出品 | 妙投APP

作者 | 董必政

頭圖 | AI制圖

“傳統ERP一定會“死”，但不意味著這個行業會“死”。傳統的規范化、在線化的工具型SaaS會越來越不值錢，會很快被AI Agent為載體的新一代SaaS所淘汰。”一位SaaS業內人士向虎嗅妙投表示。

在弱推理的AI時代，通用模型性能、技術、成本等問題，企業的數字化轉型猶如壓在五指山下的孫悟空，駕不起筋斗云。SaaS廠商不敢放量用大模型，不敢啟動全面智能體化的團戰。

現在，桎梏已經打破了。DeepSeek的強推理、低成本、開源，正在給SaaS行業將迎來“顛覆”。

出門問問研發總監孫鵬飛向虎嗅妙投表示：“不少廠商已經開始在Agent上發力了，也意識到AI會帶來一些變革。抓住這次機會，對企業來說會是二次增長；如果沒有抓住，企業可能在這波競爭中被淘汰掉”。

種種跡象表明，微軟CEO的預言“AI Agent將替代所有SaaS”將照進現實。

從落地場景來看，Agent有望率先在B端場景落地，率先顛覆傳統的SaaS。

“當下，由于強推理模型的使用成本比較高，對to C或者免費的消費者來說，有一定的壓力”，孫鵬飛說“短期來看，在一些專業的場景下，會有一些新興產品出現，例如：結合智能體（Agent）、強推理模型去構建全新的產品線。”

那么，傳統SaaS廠商該如何回應時代的變化呢？

虎嗅妙投近日恰與用友網絡進行了一次交流，探討的主題便是Agent如何在企業服務賽道落地。

一、從自己開始

用友BIP（用友數智商業創新平臺）產品總監李惠蘋向虎嗅妙投表示：“不同于C端，企業內部覆蓋人、財、物、研、產、供、銷等端到端的復雜場景。DeepSeek本身對企業數據的分析解讀、對企業經營邏輯的認知是專家級的，在部分的企業場景中可以拿來即用。”

“智能體，體現在企業內部是數智員工或智能助理。我們去年就開始用數智員工了。”李惠蘋說。

“在這里最有發言權的是用友的數智化部，是第一個體驗到成果的。在構建知識賦能和內容生成式的這類智能體上，門檻較低，很多人都能快速上手。比如：在市場部實習的一個小女孩，雖然是IT零基礎的文科生，但也能在10分鐘內就搭出來一個用于產品知識搜推和市場資料生成的智能體。”李惠蘋說。

“在一些剛性鏈路邏輯里面，提效更為明顯。舉個費控的例子，每個月我們都有些交通補貼，財務會統一處理支付。用了智能體之后，我見過最快的是，在提交單子20分鐘后，錢就到我卡上了。智能體自己就能全部搞定。”李惠蘋講道。

此外，李惠蘋向虎嗅妙投表示：“用友內部各部門已經開始全員10分鐘構建智能體的行動，研發、市場、客成服務、解決方案、實施交付、客開、法務、財務、行政辦公等業務組織紛紛構建了自己的智能體。”

以用友的采購合同智能體為例，用戶通過對話，可以讓智能體在合同的每個階段自動進行審核，標記不合規的條款；同時，標記為不合規的合同條款會觸發警報，采購人員可根據AI生成的建議進行更新調整。

（圖片來源：用友BIP）

另外，據虎嗅妙投獲悉，用友會陸續發布一系列AI智能體，到2季度的發布計劃已經密集排滿了。

而在今年，用友的老客戶也更快速地擁抱AI了。

二、再革新企業

而AI帶來的真正價值，還得是解決企業非結構化業務的問題和痛點。

李惠蘋給虎嗅妙投列舉一個Agent在企業具體的應用場景：

“以流水認領為例，消費品企業賣貨的流水數據，會來自不同的平臺、有直銷、有分銷、有線上、有線下。

流水回來之后，財務要做賬，內部要核算，得知道每筆錢是誰的。分揀人員就得知道，哪個銷售員干哪個產品線，屬于哪個銷售組織，并進行備注。

在3年前，這個水單認定就是用戶的痛點，很難抽象出這個規則。因為，企業的業務玩法總是多變的。比如：人員分工發生變化、核算和考核口徑出現不同，組織架構出現調整。

以前，大模型自己不會學習，只能讓程序員改代碼，但還是追不上業務的變化。

現在呢，智能體與財務人員在同一個工作群里，先通過歷史數據學會流水認領的基本技能。

然后，智能體抓取大家互動的數據形成知識，比如：這筆錢要放在誰的名下。通過自我學習這些知識，在1到2周內，智能體的準確率可以從50%提升到80%。一些疑難的，智能體會標注出來，丟給人，人再去核實再去分。

業務量越多，智能體也就越聰明，訓練得也就越快。在中間的過程中，不需要程序員進行二次開發，也給企業省人了，提效了。”

由此可見，智能體，可以實現人“做不到、做不精”的事情。我們可以預見的是，一個個的智能體，要闖入我們的工作場景。

不過，值得注意的是，智能體并不是萬能的，也會出現幻覺，即生成的內容與事實不符等。

最近，根據Vectara發布的大模型幻覺排行榜，DeepSeek-R1的幻覺率達到了14.3%，遠高于Deepseek-V3的3.9%。

因此，妙投認為，智能體可以做大部分的事情，但是決策性、預測性的工作，還需要人來做。另外，大模型幻覺這個問題還不能輕視，還需要人工復核。

另外，整個生態也會發生變化，同時也會孕育新的機會。 

從企業服務的軟件邏輯來看，底層是大模型廠商，第二層會是用友這樣的提供垂直類型的服務廠商，第三層會是場景化應用層。在應用層，企業想提煉標準產品運營SaaS非常困難，而智能體能夠靈活適應不同場景，因此大量涌現。

由于低成本、強推理能力、開源的DeepSeek出現，使得企業服務廠商和大模型廠商之間的博弈局面也產生了本質性變化。

以前豆包、Kimi等大模型是閉源的，軟件服務商只能選擇與其中一家或幾家合作。DeepSeek出來之后，服務商軟件可以本地化部署，訓練自己的大模型。

軟件服務商憑借獨有的行業know-how的能力，更占主動。大模型廠商開始追著軟件服務商跑了。

“應用層會出現越來越多的小微創新團隊。因為，IT工具把軟件開發的門檻砸到了地板，剩下就是創意”，李慧萍講到。

三、寫在最后

DeepSeek是“因”，智能體是“果”。

而用友、金蝶等SaaS企業的股價上漲，便是在智能體Manus發布之前，DeepSeek出來之后。

而資本市場仿佛看到SaaS企業困境反轉的預期：一方面，智能體放量帶動業績增長；另一方面，智能體可以提升人效、降低成本。

不過，作為投資者，我們還需跟蹤各SaaS企業的智能體落地情況，觀察其是否給公司的業績帶來實質性增長。只有這樣，SaaS企業的內在價值才能被資本市場重估。而跟不上潮流的SaaS企業，將要被淘汰。

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