ChatGPT 或将开启 SaaS 赛道新起点

ChatGPT 从 3.5 到 4.0 仅历时 105 天,AIGC ,最初只能生成图片,到现在已能产出电影级别的视频。

3 月,微软发布了结合 GPT 能力的 office 系统,旗下的 bing 搜索也一马当先,利用 AI 创造了新一代搜索引擎。不到 30 天的时间,阿里宣布钉钉已接入旗下的大模型,赋能企业在协同办公领域使用 AI。同月,仅大模型方向,就有百度、华为多家企业官宣加入竞争。

创新的单位由年变成天,一时间,百舸争流。

这项被比尔盖茨夸赞为 "40 多年来最革命性的技术 ",也被阿里 CEO 张勇推崇:" 所有行业都值得用大模型重做一遍 "。世界的颠覆随之而来,可以看到,最先应用 AI 技术的这批企业,已经开始暂缓招聘和裁撤员工。

站在企业的下游,企业服务领域深深感受到了 AI 的冲击。行业中也产生了许多焦虑和疑问:AI 变革,到底会将企业带入何方?基于企业软件,基于 SaaS,AI 将发挥怎样的价值?更关键的是,在这轮技术爆发中,中国 SaaS 能否有机会弯道超车?

为了解答这些疑问,我们采访了中国人力资源科技领先者易路的 CEO 王天扬,希望他们在 ChatGPT 上的前瞻应用能够像一束光,照亮新世界的雏形。

5G 颠覆沟通,AI 颠覆思考

访谈者:您本身是经验丰富的管理者,也是科技企业的 CEO,相信更能感受到 AI 力量的冲击。所以您会怎么看待 AI 对企业带来的改变?

王天扬:我想先讲一个小故事,几周前,在 OpenAI 的发布会上,它的 CEO 做了一个 GPT 4.0 的演示。场景是在家要招待朋友用餐。根据给到的口味喜好,GPT 自动生成了菜单,接着,GPT 去购物网站上订购了菜单所需的食材。食材到家后做完拍了个照,GPT 还能把照片自动分享到 FaceBook 上去。

事实上今天企业也需要这样的一个工具,或者这样的一个平台。使用一个很简单的交互,就能够帮他完成一系列的事情。这里说的不仅仅是输出想法,而是要输出行动,真正完成这件事。像微软结合 GPT 的能力,推出了 Microsoft 365 Copilot,企业办公的流程和工作就会带来很大的改变。不管是从降本的角度,还是增效的角度,技术把客户想做的事情直接做完,这才是客户真正想要的。

访谈者:您在企业信息化领域有 20 多年的经验,相信也经历了不止一次的技术革命。这次的 AI 革命,您觉得之前有哪些经验可以类比?

王天扬:我觉得上一个类似的体验是移动互联网。移动互联网中的每个人都有手机,手机又有一个很重要的功能叫做 LBS。数字化的基础,是数字孪生,也是现实世界和信息世界 1:1 复刻,那 LBS 就能帮助我们做到这点。而在此之前,通过电脑的记录都是事后记录,是没有这些信息的。所以移动互联网是我认为的上一次革命,不过从影响力来说,我觉得 AI 会远远超过移动互联网。

访谈者:所以您把 AI 类比成移动互联网,甚至觉得这次的影响力会超过上一次?

王天扬:一定会超过。每个人每天都在做的事情有三件,第一是认知、第二是思考、第三是行动。

移动互联网把现实世界数字化,事实上是提升了人的认知,而 AI 技术是取代了一部分人的思考能力,甚至通过 AI 和其他技术的结合,直接能将思考转化为行动。

访谈者:GPT 出来后,我们看到有不少企业已经在内部使用 AI 进行提效,是否可以认为,未来使用 AI 的能力将会是企业的基本功。谁用的更好,谁的竞争力可能就更强?

王天扬:可以肯定地说,使用 AI 的企业,和不使用 AI 的企业,它们之间的差距将会非常非常大。

我举个例子,我们有个客户,员工数有十几万人,HR 有 2000 多人,每月只是做算薪就这一个动作要花费 20 天。做完薪酬,其实所有的 HR 都累瘫了,但接下来的几天更难,他们要解答所有员工对数据的疑问。一步步排查,解释,消除理解上的分歧,反复沟通导致 HR 和员工的体验都很差。那我们做了什么事情呢?将公司所有信息整合在一起,结合了 GPT 的聊天和对话能力,形成了一个问答终端。它既能理解员工提出的问题,又能够快速提取逻辑并给出答案。光这个事情,我们的客户就高兴得不得了,他再也不用被自己的员工挑战了,GPT 可以 24 小时不间断工作,很快地响应,还能保持稳定的问答质量。你可以想象,光这一点,就省了多少时间和成本。

还有最近 IBM 的新闻,已经暂缓招聘像 HR 这类不直接面向客户的岗位了。他的 CEO 认为 AI 可以轻松地完成 30% 至 50% 的任务,并且能表现得比人类更好。

从 SaaS 到 MaaS,颠覆下的必选题

访谈者:AI 技术出现后,大家一度非常恐慌,不仅是个人担心被替代,SaaS 公司也会担心被颠覆。作为 SaaS 从业者,您怎么看待这件事?

王天扬:回到前面聊到的 OpenAI CEO 用 ChatGPT4.0 演示的在家招待朋友用餐的例子,这个演示是想告诉大家 GTP 本身能够做很多事情,但是要真正的让它更好的为客户服务,事实上它的背后要整合很多其他的自动化技术,然后用 ChatGPT 来驱动这些技术,就像它能驱动购物平台直接下单一样。通过一系列的自动化可以直接达成用户期望的结果,这才是未来的发展方向。

访谈者:也就是说,简单地把 ChatGPT 嵌入自己的产品,是没有意义的一件事情?

王天扬:是的。比如在 HR SaaS 里嵌入 GPT 的问答窗口,让 HR 去做一些文案的辅助工作,这样的解决方案就太基础了。我们要彻底思考未来企业应用的形态是怎么样,它很可能就没有菜单和界面,完全跳脱从软件时代沿用至今的这一套体系,也可能也没有独立的入口,就是依托于微信这样平台来使用。今天我们对企业应用软件,包括 SaaS 的所有认知,在未来或许都会被颠覆。

访谈者:现在我们在讲一个概念叫做 MaaS,意思是模型即服务,把领域内的具体问题,结合 AI 来做深度解决。那创造和使用这些模型,是否会是 SaaS 公司的一条新路呢?

王天扬:所有基于大模型的应用公司,都在做一件事情。就是把能力应用到某一个场景上去。每个场景的解决方案,就生成了一个个模型。在互联网上,我们看到有应用能自动输出产品需求文档,自动写 ppt,这都是属于 MaaS 的范畴。SaaS 其实有机会去组合应用这些 MaaS 模型,组装成适用于一个大的业务领域的解决方案。要考虑在使用不同的模型时,如何设计他们之间的交互,如何管理模型带来的基础数据,以及根据自己的具体场景来调优。

说到这里,我想分享一个我们自己的实例。

再小的企业,都会有员工手册,对吧?企业里的员工会有很多很多政策上的问题,规范上的问题,都会去问 HR,可以想象一个小公司的 HR 的工作有多繁重。那我们可以给到企业一个后台,只要企业准备好员工手册,收集好各类政策,无需梳理总结,直接上传给大模型,这个系统就准备好了。员工不需要任何系统培训,遇到问题时只需要打开微信,输入问题询问 GPT,无论企业大小,80%-90% 的问题都能得到回答。

而且,这个模型是可以和客户的人力资源系统组装的,组装后员工能得到完全个性化的答案。同样是问:这个月再多签 100 万的合同,我能拿到多少奖金。我们的 AI 会告诉你,结合公司的薪酬制度,绩效评定标准,你能得到具体多少钱。

易路一直瞄准的是中大型客户,但尝试去做这些模型的时候,我们发现不论多大的客户都可以快速使用起来,是一件非常好的事情。

访谈者:对于想应用 LLM 技术(大型语言模型)的 SaaS 企业,有什么经验之谈可以分享吗?

王天扬:一方面需要深入找场景,根据对行业的理解,找到一个可组装的点,深入地去组装而非直接嫁接。像前面讲的那个例子,就是使用 LLM 和人力资源系统组装,才能做出区别于 ChatGPT 的产品。SaaS 产品要尽可能做到可组装,每个模块的业务能力都可以互相进行连接,甚至可以去连接外部的一些数据和组件,才能真正构成一个能适应环境灵活变化的企业服务的产品。

另一方面就是需要做到领域里的最强者,不是说什么都有就好,而是有一点最强就可以让所有人都来接入。当前,这一切都要建立在核心价值上,有了核心价值在生态里才会被需要。

事实上我们和 Gartner 对人力资源发展趋势有这样一个共识。就是传统一体化 HR SaaS 的发展瓶颈已经显现,而采用可组装式 HCM SaaS 的企业机构,在新功能的实现速度上将比竞争对手快 80%。并且我们也和 Gartner 在可组装的方向上积极探索着新合作。

访谈者:对于应用 AI 的风险,SaaS 公司应该关注哪些?

王天扬:首先在使用的规范上要合规,再怎么强调数据保护和隐私都不为过;其次,AI 要有真实性,保证数据源头的真实;另外,个人数据和企业数据在 AI 容器的交互的边界,双方可以有一个制衡,很多公司在管理时候没有意识到。我们自身,从技术框架创建的第一天起,就把数据的安全和可靠性作为原则,这也是客户非常看重的一点。

SaaS 漫漫二十载,而今迈步从头越

访谈者:SaaS 已经问世二十多年了,市场上也有市值千亿的公司,你觉得他代表了 SaaS 的发展终局吗?

王天扬:我认为远远还达不到终局,甚至说我们还在很初级的一个阶段。现在仅仅只是把线下的工作搬到了线上,提供的价值也不够明显。未来还有很大的发展空间,特别是有了大模型以后,SaaS 应该更有想象力。

例如你公司有个很棒的员工叫马克,有一天你想再招一个像马克一样的人,直接让 AI 帮你处理就好了。AI 所需的信息,系统里都有,AI 可以根据系统中马克的所有信息,自动生成人才画像并发布岗位、找到候选人、面试,只需要终面时,由人来进行最终把控。这只是其中的一个场景,AI+SaaS 能做的事情还有很多。

访谈者:可以看到,大模型是首先诞生在美国,中国还在奋力追赶这方面的能力。AI 作为可能助力 SaaS 腾飞的一种技术,会使中美 SaaS 的差距进一步被拉大吗?

王天扬:去年我们就使用了大语言模型,但相对来说还不够流畅,只能去问一些被训练过的问题。现在有了 GPT 4.0,基本上说什么机器都能够理解了,这是非常大的进步。

而且大语言的算法是通用的,当前的差距无非是训练时间和训练难度导致的。GPT 的训练语言是英文,所以在英文环境下表现较好。但中国的优势是什么?我们有着海量的应用数据,而这些数据是可以被搜集和使用的,相信通过训练,可以很快在这方面赶上。

所以,我不仅不认为 AI 会拉大这个差距,反而觉得这可能是中国 SaaS 弯道超车的一个机会。

这场访谈的独特之处在于,在访谈前,参与双方都借助了 AI 技术进行了充分准备。访谈者使用 AI 辅助生成了访谈提纲,而沟通过程中,访谈者频频笑称 " 这个问题我问过 GPT",受访者也多次表示 " 这个问题 GPT 是这么说的…… " 双方的沟通不仅没有因为 AI 而逊色,反而因为 AI 出人意料的回答方向,碰撞出了更多的火花。

这个微小的改变,或许正是我们今天讨论 AI 的原因所在。

通过这次交流,我们深深感觉到,技术窗口已经敞开,它公平地降临在了所有企业面前,无论企业在中国,还是在美国,企业规模是大还是小,是 SaaS 企业还是软件企业,他们的未来都有着无限的可能。