深度 | 被冷落的 AI ，如何在 SaaS 领域“火”起来( 三 )
观点1
美国 SaaS 领域中的 APP， 功能都是按照职能和垂直两个维度设计 ， 拥有非常复杂且丰富的功能 。 但产品设计的重点在于能否化繁为简 ， 尤其像 Box、Dropbox、Mixpanel 之类的软件 ， 尽管需要存储各类数据 ， 做各种各样的数据分析 ， 但是产品却很好使用 ， 很容易上手 。
观点2
上图标红的 SaaS 企业能做起来 ， 是因为有一波很重要的用户 。 这些重要用户来源于消费互联网企业 ， 一是这类企业基本上来自硅谷和世界 IT 公司 ， 二是这类企业增长速度很快 ， 团队发展很快 ， 通过一些管理工具能够很好地管理团队 ， 从而帮助企业减少一些不必要的职能岗位设置 ， 还能更高效完成工作 。
中国 SaaS 现状
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通过观察可以看到 ， 美国在云计算领域 ， 有 SaaS、PaaS、IaaS 。 在中国 ， 大多数的企业大家都很熟悉 ， 基本上如上图所示 。 根据我的观察 ， 在职能划分和技术本质上 ， 与美国相差不大 ， 但是有一个缺点和一个优点 。
缺点：
中国 SaaS 企业 ， 在管理理念和管理咨询上不如美国企业 。 这是因为中国企业文化太新 ， 企业管理所有的根基都来自于西方世界 ， 而美国等国家则具有完善的人力管理、财务管理理念 ， 像 Salesforce、SAP 的 ERP 理念来自于现代管理学之父彼得·德鲁克和营销领域的菲利普·科特勒大师 ， 因此 ， 西方国家在这一领域就会很强 ， 这是中国企业需要学习的 。
优点：
中国的消费互联网发展迅速 ， 在市场规模、消费速度上 ， 都是西方国家不能相比的 。 就是在这样的环境下 ， 催生出中国的 SaaS 。 比如 ， 在国内的电商领域有有赞以及其他的企业 ， 但在美国板块只有 Shopify ， 这是因为国内本身具有的强社交关系链 。
以此来看 ， SaaS 是更广的一个概念 ， SaaS 是将软件当作服务 。 而管理软件是根据职能或者行业进行划分 ， 从而对公司进行有效管理 ， 其核心是输出管理理念 。
二、AI 的应用
1. AI 的概念
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AI 发展的三个阶段
第一阶段
， 1956年夏季 ， 以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会 ， 共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题 ， 并首次提出了“人工智能”这一术语 。 这个阶段 ， 基本上是各种理论性的论文和科学研究 。
第二阶段
， 到了80年代 ， 随着计算机的出现 ， 产生了机器学习 ， 能够做一些数据处理 。
第三阶段
， 主要指的是2010年之后 ， 由于 GPU 技术的大力发展 ， 有了机器的深度学习 ， 这才有了现在 AI 大爆发 。
AI 的四个门类
门类1：机器学习和深度学习
虽然 NLP、CV、Forecasting 都属于机器学习的一部分 ， 但这里特指的是分析结构化的数据 ， 从而找到规律进行预测 ， 通常应用在反欺诈、股价预测、温度预测方面 。
门类2：自然语言处理
这就是让机器能够像人一样去理解语言和文字 ， 能够从中挖掘信息进行决策 。
门类3：CV（Computer Vision）
这是让机器通过相机 ， 能够像人一样去处理看到的数据 ， 机器看到的通常的是图片、视频等 ， 从而进行推断分析 。
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