大模型打开了软件产业变革的帷幕，而SaaS成为主角。
ChatGPT等大型模型的问世掀起了生成式人工智能（AI）的热潮，各行各业都在积极运用这项新兴科技对自身进行重塑，而软件公司则成为了这场变革的前沿。大型模型的出现标志着传统软件工程迎来了一场革命性变革，它所带来的影响将深刻影响整个软件产业。大模型有望成为未来软件系统的核心技术，并推动软件产业朝着更具竞争力和创新性的方向发展。销售易智能化产品负责人王超辉告诉记者，将大模型引入现有软件是一种全新的软件开发范式和产品体验。通过深度学习和海量数据训练，大模型能够直接理解和处理人类自然语言，显著提升软件系统的智能化水平，从而为软件系统的构建带来了全新的可能性。
大模型带来划时代的软件应用方式传统软件应用依赖于结构化数据处理，分析用户需求设计软件功能和规则，并且需要用户具备相关领域知识，才能操作复杂的系统界面。随着业务需求的变化，系统功能越来越复杂，对人员的素质要求也越高，相应的人力成本也提高了。而现在基于大模型的软件开发范式完全不同，多模态的大模型可以直接处理非结构化数据，比如文本、图片、语音、视频，拓展了软件应用的边界。通过学习数据中的规律和关系来推理和生成答案，理解用户复杂的上下文语义，生成更加多样化和个性化的结果。大模型还改变了软件的操作和体验，在现有软件系统基础上构建智能对话界面，让用户能够直接与智能系统进行沟通交流。这种灵活且友好的交互方式，降低了用户使用软件系统的门槛，提升了软件产品的易用性，同时也提高了用户的工作效率。

传统业务系统通过共享信息流、打通业务流程、自动处理数据来提升企业的效率，但是往往需要投入大量的人力和复杂的流程变革，在一定程度弱化了软件系统所带来效率提升。与此不同的是，大模型以智能化的方式直接取代了繁琐的人工操作，特别是那些简单且重复的任务。相比较传统系统耗费人力，大模型带来的降本增效更加直接和明显。

 

虽然大模型在各行各业的具体应用场景不同，但是企业的需求出发点却非常的相似。王超辉表示，企业关注于解决实际业务问题的同时，希望以更高效、更低成本的方式进行运营，尤其是在替代人力以降低成本、提高效率方面。与传统软件相比，大模型能够实现智能化和成本降低的双重目标。

例如大模型能够协助销售人员通过自然语言操作系统功能和菜单，快速汇总客户的360度视图并提炼关键信息，总结会议纪要和电话录音内容，提取客户标签和需求痛点，并检索相关的项目案例和解决方案，同时能够推荐相似潜在客户，帮助拓展销售线索。另外大型模型还能够帮助客服代表回答客户问题，通过邮件和沟通记录自动创建服务工单，实现智能工单分配和推进工单进展。

这些应用场景展示了大模型在SaaS软件上的巨大潜力。它不仅仅是技术上的辅助，更是深刻地改变了企业的组织和运营方式。越来越多的企业和团队开始积极探索将人工智能技术应用于实际工作中，推动着企业更好地响应客户需求、优化内部管理流程，减少不必要的重复工作，降低人力成本，改善企业运作的方式和效率。

智能销售和服务的应用场景以往受限于传统软件开发所面临的限制时，我们发现许多创新性场景和功能难以实现。而大模型的出现彻底改变了这一现状，带来了无限的想象空间。最为普遍的大模型应用之一是“智能客服机器人”。与以往的问答机器人相比，大模型客服机器人实现了一次质的飞跃。传统问答机器人主要依赖于自然语言的解析和语法分词，但这种方法的智能程度有限，主要的功能是一问一答和关键字检索。与之不同的是，大模型客服机器人拥有多轮对话，意图理解，推理分析，相关检索，综合生成等高级智能。大模型智能机器人通过对多轮对话的语义分析，让用户感受到仿佛真正与人沟通的体验，实现了自然、流畅的对话，增强了与用户的亲近感。可以精准理解用户的意图，即使在问题描述模糊的情况下，也能够迅速识别用户需求。而且在对话交流的过程中，能够综合知识库和业务系统的内容，推理生成新的答案，更加准确的回答用户问题。

销售易CRM另一个重要场景是“智能销售助理”，协助销售团队推动商机进展和获取客户。通过自然对话打开系统功能和菜单，智能助理为销售团队提供了更加便捷的操作方式，提升整个系统的易用性。例如，当销售人员需要查看客户的360度视图信息时，智能助理迅速而精准地汇总客户的全方位信息，提炼出客户的当前状态和关键信息。使得销售人员能够更敏锐地把握客户的变化和需求，从而更好地调整销售策略和沟通方式。

智能销售助理还能够总结会议纪要和电话录音内容，这意味着销售团队不再需要花费大量时间来手动整理，更专注地与客户互动和交流。除了总结摘要，大模型还能够提取客户标签画像和需求痛点，这使得销售人员能够更深入地理解客户需求。然后通过相关性的内容检索和分析，为销售人员推荐更具针对性的成功案例和解决方案。最后，智能销售助理还能够通过对现有客户画像的分析，识别出与现有客户具有相似特征和需求的潜在客户群体，推荐相似潜在客户。这为销售团队提供了一个更广阔的市场视角，为他们寻找新的商机提供了宝贵的线索。销售易在AI技术上持续加码，通过CRM与生成式AI的融合，全新打造“NEO AI”，并聚焦销售＋AI、服务＋AI、BI＋AI三大应用场景，助力销售提升业务拓展能力、企业管理者提升经营决策能力，以及为客服部门降低成本提升效率。同时，销售易近期还发布了CRM行业首册AIGC应用白皮书《AIGC+CRM：从现在起颠覆业务生产力》，对AIGC应用于CRM业务场景进行详细拆解，为CRM行业落地AIGC应用提供参考。
SaaS公司的优势是懂客户场景既然大模型对于SaaS行业来说如此重要，那么SaaS公司如何拥抱这一巨大的变革呢？王超辉说，企业不仅在大模型上保持着高度的关注和学习，更为重要的是想如何结合智能解决实际问题和满足客户需求。而SaaS公司在这方面拥有天然优势，因为它们深耕于各行业场景，深刻了解企业的需求，并能敏锐地洞察到企业面临的挑战和问题。正是这种对客户需求的深入理解，使得SaaS公司更精准地运用大模型的能力，为客户提供切实有效的解决方案。所以，SaaS公司一定要首先专注于自身的优势行业和场景，结合大模型提供创新性地产品方案。同时，与大型模型厂商展开密切合作，以获取更多的技术能力和资源。内部需要建立专注于大模型智能应用的产研团队，以应对不断涌现的新技术和变化。更为重要的是，要敢于探索和尝试新的机会，宽容大模型的不完美，给新生事物留下试错的空间，才能持续不断的迭代和进步。

大模型基本上分为通用大模型和行业大模型，而未来面向行业的垂直大模型的市场空间更大。随着大型语言模型与特定领域的结合，比如客户关系管理（CRM）、办公自动化（OA）、人力资源（HR）等领域，不仅带来了新的机遇，也为这些领域注入了更智能化的解决方案。

展望未来，通用大型模型将更多地扮演提供智能基础设施的角色，而行业大模型则会在各自领域内迎来广泛应用。SaaS软件公司的关键在于在通用大型模型的基础上，找准适合自身行业的场景，数据和模型。场景、数据、AI的融合才是SaaS的未来。

虽然大模型为SaaS企业带来了广阔的创新空间，但当前也面临一些挑战。其中主要问题包括：解析过程难以解释、并不完全可控、生成结果不太稳定。企业在追求这些新技术的同时，还必须权衡如何在保护数据安全和用户隐私的前提下，推动业务的创新和发展。此外，企业还需关注行业发展趋势，制定相应的战略规划以适应新技术的发展。