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ChatGPT在SaaS公司的应用和挑战 | 直播复盘

作者:卫瓴科技发布时间:2023-04-21

原标题:ChatGPT在SaaS公司的应用和挑战 | 直播复盘

近期ChatGPT的话题十分火爆,它对企业有什么帮助呢?SaaS公司能不能借助技术革新大幅提高生产力?针对以上问题,卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬与“ToB老人家”主理人王戴明在直播中进行了交流和讨论,以下为直播内容整理:

王戴明:

在未来, AI 的能力越来越重要,在这样的一个背景下,杨总觉得 SaaS 公司应该如何去利用 ChatGPT 这一类的大语言模型来构建自己的护城河?

杨炯纬:

首先我们要理解的是,交互界面变了。SaaS 的本意是将软件作为服务来提供给客户,软件的这种形式是最能够理解其背后所具有的计算能力的。然而,以表单、图表或者dashboard的形式与用户进行交互,对于用户的友好程度是有限的,这也就解释了为什么SaaS公司在卖出了一套软件后,还需要对客户进行培训让其适应软件的交互界面。

但今天来说,我们有机会将“客户适应软件”改变为“软件适应客户”,利用自然语言、视频、图片等方式来让用户与软件进行交互,这将会成为 SaaS 公司面临的首要挑战之一。

其次,针对 SaaS 公司来说,除了要改变与用户的交互方式以外,掌握场景和数据也显得尤为重要。占据场景,即在某种特定场景中提供服务。以销售和营销场景为例,在卫瓴·协同CRM上线的第一天,我们就已经设想了使用 AI 助理来辅助用户进行交互的场景,并且巧妙地将 AI 这种概念通过小微这一形象落实在了产品当中。在销售场景中,利用 social media 来开展内容营销,并与客户进行沟通,也成为了 SaaS 公司延伸其产品的重要场景之一。

最后,对于 SaaS 公司而言,只有掌握数据,才能基于GPT给客户提供好的结果。不论是对 ChatGPT 进行提问,还是对其他数据进行分析,拥有大量的背景数据、语料库、帮助中心、问答库等等,以及对客户沟通的画像,这些都是得到好的结果的基础。

改变交互方式、掌握场景、掌握数据,这三点是我看到的SaaS 公司的机会和挑战。

王戴明:

其实ChatGPT出来以后,网上也出现了一些比较悲观的论调,某个非常知名的投资人表示,在ChatGPT出来之后,企服行业会慢慢进入寒冬。杨总是怎么看待这个观点的?

杨炯纬:

我也注意到了这个观点,在ChatGPT 4.0版本出来之后,有很多基于AI的创业公司,他们的创业 idea可能就已经不成立了。我们正处于一个充满不确定性的时代,这个时代既给我们带来了许多机会和想象空间,又可能颠覆或改变传统行业中的一些规则或概念。

举个例子,我们今天可以看一下NLP(即自然语言处理)。以前,我们学习人工智能时,许多人可能学到了CNN、RNN等模型,这些模型涉及到一些神经网络和强化学习等机器学习算法。但今天,我们可能会走一条不同的路,你曾经用小模型构建的NLP模型,可能会被大模型击穿。这些情况都有可能发生,这也说明所谓的“护城河”正在发生巨大的变化。

但是,我觉得当你掌握了场景和数据,并能更好地利用大模型时,仍然存在巨大的机会。此外,从目前情况看,大模型并没有表现得那么出色。即使你拥有数据,你也必须给它提供训练并建立反馈机制。

因此,关键问题在于,你能否构建一个数据飞轮?我们现在要关注的是,如何在GPT输出结果后有效地应用这些结果,最后的效果怎样。我们再将这些结果反馈给大模型,这样就可以构建起飞轮。因此,未来的壁垒将可能是数据和数据飞轮对场景的掌控,并且它仍将是一个具有潜力的市场领域。

王戴明:

那杨总觉得 ChatGPT对于SaaS行业长期的影响有哪些?可能还会有哪些新的机遇?

杨炯纬:

据我观察,我们中国的大部分SaaS实际上都是旨在提高整个企业的组织和效率水平。但是,这一目标在初期是很难达成的,部分原因可以归咎于SOP。SOP本质上是反人性的,因为我们必须按照预先设定的规则来进行操作,并让每个人都遵循这些规则,这对执行人员而言相当辛苦。实际上,我们希望SaaS是能够为个人提供赋能,显著提升个人效率和工作能力。

现在,AI的出现给我们带来了新的机遇,它能够以一种非常轻便和便捷的方式提升个人效率,使AI成为个人的助手。

例如,在我们公司中,使用我们的小微AI能力最多的用户,是市场部门的SDR杨桃(主要负责线索清洗和与客户的初步沟通),她会经常去向小微GPT询问客户情况和回复话术。

(杨桃向小微GPT询问客户的业务情况)

(杨桃向小微GPT询问回复话术,再结合自己的理解给到客户回复)

你看,这个例子中是否涉及到了组织变革、SOP等问题?根本没有,但我直接将她的个人效率提高了,这对我们 SaaS 来说是一个巨大的帮助,也是一个很显著的利好。

王戴明:

从 80 年代到现在,这 50 年科技进步了很多,但是企业的管理方式,甚至是内部的运营方式,其实都没有发生颠覆性的变革,这是不是意味着其实企业的需求并没有什么改变,真正在变的其实是工具和技术。

杨炯纬:

我想谈一个不同的观点。虽然在过去50年里企业的结构并没有发生太大的变化,但在未来,这个变化是很可能会发生的。更长远一些去看的话,我认为企业的边界也将会发生变化。

我们知道,根据科斯定理,企业的边界实际上就是内部交易和外部交易成本相等的那个地方。那么现在的 ChatGPT 或大模型,通过极端加持人类自身的个人能力,这个过程是不是会改变企业的边界或组织形态呢?

在之前,其实已经有很多挑战企业边界的产品出现过,例如 Web 3 和区块链等。或许我们在未来会看到一种去中心化的合作形态,大家通过协作、通过 Web 3 等方式来合作。如果再加上 GPT,那么随着越来越多的个人拥有强大的创造力和技能,这些组织之间的协同及合作方式是否会发生变化呢?

举个例子,在编程能力方面,我的公司内部的产品经理研究了 D2C(即 design to code),意味着他可以设计出来后直接让代码生成。我们的工程师也在不断尝试通过 GPT4、Copilot 和 Cursor 等工具来进行快速的代码生成,这些变化也有可能触及到组织形态。

王戴明:

我们知道ChatGPT虽然说可以生成内容,但它实际上是根据上文的概率去推算出下文,所以有时候内容也是会存在一定的错误,甚至会给出错误的一个建议。那么杨总觉得在产品的设计上应该怎么样去规避这样的一个问题?

杨炯纬:

其实现在我们正在使用的都是一些高容错场景。比如小微GPT帮助销售写好了跟进记录之后,会再交给销售审核一遍,来确定是否需要做一些修改和调整。可能他一看有95%都是对的,剩下5%的误差也就可以忽略掉了,只要能够提高效率,一定范围内的错误是可以被容忍的。

我们现在从事的营销和销售,实际上就是一个基于概率的事件。你回答的话术、发布的内容是否是最好的,其实也就是个概率问题。那既然是一个概率问题,那我觉得ChatGPT这样基于概率生成文本的AI工具,对我们的帮助肯定会越来越大。


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