GlobalDots首席技术官YairGreen解释了人工智能和机器学习如何改变软件即服务行业。软件即服务(SaaS)不会在一夜之间发生，他说，因为SaaS是一个涉及许多组件的概念。SaaS已经发展到供应商管理自己的软件的地步，无需安装，因为软件会在全球互联网上即时分发（通过云平台）。云计算使企业能够充当公用事业，通过互联网消耗计算资源，就像水或电一样。尽管不同的行业以不同的速度转向SaaS模型，但基于SaaS的云模型现在为企业提供了显着的效率和成本节约。从技术上讲，SaaS依赖于大规模的云交付、最小的广泛可用连接和企业级安全性。SaaS并没有停滞不前。作为这种持续发展的一部分，人工智能和机器学习都将发挥各自的作用，因为它们已成为SaaS领域不可或缺的一部分。数据收集过去，企业向消费者和客户分发软件时并没有深入了解他们如何使用软件，例如正在使用哪些功能，哪些没有使用。在将软件作为服务交付时，用户还将拥有丰富的数据和见解，可以帮助他们改进服务。因此，用户可以使用此信息向他们的客户提供见解，可以更好地了解使用模式，并最终可以使用此数据提供智能反馈。SaaS时代恰逢大数据概念近乎无处不在。SaaS利用人工智能和机器学习技术的能力与过去的软件供应时代相比具有明显的优势，因为软件提供商现在可以访问来自不同客户的聚合数据，这些数据可用于构建更好的服务。企业现在在一个地方拥有来自客户的大量数据。人工智能和机器学习能够以更自动化的方式处理大量数据。研究公司Gartner不仅根据数量定义大数据，还根据其多样性和速度来定义大数据。多样性是指用于表示数据的不同媒体，而速度取决于数据收集、分析和执行的速度。最终的现实是，IT团队正在处理不断增加的数据量以及监控这些数据的各种工具，这可能意味着在识别和解决问题方面会出现严重延迟。随着数据的快速增长（必须捕获、分析和采取行动）对整个IT运营领域提出挑战，许多企业正在转向人工智能解决方案，以帮助更快地预防、识别和解决潜在故障。营销特别适合利用人工智能和机器学习技术。SaaS公司收集的数据必须是相关的和最新的。数据更新得越多，实施就越有效。大公司可以访问通过忠诚度计划和交叉促销活动收集的数据，而小公司可以通过客户调查、在线跟踪或竞争对手分析访问数据。人工智能/机器学习解决方案无疑是商家拓展潜在客户视野的绝佳机会。自动化技术对于以B2B客户为中心的企业，人工智能允许将以前手动处理组件的更多功能自动化，例如，它使他们能够自动化许多客户体验流程，例如培训和入职、营销活动和客户保留服务。人工智能本质上是聚合大量数据，例如客户数据，并将其过滤到自动化流程中。聊天机器人等客户服务人工智能平台可以自动响应和解决客户查询，让客户服务部门腾出时间处理其他问题。这对于维持收入和减少客户流失来说是个好消息，因为在获得积极的客户服务体验后，客户往往会表现出更高的购买兴趣。同样，负面的客户服务体验是摆脱客户的好方法。在您的客户服务团队中补充AI技术可以实现便利性、问题解决和人类体验之间的无缝连接。这里的典型示例可能包括使用机器学习来自动化客户服务（尤其是自助服务）。SaaS的主要UX挑战是远程性。人工智能可以帮助减少这种距离感，同时为客户提供更令人满意的体验。机器接替人类有很多令人头疼的问题，而人工智能将在工作生活的几乎所有方面带来自动化。然而，更有可能的情况是，人工智能在与工人一起部署时将提供最大的价值。SaaS可以而且应该管理那些可以自动处理的交互（传统SaaS）和那些需要人工干预的交互。人工智能增强的人机交互也可以驱动SaaS交互。个性化选项自然语言处理和机器学习使SaaS公司能够极大地促进个性化。更重要的是，消费者的要求越来越高，并希望获得针对其特定需求的个性化体验。人工智能可以通过提供对用户先前行为的分析并深入了解用户的偏好和兴趣来提供帮助。这允许企业配置用户界面以提供重要的定制体验。人工智能还将在消费者采用新功能的过程中提供帮助，如果要在消费者应用程序或界面上安装更复杂的功能，这将大有帮助。而且，除了帮助企业运行更加个性化的电子邮件活动之外，人工智能还可以启用语音控制等功能，以更准确地跟踪用户行为（返回到个人用户界面）。人工智能和机器学习已经扰乱了行业并将继续扰乱它们。他们的长期应用有无限的机会。展望未来，SaaS行业也是如此。
