亿腾证券 SaaS行业15年来最重大的战略转向——从“记录系统+业务流程”到“业务数据+逻辑推理”

亿腾证券

15年前，Salesforce一句"No Software"的口号开启了SaaS革命。今天，一场更为深刻的变革正在重塑行业格局：SaaS巨头正从"记录系统+业务流程"的传统模式，全面转向"业务数据+逻辑推理"的新范式。

这一转变不仅标志着技术模式的演进，更重新定义了企业软件的价值本质与竞争规则。

传统SaaS成功的核心是成为企业的"记录系统"。例如，Salesforce记录客户互动，Slack记录团队沟通，Workday记录人力资源数据。这些平台通过流程自动化和数据集中存储创造价值，其商业模型清晰：按用户数量和功能收费，价值主张是业务效率的提升。

然而，这一模式存在根本性局限：数据与流程紧密绑定，系统难以适应客户业务的不同形态。

突破之道在于融合业务数据与智能推理。通过沉淀高质量的业务数据，结合AI驱动的动态推理能力，系统能够拓展适用场景边界，并实现自适应的业务流程优化。

例如，客户成功团队的季度业务回顾(QBR)不可能对所有客户采用标准化模板。传统SaaS工具需要人工整理数据、定制内容；而融合智能推理的系统则能基于客户实际使用数据、互动历史和业务成果，自动生成个性化的演示内容、关键指标洞察和最优沟通策略，将原本数小时的手动准备工作压缩至几分钟，同时显著提升客户参与度和续约率，使工具从被动记录转向主动参与业务决策。

显然，SaaS头部企业若要在AI浪潮中保持竞争优势，必须实现双重战略：不仅要持续进化其业务智能逻辑，更需构建有效的竞争壁垒以抵御AI原生公司的冲击。

在AI时代亿腾证券，初创公司的威胁不在于简单复制功能，而在于它们可以快速构建与传统巨头相同的能力栈组合：高质量业务数据与先进AI技术的闭环。

事实上，聪明的AI初创企业，并不会直接模仿Salesforce的界面或流程，而是建立自己独特的"数据-智能"飞轮——通过获取真实业务场景数据训练垂直领域模型，再用这些模型创造更高价值的服务，从而赶超巨头。

然而，这一能力栈的构建存在根本性障碍：数据获取门槛。

开源模型的普及和云基础设施的成熟已大幅降低了AI技术壁垒，但获取企业级业务场景中的高价值数据（如销售谈判细节、产品决策过程、客户问题解决路径）仍极为困难。

比如，Salesforce拥有数百万企业用户每日产生的真实业务交互数据，而初创公司即使拥有更先进的模型架构与AI技术，也缺乏训练这些模型所需的领域特定数据燃料。

所谓的防御策略，本质上是防止竞争对手利用自身平台积累的业务数据训练竞争性AI模型或挖掘商业洞察。

近期最典型的例证是Salesforce对其Slack平台API服务条款的修改：明确禁止通过API批量导出Slack数据，并特别规定通过Slack API访问的数据不得用于训练LLM。

尽管Salesforce将这一举措包装为"提升平台安全、确保使用合规和维护产品完整性"的必要措施，但其战略意图显而易见。当一家拥有270亿美元收购的沟通平台突然限制数据流动，尤其是在AI竞争白热化的当下，这些解释显然难以服众。

更合理的解读是：Salesforce正通过系统性构筑数据护城河，防止新兴AI公司利用其平台积累的高价值业务对话数据——包括销售策略讨论、产品决策过程、客户问题解决路径等核心商业信息——训练出能够替代其AI服务的竞争模型。

这一策略的精妙之处在于，它并非完全封闭数据访问，而是重新定义规则框架。Salesforce推出的Real-Time Search API允许在Slack内部进行搜索操作，却严格禁止将数据导出至外部系统。

这种设计在保持平台功能性的同时，确保了数据价值不被外部提取，使所有业务洞察的生成必须经过Salesforce控制的AI层。