评审了 29 个 AI 产品后，我发现了 SaaS+AI 的几种解法

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文章摘要

在近期的SaaS+AI大赛初赛中，评委们根据创新性、实用性、市场前景和惊艳值等标准，对29个AI产品进行了评审。胜出的产品如Wegic、考试星的主观题AI阅卷、aiPPT和”千行”平台等，展示了大模型技术在提高工作效率、降低成本、解决行业痛点等方面的潜力。然而，评审中也发现了一些常见失败原因，包括浅层应用、功能泛化和缺乏业务基础等。

投资人评委们关注的问题主要集中在收费模式、市场定位和竞争壁垒等方面。他们希望产品能够解决高价值问题，提供明确的价值，并具有独特的竞争优势。对于SaaS+AI应用，评委认为应该充分认识大语言模型（LLM）的特点，结合具体场景和行业需求，发挥其优势，弥补不足。

评委指出，SaaS+AI产品应该从微场景出发，深耕特定领域，提供有针对性的解决方案。深厚的行业积累是成功的关键，可以帮助产品更好地理解和解决实际问题。同时，产品应关注对客户营收和业务的帮助，而不仅仅是提高管理效率。

在商业价值方面，SaaS+AI应用应关注客户需求，解决实际业务问题，为客户带来经济效益。产品的成功需要直接满足客户需求，提高业务效率和收入。评委建议，SaaS+AI应用应结合团队对业务和行业的理解，找到技术解决不好的痛点进行突破，关注与客户业务和营收相关的方向。

评委对AI在B端的运用持保守乐观态度，认为循序渐进是toB创业的法则。他们建议从微场景突破，迭代思维，用”原生”思路改造企业及其员工的工作方式。总之，SaaS+AI应用的前景广阔，但需要结合具体场景和行业需求，将技术转化为商业价值。

作者简介：吴昊，SaaS领域的知识沉淀者，曾任SaaS领军企业执行总裁、千人团队创建者，现为多家SaaS公司创业顾问。