交通标志、车辆等的感知和分析，实现自动驾驶和智能交通系统的安全和高效。
工业质检和机器人视觉：计算机视觉可以应用于工业生产中的质量检测和机器人视觉导航，如产品缺陷检测、零件定位、物体抓取等，提高生产效率和质量。

以上只是计算机视觉应用的一部分场景，随着技术的不断发展和创新，计算机视觉在更多领域将发挥重要作用。

2. 自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。它涵盖了多个方面的内容，举例：

语言理解（Language Understanding）：通过分析文本或语音，将自然语言转化为机器可理解的形式。这包括词法分析、句法分析、语义分析等技术。
语言生成（Language Generation）：根据机器的理解，将机器生成的信息转化为自然语言的形式，以便与人类进行交互。这包括文本生成、语音合成等技术。
信息检索（Information Retrieval）：通过对大量文本数据的索引和搜索，实现对特定信息的快速检索和提取。这包括关键词提取、文本分类、文本聚类等技术。
机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言的文本或语音转化为另一种自然语言的文本或语音。这包括基于规则的翻译、统计机器翻译、神经机器翻译等技术。
情感分析（Sentiment Analysis）：通过对文本的情感、态度和情绪进行分析，了解人们对特定主题或事件的情感倾向。这包括情感分类、情感词典、情感推断等技术。

3. 语音识别

语音识别是将人类语音转换为文本的技术。它的处理过程包括以下几个步骤：

音频采集：通过麦克风或其他录音设备采集用户的语音输入。
预处理：对采集到的音频进行预处理，包括降噪、去除杂音等操作，以提高语音信号的质量。
特征提取：从预处理后的音频中提取特征，常用的特征包括梅尔频谱系数（MFCC）等。
声学模型：使用训练好的声学模型，如深度神经网络（DNN）或隐马尔可夫模型（HMM），将特征与语音识别的概率模型进行匹配。
语言模型：使用语言模型来对识别结果进行校正和优化，以提高识别准确性。语言模型可以是基于统计的n-gram模型或基于神经网络的语言模型。
解码和后处理：根据声学模型和语言模型的结果，进行解码和后处理，得到最终的文本输出。

语音识别涉及到的技术包括信号处理、机器学习和自然语言处理等。其中，深度学习在语音识别中得到了广泛应用，如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行特征提取和建模。同时，语音识别还需要结合语言模型和后处理技术，以提高识别的准确性和流畅性。

二、AI的主要学习方式

1. 机器学习

机器学习是AI的一个分支领域，它通过使用算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习和改进，而无需明确编程。机器学习的应用非常广泛，除了前边提到的图像识别、语音识别、自然语言处理等，还包括推荐系统，预测分析，自动驾驶等。

机器学习有多种方式，常见的包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

监督学习（Supervised Learning）：通过给定输入和对应的输出标签，训练模型来学习输入与输出之间的映射关系。在训练过程中，模型通过与标签进行比较来调整自己的参数，以便在未知数据上进行准确的预测。
无监督学习（Unsupervised Learning）：在无监督学习中，模型只能获得输入数据，没有对应的输出标签。模型的目标是发现数据中的隐藏结构和模式，例如聚类、降维、异常检测等。
半监督学习（Semi-supervised Learning）：半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间的一种学习方式。它利用有标签的数据和无标签的数据进行训练，以提高模型的性能和泛化能力。
强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是通过与环境的交互来学习最优行为策略的一种学习方式。它通过智能体与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能体通过观察环境的状态，采取行动，并根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整自己的行为，以最大化长期累积的奖励。强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如机器人控制、游戏策略、自动驾驶等。

机器学习的每种方式都有其适用的场景和算法。具体选择哪种方式取决于问题的性质和可用的数据。

2. 深度学习

深度学习是一种人工神经网络的应用，是机器学习的分支之一。它是通过构建多层神经网络来模拟人类的神经系统，从而实现对大量数据的自动分类和预测深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次，让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。深度学习的最终目标是让机器能够识别和解释各种数据，如文字、图像和声音等，从而实现人工智能的目标。

深度学习在许多领域都取得了显著的成果，如语音和图像识别、自然语言处理、推荐和个性化技术等。深度学习的应用范围非常广泛，如搜索引擎、数据挖掘、机器翻译、多媒体学习等。它通过模仿人类视听和思考等行为，解决了许多复杂的模式识别难题，为人工智能技术的发展带来了许多进步。

三、AI在SaaS产品中的4种应用场景

现在，AI已经从早期的概念性产品开始渗透到各行各业，成为各行业提升效率的有效途径。对于SaaS产品来说，AI可以在SaaS产品营销、售后咨询、产品能力提升等多个方面提供助力，甚至可以重塑一些产品的功能体验，极大的提升工作效率。

1. 产品能力提升

AI在语音、图像处理等方面，具备了很高的识别度，已经可以在数据输入方面，体现出效率优势。

我们财税类SaaS产品需要处理大量的图片，传统的OCR识别技术，因票据的打印清晰度、角度、模板规范性等问题，准确度一直不够。这些图片上的信息此前主要依靠人工输入或人工检查，比如商品品目、金额，票据号等等一系列信息，处理一张票据快的需要几十秒，慢的需要几分钟，遇到一些清单票据，耗时则会更长，并且人工处理容易出错。

使用AI的图像处理技术，识别准确率大大提升，可以做到上传一批图片，批量处理，以往大量的员工录入工作，现在交由系统自动处理，解放了员工大量的精力。

机器学习能力可以助力业务规则处理自动化。

举个例子，我们发票SaaS产品中有税收分类编码的概念，这个税收分类编码只有4000多个，而各类商品品目多达数百万甚至上千万个，为了提升开票效率，我们一般会将商品品目自动匹配到税收分类编码（这是一项税务政策要求）。基于传统的规则匹配，实际上很难穷举，总会有各种各样新的商品出现，没法完全做到自动化，需要人的参与。

基于机器学习技术，我们将匹配规则从人工匹配转为AI匹配，处理过程大致如下：

数据收集和处理：第一步，我们将数据库中沉淀的大量商品品目和税收分类编码的数据进行处理。对这些数据进行清理和预处理，去除重复数据、处理缺失值等处理。
特征工程：接下来，我们将商品品目和税收分类编码的数据转化为机器学习模型可以理解的特征。使用词袋模型、TF-IDF、词嵌入等技术对文本数据进行处理。
模型选择和训练：有了特征数据，我们选择一个合适的机器学习模型进行训练。我们主要是文本，尝试使用了朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型（例如循环神经网络）几种模型。
模型评估和调整：每次模型训练完成后，我们使用一些评估指标来检查模型的性能，根据准确率、召回率、F1分数等进行评估。初次跑的模型，往往需要调整模型的参数，如果还是不合适，再尝试使用其他类型的模型。
模型部署和使用：我们经过多次摸索，选择了神经网络模型，这个模型准确度较高，能够满足要求，接下来将它部署到生产环境中，再将模型能力封装为接口服务，供业务系统直接调用，实现系统的自动化处理流程。

最后我们设计了系统反馈机制，如果用户发现匹配不准确，他们可以修改，这些修改信息，可认为原有的数据匹配不准确，保存数据，用于后续的模型改进。

经过几个月的实践探索，深刻体会到AI对于这类问题的处理，相比传统方式拥有极大的优势。一是准确度更好，二是支撑了系统的自动化处理，用户使用过程更为顺畅，体验度提升明显。

这种大数据量穷举困难的规则匹配，很适合AI进行处理，比如财税产品中的会计科目匹配等。大家可以多留心日常工作中的一些产品痛点，很有可能通过AI解决是合适的。

2. SaaS产品营销

在SaaS产品营销方面，AI也能够提供一些助力。比如个性化推荐、产品使用指引、提供快速帮助等。

个性化推荐：AI算法可以分析用户行为和偏好，为用户提供个性化推荐，帮助企业为客户提供更加个性化的体验。
产品使用指引：我们发现，用户对于产品的理解程度和使用熟练度非常影响后续的体验和续费，并且我们的服务团队无法准确的了解用户当前面临的问题。我们通过调查问卷了解到，一般新用户在接触产品使用的前三个月，容易面临较多问题，前三个月中，每个用户面临的情况也不一样，这对服务团队构成了较大的挑战，全面培训不够准确，部分培训又不容易准确了解客户的问题点。我认为最好的服务是在他刚好需要的时候提供服务。如果要做好服务，我们就需要分析用户的操作，遇到的异常问题，以及匹配的解决方案，我们已经开始着手做些工作，AI在问题判断的精准性和及时性方面，要比人的响应速度快很多，有希望为用户提供更好的服务。这是我们需要持续努力的方向。
提供快速帮助：通过官网、APP、产品等入口，提供及时的响应，如需人工沟通，可及时根据用户情况，自动转接售前、客户成功或售后等团队进行支持。

3. 智能客服

智能客服已经在多个行业大规模使用，具备了较为成熟的解决方案，虽然我们有时候仍然会吐槽智能客服不智能，但随着更多数据的沉淀、知识库的积累、对AI运用和理解能力的提升，都在逐步的提升AI客服的质量。优秀的AI客服，用户体验上提升明显、对企业的降本效果明显、对客服团队来说，不再需要处理大量的低价值问题，可专注于个人成长和团队进步，一些优秀的客服人员逐步转行为AI的“训练师”，给AI模型不断提供优质的知识内容。

随着AI基础设施的发展，训练AI客服机器人的成本越来越低。比如我们可以借助一些大模型，在大模型的基础上再训练企业专用模型，既可以避免高昂的技术投入，又可以保障数据的安全，是一种成本相对较低的解决方案。

4. 数据分析

AI在处理数据上的能力，可以帮助我们应用到数据分析领域，比如数据预处理、数据探索、预测建模，支撑决策等，AI还可以用于用户画像的标签处理等。

数据预处理：利用人工智能可以自动识别和处理数据中的噪声、缺失值和异常值等问题，提高数据质量和准确性。
数据探索与可视化：人工智能技术可以对大规模和复杂的数据集进行自动分析和探索，采用无监督学习等方式，进行聚类分析，发现隐藏的模式和趋势，并生成交互式的数据可视化，使得用户更直观地理解数据。
预测建模：通过机器学习和深度学习技术，AI可以根据历史数据建立模型，并预测未来事件或趋势。
支撑决策：通过结合数据分析和机器学习技术，AI可以为决策者提供实时的、基于数据的建议和决策支持。

AI在SaaS产品中将会有越来越丰富的应用场景，随着SaaS团队对AI理解的加深，技术的进步，AI一定会和SaaS产品多个方向进行深度融合，助力产品发展。

四、AI在SaaS产品中面临的3个挑战

AI与SaaS产品的结合过程中，可能会面临以下挑战，并且也尝试给出一些应对的方法：

1. 数据隐私和安全

AI技术需要大量的数据来进行训练和改进。这意味着在将AI与SaaS产品结合时，必须确保数据的安全和隐私。我们的客户肯定不希望自己的数据出现在公众的问答中，这可能会伤害其竞争力。

保障数据安全是SaaS公司的重要责任，在应用AI的过程中，我们必须采用严格的数据安全措施，例如数据脱敏、数据加密、访问控制和安全审计等。同时，需要建立严格的数据使用规定，确保用户数据不会被泄露和滥用。在模型训练过程中，可以采用上文提到的基于大模型的企业专有模型训练方式，保障数据训练过程，在企业内部完成，避免敏感数据外泄。

2. 技术集成

将AI技术与SaaS产品进行集成时，可能会遇到技术上的挑战。一般AI技术栈和正常产品迭代的技术栈，有所不同，再加上一些SaaS公司对AI的理解可能不够，会导致对AI的使用面临认知和投入双重障碍。

在开始集成之前，需要详细了解AI技术和SaaS产品的功能和架构。确定可行的集成方案，并制定详细的技术实施计划。此外，可能需要雇佣专业的技术团队或与外部AI公司合作完成AI集成任务。

3. 数据质量问题

AI算法的准确性和可靠性在很大程度上取决于数据的质量。即使是SaaS公司，数据质量也存在偏差、缺失或不完整等问题，可能会影响AI算法的输出结果。另外数据收集工作也可能会变的复杂或低效，阻碍了AI技术在SaaS产品中的应用。

在应用AI算法之前，我们需要确保数据的准确性和可靠性。这需要进行数据清洗、数据预处理和数据验证等步骤。此外，可能需要采用一些技术手段来提高数据质量，例如数据挖掘、数据分析和数据可视化等。并且针对一些数据缺失的问题，还需要进行产品迭代或借助一些监控系统，完成原始数据的收集。对一些专业类的问题，甚至可能需要人工进行数据清洗，或数据标注。