教育新闻网GlobalDots的CTO Yair Green解释了人工智能和机器学习如SaaS(软件即服务)的到来绝非偶然，因为SaaS是一个涉及众多组件的概念。SaaS已经发展到供需商和供应商管理自己的软件的地步，无需安装，因为软件是通过Internet(通过云)即时分发的。云计算使企业能够以公用事业的形式消耗互联网上的计算资源，就像消耗水或电一样。尽管不同部门以不同的速度转向SaaS模型，但基于SaaS的云模型现在为企业提供了显着的效率和成本节省。从技术上讲，SaaS依赖于大规模的云交付，最小程度的广泛可用连接和企业级安全性。
而且SaaS不会停滞不前。作为这种持续发展的一部分，人工智能和机器学习都将扮演各自的角色，因为它们已成为SaaS领域不可或缺的一部分。
过去，您曾将软件分发给消费者和客户，但您没有获得有关他们如何利用软件的见识-哪些功能正在使用，哪些功能没有使用。提供“软件即服务”时，您还将拥有大量数据和见解，可帮助您改善服务。因此，您可以使用此信息为您的客户提供见解，您可以更好地理解使用模式，并最终可以使用此数据提供智能反馈。SaaS时代与几乎无所不在的大数据概念相吻合。SaaS能够利用AI和ML技术，与过去的软件供应时代相比具有明显的优势-软件提供商现在可以访问来自不同客户的汇总数据，他可以利用这些数据来构建更好的服务。
现在，公司将来自客户的大量数据全部集中在一处。人工智能和机器学习实现了更自动化的海量数据处理方式。Gartner不仅根据数量，还根据其多样性和速度来定义大数据。
多样性是指我们用来表示数据的不同媒体(简单数字之后)，速度取决于数据收集，分析和实施的速度。最终的现实是，IT团队正在处理越来越多的数据和各种工具来监视这些数据-这可能意味着在识别和解决问题方面存在重大延迟。随着快速的数据增长(必须捕获，分析和采取行动)挑战了整个IT运营领域，许多企业正在转向AI解决方案来帮助更快地预防，识别和解决潜在的故障。
营销特别适合利用AI和ML技术。SaaS公司收集的数据必须具有相关性和最新性。数据更新得越多，实施起来就越有效。大公司可以访问通过忠诚度计划和交叉促销活动收集的数据，而小公司可以通过客户调查，在线跟踪或竞争对手分析来获取数据。AI / ML解决方案无疑是企业拓展潜在客户视野的绝佳机会。
