chatgpt的出现，不仅仅给科技界带来了震动，各行各业都在期盼着chatgpt这个新科技能解决一些行业弊病，带来新的机会。例如saas行业，chatgpt的出现会改变什么？本文作者对此保持积极态度，一起来看看他的想法吧。
一、saas的缺陷
几年前，我给一家企业做咨询。他们虽然投入了几百万建设crm系统，但是因为系统建设与实际业务不匹配，导致crm系统的数据存在很多错漏。
为了收集准确数据，每个门店都配置了一名行政人员，其主要工作就是录入数据，整理和输出相关报表。总部也安排了好几个人来做报表管理的相关工作。
在把crm系统的问题解决以后，运营数据实现了自动生成，不仅仅是各门店的行政人员，甚至总部的行政人员都被裁减了。
更重要的是，数据变得准确、可追溯，并且实现了实时分析——在以前，他们要过半个月，才能把上个月的数据整理出来。
提高企业效率的同时，还能让企业管理更加实时和透明，这正是saas产品普遍存在的价值。但是，它仍然存在诸多缺陷，比如：
1）信息录入效率低
saas系统只是明确了“录入要求”，一线员工仍然面临大量的信息整理工作，信息录入的效率并不高。
对于某些岗位来说——比如销售人员——信息录入甚至成为了负担。
2）信息查找不友好
saas系统规定了非常严格的筛选条件，而且无法实现精准、智能搜索，数据查找不友好。
3）信息整理与输出僵化
saas系统对信息的整理和输出，也是严格遵循写好的程序代码。但是企业的业务是动态成长的，这就导致saas系统的迭代跟不上企业需求的变化。虽然paas平台能够在一定程度上解决这个问题，但是paas平台本身又带来了新的使用问题。
就以前面的案例来说。虽然不再使用纸质表格，但是员工仍然需要严格按照软件的要求录入系统，除了做一些内容上的校验，saas系统无法有效帮助员工提高效率。
在数据录入系统后，saas系统只能按照预先定义好的程序生成报表，如果管理层有新的想法，或者想要做假设性分析，就必须耗费大量成本去查询和整理数据。
这就导致，数据的查找和整理占据了大量时间，而真正用于洞察的时间反而被大大压缩。这在一定程度上也阻碍了企业的洞察和创新。
但是，chatgpt的出现，很可能改变这一切。
二、chatgpt颠覆saas
chatgpt能力的本质，是对人类语言的“理解”能力。这种能力的习得，源于利用ai模型对海量人类语言的学习，并从中找到规律。比如chatgpt3拥有1750亿参数，并且学习超过50tb数据。这是人类当下不可能具备的数据处理能力，以及几辈子都学不完的知识。
同时，chatgpt作为计算机程序，在收集数据、分析数据、输出结果等方面，效率比人类高出n个数量级。这就意味着，saas的缺陷有望被弥补。
比如，当销售人员给客户打完电话，以前是需要自己整理并录入一段拜访总结，并安排接下来的拜访计划。
但是在卫瓴crm中，可以让ai整理电话语音记录，并且自动生成总结内容，和草拟接下来的拜访计划。销售人员只需要在ai整理内容的基础上进行修改，或者再次补充新的要求，从而优化t的输出。
毫无疑问，这将大幅提高销售人员的效率，也使得saas产品的价值得到进一步提升。
但是chatgpt的应用远不止于此，它很可能会创造出新的saas使用场景。
比如，销售人员只需要告诉chatgpt希望拜访哪家企业，它就可以自动联网寻找该企业关键人员的相关信息，并且分析可以通过什么样的人际关系链路触达这些关键人员，以及可以通过什么策略来打动这些关键人员。
当然了，以上场景的实现可能需要saas系统与chatgpt的深度融合。
比如，自动生成的总结内容，需要符合企业规定的信息结构，需要满足企业对内容质量的要求。
再比如，chatgpt生成的销售建议，需要结合企业的产品优势，以及过往的成功和失败案例，这样才能生成有实用价值的建议。这些正是saas产品可以帮助chatgpt完成的任务。
除了chatgpt本身强大的能力，我们还必须考虑chatgpt背后有更多强大的ai产品。
以前，受制于无法理解大众语言，这些ai产品的应用场景被大大限制，无法走入业务一线。但是有了chatgpt作为沟通桥梁，他们将发挥出巨大的价值。而且，他们会相互结合，产生1+1>2的效果。
这就意味着，未来没有对接chatgpt（或类似大语言模型）的saas产品，很可能被彻底颠覆。
三、所有saas都值得重做
chatgpt-4推出以后，某著名投资人断言：企服赛道的寒冬可能漫漫无期。
但是我认为，真正会陷入困境的，只是那些跟不上chatgpt前进步伐的saas公司。而与时俱进的saas公司，反而有可能抓住机会，完成对行业的重新洗牌。
chatgpt时代，可能会带来以下几个机会：
1）改善商业环境
以chatgpt为代表的ai应用，一大特征就是以云为载体。相比于私有化部署，基于云的saas软件，更容易与ai进行融合。
同时，ai的普及也意味着数据安全等问题将进一步得到重视，并最终形成大家普遍遵循的数据安全规则。
而私有化部署、数据安全恰恰是saas产品推广所面临的两个关键难题。
2）开拓更多使用场景
为什么移动互联网的普及会催生saas产品的浪潮？很大程度上是因为在移动互联网环境下，saas找到了新的使用场景。比较典型的场景包括外勤人员管理、移动办公等。
而通过与chatgpt的深度融合，saas产品有机会开拓出更多新的使用场景。
虽然chatgpt自己也可以完成新场景的开拓，但是在很多场景下，它需要saas产品的配合，才能更好的满足企业需求。
比如，要让chatgpt得出可用的答案，可能需要一定的预处理：把用户的需求转化为合适的提示语，并且把相关业务数据“喂”给chatgpt。不管是这些预处理工作本身，还是把相关业务数据喂给chatgpt，都需要saas软件的参与。
再比如，chatgpt并非真正意义上“理解”了人类的语言，只是根据算法“推导”上下文。这就导致，如果使用不恰当，可能会产出误导性的内容。
如果是个人日常使用，比如写作、发邮件，这些误导性内容危害不大。但是如果是在企业办公场景下使用，比如生成业务分析报表，制定销售策略——如果没有saas产品的约束和引导——可能就会导致重大事故。
实际上，chatgpt虽然强大，但是在很多业务场景下，仍然需要通过“chatgpt+saas”来完成交付。这将成为saas公司的新机会。
3）提升客户粘性
很多saas产品的客户粘性不足，本质上是因为客户使用得不够深入。比如很多功能虽然理论上有用，但是使用的成本很高，客户无法真正从中获得价值。比如，crm的拜访管理功能，很多销售人员就抵触使用。
另外，客户在使用saas产品的过程中，可能产生了大量过程数据。这些过程数据理论上可以提高客户粘性，但是由于数据价值未得到充分挖掘，实际上并未起到客户留存的作用。
比如，scrm系统产生的大量潜客行为数据，并没有起到促进成交的作用。
再比如，知识付费产品中大量的问答信息，由于无法智能化查找，成为了“沉默的宝藏”。
但是在chatgpt的加持下，以上问题都有望得到解决。而客户粘性的增强，将有利于提高saas公司的盈利水平。
4）形成行业化ai模型
saas产品常常强调行业化解决方案，但是有了chatgpt的帮助，在处理好数据脱敏、数据安全等问题后，有希望训练出行业化的ai模型。
这样，即便是一个新客户，也能受益于行业化ai模型，这必然会降低saas获客的难度。
而行业化ai模型也将和行业化解决方案一起，成为saas公司的差异化竞争力。
四、结语
chatgpt最可怕的，不是它的模型能力，而是它的进化速度。
比如，强大的gpt-3.5已经有1750亿个参数，而新发布的gpt-4——据报道——已经拥有高达1万亿个参数。这就意味着其能力又有了量级的飞跃。
在能力快速增强的同时，其成本反而在快速下降。比如，3月2日发布的官方chatgpt api，每输出100万个单词，价格才2.7美金（约18元人民币），比已有的gpt-3.5便宜10倍。
正是凭借其可怕的进化能力，chatgpt不断在刷新我们的认知，也让我们不敢简单揣测它的应用边界。
但是，不管如何，尽快把chatgpt运用起来，学习如何利用chatgpt更好的工作，甚至把chatgpt融入我们的saas产品，是每个saas创业者，乃至每个产品经理都迫在眉睫的任务。
专栏作家
王戴明，微信公众号：to b老人家，人人都是产品经理专栏作家，多年互联网产品与信息化管理经验。
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