YairグリーンGlobalDots、サービス業などのソフトウェアを変更する方法を学習、人工知能、機械のCTOが説明されています。
彼は、SaaSのは、多くのコンポーネントを含む概念であるため、サービス（SaaS型）としてそのソフトウェアは、容易ではないと述べました。ソフトウェアは、グローバルなインターネット（クラウドプラットフォームを介して）即時配信を通じてであるため、SaaSベンダーは、インストールすることなく、独自のソフトウェアを管理するためのポイントに開発しました。クラウドコンピューティングは、同じの水や電気消費量のような、Gongyongshiye会社の形でインターネット上のコンピューティングリソースを消費することが可能になります。SaaSモデルを操舵異なる速度で別の部署にもかかわらず、しかし、SaaS型のクラウドモデルは現在、大幅な効率化とコスト削減を企業に提供します。技術的には、SaaSのクラウド配信は、広く利用可能な接続性と企業レベルのセキュリティ最小大規模に依存しています。
そして、SaaSはまだ立っていないだろう。彼らはSaaSのスペースの不可欠な一部となっているため、この継続的な開発の一環として、人工知能と機械学習は、それぞれの役割を果たします。
データ収集
過去には、企業が消費者や顧客にソフトウェアを配布する必要がありますが、彼らが使用されていない機能の機能が使用されているかなどのソフトウェアを、使用方法についての洞察を取得できませんでした。「サービスとしてのソフトウェア」を提供し、ユーザーはまた、彼らは彼らのサービスを向上させることができるデータと洞察力の多くを持っています。これにより、ユーザは、より優れた使用パターンを理解することができると、最終的には、インテリジェントなフィードバックを提供するために、このデータを使用することができ、顧客への洞察を提供するために、この情報を使用することができます。ビッグデータの概念のSaaSの時代は、ほぼどこにでも一致します。SaaSは、過去の時代に技術、およびソフトウェアプロバイダを学習する人工知能、機械の使用は、ソフトウェアベンダーは、現在さまざまなクライアントからの集計データへのアクセス権を持っているので、あなたがより良いサービスを構築するためにデータを使用することができ、に比べて明らかな利点を持って行うことができます。
今、企業のすべて一つの場所で顧客からの大量のデータを。人工知能と機械学習は、より自動化された大量のデータ処理を実現しています。調査会社のガートナー社だけではなく量によると、だけでなく、その多様性と速度に基づいて、ビッグデータを定義します。
多様性は、データの収集、分析および実装の速度の速さに応じて、異なるメディアを表すために使用されるデータを指します。最終的現実は、より多くのデータやITチームが特定し、問題を解決する上で重大な遅延があることを意味するかもしれないこれらのデータを、監視するためのさまざまなツールを扱っているということです。迅速なデータの増加（必須キャプチャ、分析、行動）とIT運用のフィールド全体に挑戦し、多くの企業は、潜在的な問題を特定し、解決防ぐために、より迅速に人工知能のソリューションに目を向けています。
マーケティングは、人工知能と機械学習技術の使用に特に適しています。SaaSのデータ収集会社が関連すると最新でなければなりません。データの更新、実装するのがより効果的。大企業は、データを得るために、顧客調査、オンライン追跡や競合他社の分析を通じて、ロイヤルティ・プログラムとクロスプロモーション活動を通じて収集したデータ、および中小企業にアクセスすることができます。人工知能/機械学習ソリューション事業は、間違いなく潜在的な顧客の地平を拡大する絶好の機会です。
自動化技術
人工知能がより可能にする前に、B2Bの顧客中心の事業については、マニュアル処理コンポーネントを自動化する機能、例えば、そのようなマーケティング活動と継続的な顧客サービス、トレーニングなど、オンボーディング多くの顧客体験のプロセスを自動化するためにそれらを可能にします。人工知能は、本質的に重合大量のデータ（例えば、顧客データ）および自動プロセスに濾過します。チャットロボットのような人工知能などのカスタマーサービスプラットフォームは、自動的に顧客サービスは、他のクエリを作ることができ、へと解決顧客の問い合わせに応答することができます。正の顧客サービスの経験の後、顧客が高く、購入関心を示す傾向があるため、収益性を維持し、顧客離れを減らすために、これは、良いニュースです。
同様に、負の顧客サービスの経験はまた、顧客を取り除くための良い方法です。企業の顧客サービスチームの補足人工知能技術は利便性のためにすることができ、問題とスタッフの経験を解決する間のシームレスな接続は、典型的な例は、ここでは顧客サービス（特にセルフサービス）を自動化する機械学習の使用を含むことができます。
SaaSの経験チャレンジの主なユーザーは遠隔です。人工知能は、より多くの満足体験を顧客に提供しながら、距離のこの感覚を減らすことができます。機械の手の中に人間から引き継ぐためにマシンの場合、ほぼすべての彼らの職業生活を中もたらす頭痛、自動化と人工知能がたくさんあります。しかし、より多くの可能性の高いシナリオは、スタッフと一緒に展開されたときに、人工知能が最大の価値をもたらす、ということです。SaaSのは、それらの相互作用が自動的に（伝統的なSaaS型）に処理することができる管理し、手動での介入の相互作用、人工知能を必要とする必要がありますすることができ、人間とコンピュータの相互作用は、SaaS型の相互作用を促進するために向上させることができます。
パーソナライゼーション
自然言語処理と機械学習は、SaaSの会社が大幅にパーソナライズ容易にすることができる可能にします。また、消費者はますます厳しくなってきた、彼らは彼らの特定のニーズに基づいてパーソナライズされた体験を提供したいです。人工知能は、以前に提供することによって、そのユーザーの行動を分析するのに役立つ、との綿密なユーザの好みや関心を理解することができます。これは、企業が重要なカスタマイズされた体験を提供するためのユーザインタフェースを設定することができます。
人工知能の新機能の採用の過程でも、あなたが消費者のアプリケーションまたはインタフェースでより多くの複雑さをインストールする場合、それは大きな助けとなり、消費者に支援を提供します。また、よりパーソナライズされた電子メール活動を展開する企業を助けることに加えて、人工知能にもより正確に（個々のユーザー・インタフェースに戻るには）ユーザーの行動を追跡するために、音声制御および他の機能をサポートすることができます。
人工知能と機械学習は、さまざまな業界に破壊されていていると、転覆していきます。彼らの長期使用は、無制限の機会を持っています。あまりにも、将来的に見ると、SaaSの業界。