对于寻求可访问性、功能性和灵活性的组织而言，软件即服务(SaaS)是他们越来越可行的选择。SaaS依赖于大规模的云交付、可用的连接性和企业级安全性。简而言之，基于SaaS的云模型为企业节省了大量资源和成本。
SaaS已经发展到了无需人工操作，用户和供应商就可以管理好自己的软件的新阶段，因为软件通过云在互联网上即时分发，并且这种自主管理只会在将来变得更加普遍。据艾瑞咨询的报告显示，2020年中国企业级SaaS整体市场规模达538亿元，同比增长48.7%，预计未来三年市场将维持34%的复合增长率持续扩张，将在2022年达到991亿元的市场规模。
作为SaaS解决方案不断发展的一部分，人工智能(AI)和机器学习(ML)正迅速成为SaaS生态系统不可或缺的一部分。随着自动化计算和强大的数据驱动机器的突破，两者在SaaS中发挥着重要作用。
人工智能将拥有自己的生命力
人工智能(AI)的角色定位是以多种方式颠覆数据保护领域，并帮助全面改善SaaS模型的关键特性，例如高可用性和自动配置。当SaaS与AI功能相结合时，它使企业能够从其数据中提取更好的价值，使服务自动化和个性化，提高安全性，并安排人力资源。
SaaS的出现与无处不在的大数据概念相吻合，它使得组织可以分析、提取和利用那些对传统数据处理应用软件来说过于复杂的数据。利用人工智能，SaaS拥有了一个明显的优势，那就是软件供应商可以获得来自不同客户的汇总数据，并利用这些数据来开发更个性化的客户体验。随着现代IT运营面临着快速增长的数据量和监测这些数据的工具多样性的挑战，许多企业正在转向人工智能解决方案，以帮助更迅速、更无缝地预防、识别和解决任何潜在的故障或中断。
机器学习将赋能于一流的客户体验
机器学习(ML)是AI的一个子集，它让使用SaaS的公司可以极大地提高个性化服务。这很重要，因为用户现在想要根据他们的特定需求来量身定制个性化的体验。通过分析用户之前的行为，甚至在购买之前就为企业提供对用户的偏好和兴趣的洞察，ML可以帮助满足这一需求。这使企业能够配置个性化的用户界面，提供最重要的定制体验。
除了帮助企业开展更加个性化的活动外，人工智能和机器学习还提供了创新的新功能，例如语音控制，以更准确地跟踪用户行为。这对于保持收入和减少客户流失来说是个好消息，因为客户往往对能够让他们拥有积极的客户服务体验的品牌表现出更高的兴趣。
机器学习将继续在客户服务报告和应用程序中实现自动化响应，例如人工智能驱动的实时聊天机器人。由于机器学习建立在自主运营模式之上，新的升级将促进软件和平台的发展，使企业能够从大量的内部运营中进行筛选，从而专注于为客户提供完美的体验。
更强的移动优先设计和功能
移动设备和屏幕需要一组独特的特性和功能，通过将重点放在移动优先的设计和开发上，采用SaaS基础设施的企业可能会在明年和未来收获可观的投资回报。
随着移动优先的设计方法越来越受欢迎，可以推断移动SaaS的未来是应用驱动的。据中国互联网信息中心 (CNNIC)报告显示，截至2021年12月，中国手机网民规模达10.29亿，中国网民使用手机上网的比例达99.7%，手机是人们上网的最主要设备。这意味着移动应用程序的使用已经渗入了人们的日常生活，而无法提供移动服务体验的企业最终可能会失去相当大一部分忠实客户——尤其是那些年轻一代的数字化原住民。
想要跟上最新的趋势，需要打破常规的思维并顺应时代的潮流。这就是为什么优先考虑移动应用程序和移动优先的设计是必要的。如果现在还在争论您的企业是否应该走移动设备友好的路线的话，那就太迟了。因为智能手机用户每时每刻都在增加——并且只会继续以指数级的速度增长。
SaaS的未来
人工智能和机器学习的发展已经颠覆了市场并将继续在SaaS产品的扩展中发挥重要作用。它们的长期应用有无限的可能，为SaaS行业开辟了光明的未来。
人工智能代表着企业和消费者的新时代的到来——它使企业在繁多的人工流程中更有效率，并对客户更加贴心。在一个不断发展和快速适用的动态行业中，希望采用SaaS模式的公司有必须在其技术栈中为人工智能和机器学习留出一席之地。（本文由Veeam企业战略副总裁Dave Russell撰写）
