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人工智能和機器學習如何改變SaaS行業

2019-11-12 16:32:36 來源:網絡 點擊:394

【大比特導讀】而且SaaS不會停滯不前。作為這種持續發展的一部分,人工智能和機器學習都將扮演各自的角色,因為它們已成為SaaS領域不可或缺的一部分。

GlobalDots的CTO Yair Green解釋了人工智能和機器學習如SaaS(軟件即服務)的到來絕非偶然,因為SaaS是一個涉及眾多組件的概念。SaaS已經發展到供需商和供應商管理自己的軟件的地步,無需安裝,因為軟件是通過Internet(通過云)即時分發的。云計算使企業能夠以公用事業的形式消耗互聯網上的計算資源,就像消耗水或電一樣。盡管不同部門以不同的速度轉向SaaS模型,但基于SaaS的云模型現在為企業提供了顯著的效率和成本節省。從技術上講,SaaS依賴于大規模的云交付,最小程度的廣泛可用連接和企業級安全性。

而且SaaS不會停滯不前。作為這種持續發展的一部分,人工智能和機器學習都將扮演各自的角色,因為它們已成為SaaS領域不可或缺的一部分。

機器學習

過去,您曾將軟件分發給消費者和客戶,但您沒有獲得有關他們如何利用軟件的見識-哪些功能正在使用,哪些功能沒有使用。提供“軟件即服務”時,您還將擁有大量數據和見解,可幫助您改善服務。因此,您可以使用此信息為您的客戶提供見解,您可以更好地理解使用模式,并最終可以使用此數據提供智能反饋。SaaS時代與幾乎無所不在的大數據概念相吻合。SaaS能夠利用AI和ML技術,與過去的軟件供應時代相比具有明顯的優勢-軟件提供商現在可以訪問來自不同客戶的匯總數據,他可以利用這些數據來構建更好的服務。

現在,公司將來自客戶的大量數據全部集中在一處。人工智能和機器學習實現了更自動化的海量數據處理方式。Gartner不僅根據數量,還根據其多樣性和速度來定義大數據。

多樣性是指我們用來表示數據的不同媒體(簡單數字之后),速度取決于數據收集,分析和實施的速度。最終的現實是,IT團隊正在處理越來越多的數據和各種工具來監視這些數據-這可能意味著在識別和解決問題方面存在重大延遲。隨著快速的數據增長(必須捕獲,分析和采取行動)挑戰了整個IT運營領域,許多企業正在轉向AI解決方案來幫助更快地預防,識別和解決潛在的故障。

營銷特別適合利用AI和ML技術。SaaS公司收集的數據必須具有相關性和最新性。數據更新得越多,實施起來就越有效。大公司可以訪問通過忠誠度計劃和交叉促銷活動收集的數據,而小公司可以通過客戶調查,在線跟蹤或競爭對手分析來獲取數據。AI / ML解決方案無疑是企業拓展潛在客戶視野的絕佳機會。

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