中国企业级SaaS发展建议及行业应用案例梳理

完善标准规范，推动行业应用。

1.发展建议

（一）加强政策保障，扶持产业发展为应对 SaaS 服务范围扩展减缓、产业发展速度降低等挑战，可通过政策扶持的方式改善 SaaS 产业环境。一是为SaaS 服务商提供税收减免或退税政策，降低其运营成本，提高盈利能力。二是设立专项基金或提供财政补贴，支持 SaaS 服务商的研发投入和市场拓展。三是通过政策引导，鼓励金融机构为 SaaS 服务商提供优惠的贷款条件，降低融资成本。四是开展 SaaS 服务试点项目，鼓励政府机构和国有企业优先使用国内 SaaS 服务商的产品。此外，可加大对中小企业在应用 SaaS 过程中的税收减免、资金补贴等扶持力度，鼓励中小企业采用 SaaS 模式快速、低成本的数字化转型，加大SaaS 规模化应用，并优选应用 SaaS 表现突出的中小企业给予表彰，树立试点示范。

（二）融合创新技术，提升产品能力引导 SaaS 服务商积极融合 AIGC 等新一代信息技术的革新力量，通过技术的交叉融合和深度创新，推动SaaS 服务智能化、个性化与高效化转型，简化产品功能设计和交互流程，从而提升服务水平与用户体验。一是利用 AI 算法自动配置系统设置，减少用户手动调整的复杂性。二是通过 AI 增强的搜索功能，帮助用户快速找到所需信息，无需浏览复杂的菜单或文档。三是根据用户行为和偏好，利用AI 自动推荐最相关的功能和内容，减少用户在功能选择上的负担。四是通过自然语言处理和语音识别技术，提供更自然的交互方式，简化用户操作。

（三）强化数据监管，加大审查力度为了确保数据安全和隐私保护，政府、行业协会等需加强对SaaS服务商的合规性检查和审计，要求 SaaS 服务商进行定期的安全评估和第三方审计，并提交详细的安全报告。这些审查不仅涉及技术层面的安全措施，还包括管理层面的合规制度和操作流程，驱使SaaS服务商持续在安全技术和管理方面投入资源，以提高数据安全和隐私保护能力。此外，为了提高 SaaS 行业整体数据安全水平，应积极推动数据安全相关认证体系的建立，如 ISO 27001 信息安全管理体系认证和 SOC 2 服务组织控制认证等，已经成为SaaS 服务商展示其安全能力的重要指标，同时也为 SaaS 企业出海提供合规保障。

（四）严守海外法规，实现本地运营出海 SaaS 企业应深入研究目标市场的相关法律法规，特别是数据保护和隐私法，确保其产品和服务符合当地的合规标准。面对复杂的财务管理和税务合规挑战，不同国家和地区的税法规定不同，企业需要严格遵循当地的税收规定并及时进行申报和缴纳税款。此外，SaaS 企业应深入研究目标市场用户的特点和需求，调整产品和服务策略，实现本地化运营，提升海外客户满意度和忠诚度，并与当地企业、政府、行业协会等建立合作关系，借助其资源和经验，降低市场拓展的成本和风险。

（五）组建产业联盟，联合培养人才联合行业专家、咨询机构、研究机构、高校、投资方等多方力量组建产业联合组织，形成强大的合作网络。通过共享资源、知识和技术，共同开发新产品和解决方案，开拓新市场和客户群体。利用人工智能等新一代信息技术介入 SaaS 研发、运营、营销等环节、减少人才需求，降低人力成本，从而将有限资源投入到关键人才培养中。组织高校、行业龙头等生态角色协同合作，产学研用联合建设SaaS人才培养体系，开展产学研合作项目，通过共同研究、技术开发和解决SaaS 领域的实际问题等方式联合培养人才，共同打造具备国际化视野和跨文化沟通能力的人才队伍，为企业的海外市场拓展提供有力的人才保障，并一定程度上解决企业单独培养高端人才成本高的难题。

（六）完善标准规范，推动行业应用以各行业协会和标准化组织为依托，积极推动制定和实施行业规范和技术标准，为 SaaS 产品的质量、安全性和互操作性编制统一标准和衡量尺度，减少服务间的兼容性问题，推动SaaS 产业标准化、规范化发展，为用户提供更高质量的服务。一是建立技术标准体系，确保不同 SaaS 产品之间的兼容性和互操作性，包括API 接口、数据格式、安全协议等；二是建立服务质量标准体系，包括服务可用性、响应时间、易用性等，以确保用户有统一的指标标准判断SaaS服务质量。三是强化数据保护规范，随着数据隐私和安全的重要性日益增加，制定严格的数据保护规范，确保用户数据的安全和隐私保障有标可依。四是制定面向行业需求标准体系，针对不同行业的特点，基于各行业需求制定 SaaS 能力要求标准，引导服务商、行业用户交流合作，深化 SaaS 在垂直行业的应用。

2.行业应用与典型案例

（一）零售行业：麦德龙门店数字化转型案例需求描述：麦德龙在全国 69 个城市拥有近102 家门店，2B业务是麦德龙门店的核心业务，但在中国 2C 市场越来越大，越来越多的消费者开始选择线上购买、配送到家的购物方式。如何适应中国消费市场的变化，快速提升面向 C 端的产品和服务能力，实现全面数字化、线上线下一体化转型，是麦德龙在中国进一步增长亟待突破的瓶颈。麦德龙全渠道数字化转型面临的难点痛点包括：门店C端客户运营能力建设面临挑战，包括产品、营销、卖场服务等；服务方式单一，成本高，效率低；管理手段传统，履约效率受影响；会员管理渠道分散，服务体系不系统。

解决方案：针对上述痛点，麦德龙与多点Dmall 成立联合项目组，从消费者需求梳理、门店运营、线上线下一体化、履约能力提升、会员体系优化等多个方面提出了一系列解决方案，帮助麦德龙完成门店升级改造。第一阶段：多点 Dmall 从消费者角度重新梳理需求，基于积累的服务商超的经验，在麦德龙现有的B 端、C 端现有业务架构基础上，形成 C 端服务整体规划。第二阶段：以北京麦德龙门店试点为开端，上线多点 Dmall 智能购、O2O 系统，提升门店排队结账的问题，实现线上线下一体化，提升顾客消费体验。第三阶段：借助系统优化商品与会员体系，提升顾客满意度。多点APP 会员与麦德龙PLUS 会员的场景互通，通过后台系统对接，为麦德龙提供会员运营体系、会员权益体系实施方案，将麦德龙原有会员权益迁移至多点APP 会员模块，并为麦德龙打造会员专属流量入口，实现会员联合运营。商品部分，结合大数据分析以及麦德龙的优势，提供智能选品、精准营销等服务。第四阶段：完成履约流程优化和现场问题改善。针对拣货全流程进行数字化改造，系统进行区域分割，构筑分区提送、亮灯合流、骑手二次打包等履约专业化、标准化流程，实现派单情况后台数据可监管、订单智能分配等功能。应用成效：麦德龙携手多点 Dmall，在商品、会员、履约、线上线下一体化等方面成果显著，加速向全面数字化、线上线下一体化转型。2020 年 9 月 25 至 29 日，上海普陀店全渠道订单占比环比增长196%；通过库存的精细化管理以及人员动线的优化，全天无货率降低至 0.46%，实现妥投及时率 100%、拣货及时率100%；上线付费会员系统 3 周内，用户注册数新增 6 万余人，其中付费会员数增长超过3 万人。

（二）地产行业：越秀地产数智营销项目需求描述：越秀是近年来营销组织改革力度最大、数字营销业务发展速度最快的房企之一，在数字化转型中走在行业前列。2023年的自有渠道成交占比超过一半，大幅降低了外部中介的占比，且费率远低于分销。在线上营销方面越秀的短直获客矩阵取得了显著的成效，在继续扩大规模及质量的同时，将经验能力进行组织化，并积极拥抱AI 技术，提高营销条线工作效益。但如何与现有业务流程结合，减少人员的负担，发挥出 AI 与业务结合的效果，沉淀为组织可成长的能力是当前越秀面临的重要挑战。

解决方案：明源云为越秀地产定制了一套数智营销策略，该方案深度融合大模型与生成式 AI 技术，全面赋能数字营销领域。越秀地产的短直矩阵业务，通过明源云客的视频营销助手产品，打通了投放、运营、获客、转化的闭环，实现了对账号运营、内容发布、直播、获客转化等的业务管理和数据分析，并沉淀出一套行业领先的短直打法、业务 SOP。明源云还探索在多场景中结合AI 技术，提升智能化营销能力。一是 AI+内容创意与视频生产。基于对大量账号矩阵的视频制作、原创质量、发布诉求，结合明源云客AI 创意工场的AI 文案、视频切片、视频混剪，解决人员精力有限、生产效率瓶颈的问题。二是AI+销售员赋能沟通互通。基于明源云客的行业模型的能力和自定义项目话术，AI 销售员帮助项目主动筛选客户，对潜客进行主动攀谈、引导，实现自动回复用户视频评论、私信问答，大幅提升账号互动与运营效率，增加获客线索量。三是 AI+视频风控赋能风险舆情管控。AI 视频营销风控采用“通用风险能力+地产风险模型”双重保障，实现对于短视频、直播的前中后期的风险监测，避免出现不合规内容发布导致限流或产生负面言论，提高对风险的预警和处理效率。

应用成效：通过明源云客视频营销助手，越秀打开了短直运营黑匣子，拉通业务闭环，支撑高效运营，实现业务提升，同时在AI+营销业务场景上也取得了显著效果。一是提升运营效率。通过AI 切片、AI 销售员在视频生产、线索运营的使用，提高了矩阵账号的作品生产和发布效率，激活了潜在留言、留资客户；二是创新风控体系。丰富了视频营销在事前事中事后的管控抓手，通过持续的实践和迭代，构建行业首个 AI+全周期品牌风控体系。三是沉淀数据与企业知识库。结构化的业务数据和业务知识库，是未来AI 应用效果的核心影响因素之一，越秀通过场景化的实践，已开始沉淀企业特有的AI 知识库。

（三）金融行业：AI 代码助手赋能金融机构全新开发需求描述：金融机构在落地 AI 代码助手过程中面临三大挑战。一是大模型训练成本过高。金融机构对安全保密高度关注，要求确保代码数据始终保留在内网环境中，并严格执行代码协议的保密措施。因此，绝大多数金融行业用户倾向于采纳私有化解决方案。但私有化部署意味着需要大量计算资源的投入，需要慎重考量投资回报率。二是高质量训练数据集缺乏。金融机构缺乏适用的高质量标准数据集，特别是在代码补全这一核心场景中，现有的数据集普遍存在时效性不足的问题，大多数难以用于有效评估，甚至可能因预训过程而产生数据污染。三是多个 IDE 插件版本兼容性低。企业内部日常开发中会使用多个 IDE，这些 IDE 间存在功能差异和版本差异，为保证开发体验的一致性和工作效率，AI 代码助手必须确保能够提供跨平台兼容的插件，并保持功能上的同步与协调。

解决方案：针对以上金融机构客户痛点，腾讯云AI 代码助手提出了针对性地解决方案。一是为企业客户提供预先训练好、资源成本低的小规模专业模型，可支持当前主流显卡。再使用企业私有语料进阶微调，并在私有化环境迭代多个版本。二是腾讯云AI 代码助手与企业客户共建模型进阶微调。除采用公开代码资源，还引入企业典型代码样本进行针对性微调，打造更精准、更适应企业具体业务场景的行业模型。无延迟条件下，腾讯云 AI 代码助手专业模型吞吐性能达同规模其他开源模型的 3 到 5 倍。三是在模型投产前，为企业客户定制适应业务场景且已验证有效的模型微调评测标准，保障评测结果满足企业编码规范、遵守企业编码协议，确保生成代码精准、全面而在模型投产后，将腾讯云 AI 代码助手以插件形式集成到企业客户内部，确保在不同 IDE 版本间适配。 应用成效：基于自研行业大模型的推理成本远低于从头研发大模型的训练成本，从而为金融机构有效降低成本。实现代码补全平均响应时间小于 400ms，代码生成率超过 30%，采纳率达到25%，研发效率提升 20%，赋能金融机构全新开发形态，实现降本增效。