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鈦媒體 16小時前

AI Agent 是中國 SaaS 的解藥?

文 | 第一新聲,作者 | 琳玉

近期,SaaS 圈又熱鬧了起來。

融資與并購事件接連發(fā)生,透露出一個清晰的信號:AI Agent 已經(jīng)成為必答題!

5 月,數(shù)字化營銷運(yùn)營商 Whale 帷幄完成 6000 萬美元 C+ 輪融資,隨即公司發(fā)布了企業(yè)級 AI 知識庫 + 智能體平臺 " 羽墨 ";同期,一體化 HR SaaS 平臺北森控股收購酷學(xué)院,意在整合雙方 AI Agent 技術(shù)能力布局 AI-Learning 市場,推出基于 AI 大模型的新一代學(xué)習(xí)平臺—— AI Learning。

6 月,SASE 服務(wù)商億格云成功完成 Pre-B 輪近億元融資。在其公布的最新戰(zhàn)略藍(lán)圖中," 一底座 · 雙 Agent · 全 AI 智能協(xié)同 " 的技術(shù)框架被置于核心位置,AI Agent 的戰(zhàn)略重要性不言而喻。

當(dāng)前,市場上幾乎所有主流的 SaaS 企業(yè)已相繼推出了自家的 Agent 產(chǎn)品。近期,也有多家投資機(jī)構(gòu)和 SaaS 企業(yè)向第一新聲表明了 AI Agent 的重要性。那么,隨著中國 SaaS 行業(yè)的發(fā)展遭遇瓶頸,AI agent 的出現(xiàn),是否會成為 SaaS 行業(yè)的 " 解藥 ",助力企業(yè)突破困境,找到第二增長曲線呢?

AI Agent 強(qiáng)勢 " 入侵 "SaaS 行業(yè)

近年來,盡管國家層面多次出手優(yōu)化 SaaS 行業(yè)環(huán)境,其中包括推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、鼓勵云計(jì)算與 SaaS 融合、推出稅收優(yōu)惠、信息安全法規(guī)等措施。但整體而言,SaaS 行業(yè)激烈的競爭局面依然存在。

" 在軟件行業(yè),特別是 SaaS 行業(yè),大家普遍認(rèn)為這是一個高毛利的行業(yè)。雖然表面上毛利率可以高達(dá) 80%,但在扣除 30% 到 40% 的研發(fā)費(fèi)用和 30% 到 40% 的銷售費(fèi)用后,企業(yè)幾乎處于微利甚至虧損的邊緣。" 明道云創(chuàng)始人任向暉曾在 2024 年的一次采訪中說道。

在此背景下,AI 的出現(xiàn)為 SaaS 行業(yè)帶來了諸多新的可能性與創(chuàng)新空間。

人效數(shù)字化服務(wù)商蓋雅工場的董事長兼 CEO 章新波,對 AI 帶來的改變有明顯的感受:"AI 的崛起為 SaaS 公司帶來了內(nèi)外雙重變革。對外而言,它顯著提升了產(chǎn)品力,加快了產(chǎn)品迭代速度、提升了產(chǎn)品質(zhì)量。對內(nèi)而言,AI 工具的應(yīng)用極大地提高了員工效率,普通工程師的工作效率甚至可提升至原來的 10 倍甚至 20 倍。"

那么,AI Agent 又是從什么時候影響 SaaS 行業(yè)的呢?

沃豐科技 COO 程俊來告訴第一新聲,早在 2023 年,市場上便出現(xiàn)了技術(shù)拐點(diǎn)。模型多輪對話能力突破后,Agent 開始具備 " 任務(wù)拆解 - 資源調(diào)度 - 結(jié)果驗(yàn)證 " 的閉環(huán)執(zhí)行能力。到了 2024 年,沃豐明顯感覺到,客戶咨詢中關(guān)于 "Agent 能否替代人工流程 " 的提問量大幅增長。其中,制造業(yè)、零售等行業(yè)對 " 智能決策型 SaaS" 需求顯著提升。

加之 Salesforce 在 2024 年 9 月全球推出 Agentforce 1.0,接著又通過 Einstein GPT 布局 Agent-driven CRM;2024 年 10 月,Dynamics 365 集成 10 大 AI Agent。隨后,國內(nèi) SaaS 企業(yè)也加速技術(shù)融合,羊群效應(yīng)在整個行業(yè)中逐漸蔓延……

AI Agent 對 SaaS 行業(yè)的改變是復(fù)雜多元的。

從章新波的觀察來看,Agent 對 SaaS 行業(yè)的改變體現(xiàn)在產(chǎn)品、技術(shù)等各個方面。"SaaS 公司本身擁有大量寶貴的數(shù)量沉淀,過去,這些數(shù)據(jù)往往未能被轉(zhuǎn)化為真正的數(shù)據(jù)資產(chǎn),但是現(xiàn)在有了這樣的可能性,甚至可以雜居此基礎(chǔ)上,做更多行業(yè)化、通用化的能力展出。"

據(jù)介紹,蓋雅工場目前基于 AI Agent 技術(shù)推出的陪練 Agent 為企業(yè)帶來的管理效率至少能提升 10 倍以上。

以一家擁有 20 家工廠的快消品企業(yè)為例,該企業(yè)擁有 9000 余份培訓(xùn)素材,傳統(tǒng)培訓(xùn)方式效率較低。在將 9000 份材料全部輸入系統(tǒng)供 AI 學(xué)習(xí)后,蓋雅 AI Agent 陪練系統(tǒng)可自動生成員工考評題目,不但解決了過去由主管出題導(dǎo)致的風(fēng)格不一、覆蓋面不足等問題,還能為不同員工生成個性化陪練導(dǎo)師,比如為新員工匹配溫和耐心的陪練,為資深員工配備嚴(yán)格精準(zhǔn)的陪練,從而實(shí)現(xiàn)針對性訓(xùn)練。

同時,沃豐科技實(shí)際落地的 AI Agent 智能客服平臺也在效能方面取得了顯著的突破。

據(jù)介紹,某新能源車企采用沃豐 AI Agent 智能客服系統(tǒng),通過 TaskMatrix 框架自由編排 " 電池保修咨詢 " 與 " 充電樁安裝預(yù)約 " 場景流程,GaussMind 大模型驅(qū)動 Agent 自主深挖用戶意圖,如咨詢充電慢時追問細(xì)節(jié)并調(diào)用日志分析,聯(lián)動多系統(tǒng)生成解決方案。最終實(shí)現(xiàn)日均處理工單量提升 187.5%、重復(fù)性問題自動化解決率達(dá) 85%、全流程耗時從 2.5 小時壓縮至 28 分鐘。

此外,天娛數(shù)科構(gòu)建的覆蓋旅游營銷全鏈路的 AI 智能體矩陣,則表現(xiàn)為從內(nèi)容生產(chǎn)到業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化的智能化升級,并在旅游營銷實(shí)戰(zhàn)中取得了顯著成效:一是運(yùn)營人效提升達(dá) 150%,高質(zhì)量內(nèi)容產(chǎn)出速度大幅加快;二是 AI 客服響應(yīng)率與正確率達(dá) 99%,能夠有效提升用戶交互體驗(yàn)與留資轉(zhuǎn)化率;三是自動化流程顯著降低人工成本與流量獲取成本;四是智能審查與溯源體系有效降低內(nèi)容違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)等。

根據(jù) Al Digest 發(fā)布的研究,當(dāng)前,AI 智能體能夠完成的任務(wù)時長呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢。其中,任務(wù)長度指的是專業(yè)人士完成這些任務(wù)需要的時間,從不到 30 秒到超過 8 小時不等。智能體已經(jīng)可以自主完成人類需要一小時才能完成的編程任務(wù),頂尖的 Al 系統(tǒng)可以完成的任務(wù)長度正在呈指數(shù)級增長。并且,每 7 個月還能夠?qū)崿F(xiàn)翻一番。

在提升產(chǎn)品效能的同時,Agent 對 SaaS 行業(yè)帶來的商業(yè)模式轉(zhuǎn)變也是直觀可見的。

"SaaS 行業(yè)中,訂閱制與定制化模式長期占據(jù)主流,這本質(zhì)上還是賣工具的邏輯。隨著 Agent 技術(shù)顯著提升工具效率后,我們正積極探索并逐步推進(jìn)按結(jié)果付費(fèi)的商業(yè)模式。目前,我們已將自身定位為‘實(shí)時可量化勞動力管理 SaaS 服務(wù)提供商’,致力于為客戶提供直觀且可衡量的人效提升解決方案。" 章新波表示。

天娛數(shù)科 AI 營銷業(yè)務(wù)部 CTO 張宏博向第一新聲總結(jié)了 AI Agent 技術(shù)對 SaaS 行業(yè)商業(yè)模式的多方位革新:

在服務(wù)模式上,SaaS 產(chǎn)品從被動響應(yīng)需求轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^實(shí)時分析用戶行為和數(shù)據(jù)主動推送解決方案,從而提升客戶粘性;在產(chǎn)品功能上,AI Agent 賦予 SaaS 平臺更強(qiáng)的自動化與智能化能力;在盈利模式上,AI Agent 有望通過提供定制化智能體模塊、數(shù)據(jù)洞察服務(wù)等增值服務(wù),成為新的增長點(diǎn),為企業(yè)創(chuàng)造額外收益。

綜合多位受訪者的觀點(diǎn),當(dāng)前中國 SaaS 行業(yè)的整體 Agent 滲透率大約在 30% 左右,并呈現(xiàn)出 " 頭部領(lǐng)跑、垂直深耕 " 特征。而在智能客服領(lǐng)域,頭部企業(yè)的 Agent 滲透率已超過 50%。總體而言,大多數(shù) SaaS 企業(yè)對 Agent 帶來的發(fā)展機(jī)遇和潛力持樂觀預(yù)期。

Agent 三軍交戰(zhàn)

在當(dāng)前的 AI Agent 賽道上,參與者大致可以分為三類:傳統(tǒng) SaaS 廠商、AI 原生企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)大廠。在不同基因的主導(dǎo)下,這三類玩家各自展現(xiàn)出鮮明的技術(shù)特點(diǎn)和商業(yè)化路徑。

傳統(tǒng) SaaS 廠商如金蝶、用友等正將 Agent 能力嵌入現(xiàn)有產(chǎn)品線,依托深厚的行業(yè)積累和存量客戶基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)快速變現(xiàn);新興的 AI 原生企業(yè)如智譜 AI、月之暗面等憑借純血大模型技術(shù)和敏捷迭代優(yōu)勢,在基礎(chǔ)能力突破上表現(xiàn)突出;互聯(lián)網(wǎng)巨頭則依托云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施和全棧技術(shù)中臺,通過云市場規(guī)模化輸出 Agent 服務(wù),工程化能力強(qiáng)。

AI 原生公司和互聯(lián)網(wǎng)大廠相比于 SaaS 公司而言,有明顯的技術(shù)優(yōu)勢。

" 從定位來看,SaaS 公司與 AI 原生大模型廠商及互聯(lián)網(wǎng)大廠并不具備直接可比性。坦白說,SaaS 公司并非此次變革中的主流技術(shù)先鋒。AI 原生大模型廠商和互聯(lián)網(wǎng)大廠更側(cè)重于底層技術(shù)能力的研究與開發(fā),憑借其過往的技術(shù)積累和行業(yè)經(jīng)驗(yàn),能夠以更高的全行業(yè)視角推進(jìn)模型的發(fā)展。" 章新波說到。

相比之下,AI 原生公司和互聯(lián)網(wǎng)大廠所開發(fā)的 Agent 更多是面向泛行業(yè)的某種能力。而 SaaS 公司主要基于局部垂直數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用開發(fā),專注于與業(yè)務(wù)相關(guān)的垂直模塊。

再看人才問題,AI 底層技術(shù)研發(fā)高度依賴頂尖人才。在 AI 原生大模型廠商、互聯(lián)網(wǎng)大廠和 SaaS 公司這三類參與者中,由于前兩者在技術(shù)前沿性、資源平臺和職業(yè)發(fā)展前景等方面更具吸引力,優(yōu)秀人才大多傾向于流向 AI 原生大模型廠商和互聯(lián)網(wǎng)大廠,而選擇加入 SaaS 公司的相對較少。

但同時,SaaS 企業(yè)在垂直行業(yè)積累了豐富的場景、數(shù)據(jù)與資源,這使其在一定程度上能夠彌補(bǔ) AI 原生公司面臨的高昂行業(yè)滲透成本與場景落地挑戰(zhàn),也能彌補(bǔ)互聯(lián)網(wǎng)大廠工程化能力強(qiáng)但定制化能力相對薄弱問題空出來的定制化市場。

程俊來認(rèn)為,SaaS 廠商、AI 原生模型公司、互聯(lián)網(wǎng)大廠都在布局 AI Agent,在談差異和路徑時,需要優(yōu)先清楚這三類企業(yè)的生存法則,因?yàn)槠髽I(yè)都是基于其‘生存訴求’再去談發(fā)展的。

" 整體來看,原生模型公司更專注于底層技術(shù)創(chuàng)新,重點(diǎn)在打造通用化 Agent 的技術(shù)底座,在戰(zhàn)略上是以技術(shù)輸出為導(dǎo)向,通過通用模型適配多元場景;SAAS 公司的技術(shù)路徑為基于現(xiàn)有 SaaS 產(chǎn)品集成 AI Agent,聚焦垂直場景功能升級,戰(zhàn)略核心是深耕行業(yè)需求,強(qiáng)化業(yè)務(wù)流程與 Agent 的深度耦合;互聯(lián)網(wǎng)大廠的技術(shù)路徑是自研大模型 + 整合生態(tài)工具,構(gòu)建 " 模型 - 平臺 - 應(yīng)用 " 閉環(huán),其戰(zhàn)略核心為依托流量與多元業(yè)務(wù)場景,推動 Agent 在內(nèi)部生態(tài)規(guī)模化落地,提升行業(yè)影響力競爭力。" 程俊來說到。

此外,值得注意的一點(diǎn)是,AI Agent 目前還無法達(dá)到適用于任何場景的要求。

章新波告訴第一新聲,就人效方面而言,不是所有的 AI Agent 都適合企業(yè)內(nèi)部的場景,自己總結(jié)來看,排班系統(tǒng)、技能考評陪練、培優(yōu)激勵、BI 分析等等這幾類是適合使用 AI Agent 的場景。

適合使用 AI Agent 的場景有四個共同特點(diǎn):一是必須是企業(yè)內(nèi)部高頻使用的場景,否則 Agent 很難實(shí)際用起來;二是場景本身要有豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以便進(jìn)行訓(xùn)練和推理;三是容錯率較高的場景,因?yàn)楫?dāng)前大模型的 " 模型幻覺 " 現(xiàn)象普遍存在,例如財(cái)務(wù)報(bào)表這類容錯率為零的場景,Agent 很難勝任;四是,場景還必須能帶來直接的業(yè)務(wù)價(jià)值。

" 滿足這幾個特點(diǎn)場景的 AI Agent 應(yīng)用能顯著提升投資回報(bào)率,為企業(yè)帶來直接可量化的業(yè)務(wù)價(jià)值,企業(yè)能夠直觀感受到效率的大幅提升。這也促使企業(yè)主動推廣,愿意在下屬工廠中規(guī)模化應(yīng)用。" 章新波補(bǔ)充到。

根據(jù) Gartner 最新報(bào)告,到 2026 年,30% 的企業(yè)將部署 AI Agent 來自動化關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。因此,對于 SaaS 企業(yè)而言,在受限于底層技術(shù)能力劣勢的情況下,更需要拓展更多場景的 AI agent 應(yīng)用可能性。例如,從當(dāng)前的智能客服、數(shù)據(jù)分析等有限場景,向供應(yīng)鏈優(yōu)化、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等更復(fù)雜的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)延伸。也許,未來 SaaS 行業(yè)的競爭,不僅是技術(shù)參數(shù)的比拼,更是場景滲透深度和業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)能力的較量。

Agent 救得了中國 SaaS 嗎?

長久以來,中美 SaaS 行業(yè)的對比成為全球企業(yè)服務(wù)市場的重要議題。近年來,美國 SaaS 市場崛起壯大,規(guī)模曾一度超過中國的十倍之多。

而這一差距出現(xiàn)的原因,主要體現(xiàn)在雙方市場對 SaaS 價(jià)值的認(rèn)可度不同,以及行業(yè)底層的人才結(jié)構(gòu)等問題。

一方面,中國 SaaS 行業(yè)長期面臨 " 高價(jià)值、低價(jià)格 " 的困境,企業(yè)提供的服務(wù)價(jià)值與收費(fèi)嚴(yán)重不匹配。以 Salesforce、Workday 為代表的美國 SaaS 巨頭,其高定價(jià)不僅支撐了持續(xù)的研發(fā)投入,更塑造了市場對 SaaS 價(jià)值的認(rèn)可。反觀中國,SaaS 企業(yè)往往陷入低價(jià)競爭,導(dǎo)致研發(fā)投入受限,難以突破產(chǎn)品創(chuàng)新瓶頸。

另一方面,更深層的問題在于人才吸引力。在美國,在頂尖的工程師看來,加入頭部 SaaS 公司與加入 Google、Meta 等互聯(lián)網(wǎng)公司并無本質(zhì)差異,因?yàn)檫@些企業(yè)同樣被視為技術(shù)創(chuàng)新的核心力量。而在中國,SaaS 公司在人才市場的優(yōu)先級遠(yuǎn)低于互聯(lián)網(wǎng)大廠或消費(fèi)級科技公司。這種人才密度的不足,直接影響了產(chǎn)品創(chuàng)新能力,包括 AI Agent 等前沿技術(shù)的突破。

如今,AI Agent 被視為 SaaS 推動產(chǎn)業(yè)升級的核心引擎。同時,中美人工智能的發(fā)展存在差異,雙方市場對 AI Agent 的也態(tài)度有所不同。AI Agent 是否到了成為 SaaS 行業(yè)解藥的地步?甚至幫助中國 SaaS 行業(yè)實(shí)現(xiàn)彎道超車?

有相關(guān)行業(yè)人士分析認(rèn)為,傳統(tǒng) SaaS 應(yīng)用本質(zhì)上是基于數(shù)據(jù)庫的簡單交互展示層,核心價(jià)值在于實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)需求的增刪查改,工具屬性強(qiáng)。而在未來,AI Agent 將直接與數(shù)據(jù)庫交互,處理所有業(yè)務(wù)邏輯。

但在程俊來看來,AI Agent 對于 SaaS 企業(yè)而言,是 " 催化劑 " 而非 " 萬能藥 "。

"Agent 能解決 SaaS 行業(yè)‘客戶留存難、價(jià)值挖掘淺’的痛點(diǎn),但無法替代 ‘深耕行業(yè)需求’的核心能力。" 程俊來解釋到,沃豐科技服務(wù)的某零售客戶通過 Agent 優(yōu)化會員運(yùn)營策略,復(fù)購率提升 18%,但前提是對服務(wù)企業(yè)有深度的了解,同時能夠基于客戶訴求提供相應(yīng)解決方案。而企業(yè)要找到第二增長曲線的關(guān)鍵是 SaaS 企業(yè)需從 " 賣軟件 " 轉(zhuǎn)向 " 賣業(yè)務(wù)解決方案 ",Agent 正是實(shí)現(xiàn)這一轉(zhuǎn)型的技術(shù)載體。

章新波也認(rèn)為,SaaS 公司不應(yīng)該寄希望于 AI agent 改變自己的命運(yùn)。

當(dāng)前中國市場有可觀的人口規(guī)模、龐大的企業(yè)數(shù)量和大量的需求,并且也是一個統(tǒng)一語言、統(tǒng)一時區(qū)、統(tǒng)一幣種的優(yōu)質(zhì)市場。

" 在這樣一個擁有巨大空間的市場中,SaaS 行業(yè)的發(fā)展卻一直遭遇瓶頸,除了找技術(shù)和環(huán)境等外部原因外,SaaS 企業(yè)更應(yīng)該多思考自身對市場的選擇、對目標(biāo)客戶的選擇,以及產(chǎn)品所提供價(jià)值的能力,是不是跟市場是相符?因?yàn)檫@么廣闊的市場空間,企業(yè)找不到認(rèn)可自己產(chǎn)品的客戶,也許不是客戶問題,而是企業(yè)自身沒有打到客戶的需求點(diǎn)上。" 章新波說到。

從更深層次的發(fā)展困境來講,中國 SaaS 產(chǎn)業(yè)面臨的困境具有系統(tǒng)性特征,遠(yuǎn)非單一技術(shù)能夠破解。正如前文所述,行業(yè)困境涉及價(jià)值認(rèn)知、商業(yè)模式、人才結(jié)構(gòu)等多維度的結(jié)構(gòu)性矛盾。AI Agent 作為一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新,固然能提升產(chǎn)品能力、改變商業(yè)模式,卻難以從根本上解決資源配置失衡、客戶需求多變、企業(yè)本身戰(zhàn)略錯配等深層次問題。

" 如果 SaaS 企業(yè)把當(dāng)下遇到的發(fā)展問題歸結(jié)到行業(yè)問題、環(huán)境問題或者是技術(shù)問題,那就不會去反思企業(yè)自身的問題。這個時候即使企業(yè)擁有前沿的 Agent 或者其他 AI 技術(shù),也依然難以走出發(fā)展瓶頸,因?yàn)槠髽I(yè)可能本身在頂層戰(zhàn)略上就出現(xiàn)了問題。" 章新波補(bǔ)充到。

此外,程俊來認(rèn)為,當(dāng)前中美 SaaS 行業(yè)的差距在于:" 美國 SaaS 行業(yè)在底層技術(shù)原創(chuàng)性和生態(tài)成熟度方面領(lǐng)先,中國企業(yè)則在場景落地速度和成本控制上更具優(yōu)勢。" 也就是說,未來中國 SaaS 行業(yè)超越美國確實(shí)存在突破點(diǎn)。而 AI Agent 的 " 非標(biāo)準(zhǔn)化特性 " 正是中國企業(yè)的破局點(diǎn)。

以沃豐科技為例,其針對某汽車集團(tuán)打造的 " 售后維修 Agent" 結(jié)合中國車主服務(wù)場景優(yōu)化流程,效率反超國際同類產(chǎn)品 15%。

技術(shù)的演進(jìn)從不止步,AI Agent 的崛起已成必然。在這場技術(shù)變革中,企業(yè)更需要清醒地認(rèn)識到:真正的競爭力不在于盲目追逐風(fēng)口,而在于如何將技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)本質(zhì)深度融合。

一方面,AI Agent 為效率提升和模式創(chuàng)新提供了全新可能;另一方面,若僅將其視為營銷噱頭或短期解決方案,反而會忽視了企業(yè)原本在產(chǎn)品力、客戶價(jià)值等核心維度上的不足。那些能夠以技術(shù)解決真實(shí)痛點(diǎn)、以創(chuàng)新構(gòu)建差異化壁壘的企業(yè),才能在潮水退去后依然保持競爭力。

接下來,AI Agent 或?qū)⒅厮?SaaS 行業(yè)的競爭格局。不少相關(guān)從業(yè)者向第一新聲表示,未來將有一半左右的傳統(tǒng) SaaS 企業(yè)很難生存。張宏博認(rèn)為,將來企業(yè)想要在行業(yè)內(nèi)占有一席之地,強(qiáng)大 AI 技術(shù)實(shí)力與豐富數(shù)據(jù)資源將成為企業(yè)保持競爭力的核心。市場上將會出現(xiàn)更多企業(yè)通過推出創(chuàng)新性 AI Agent 驅(qū)動的 SaaS 產(chǎn)品,搶占市場份額。

" 未來具備‘大模型 + 行業(yè)知識 + Agent 工程’能力的廠商將崛起,形成‘平臺型廠商 + 垂直領(lǐng)域?qū)>摺男袠I(yè)生態(tài)。" 程俊來說到。

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