SAAS+AI热应用排行榜：冷思考精选测评

企服行业（尤其是SaaS模式的公司）这三年走得很不容易，但数据也揭示了一个事实：在收入增长放缓的背景下，降本增效确实取得了实质性突破。调研显示，参调公司的全员人效中位值已经从2022年的33万元，提升到了2024年的61万元——几乎翻了一番。

3年过去了，旧世界分崩离析，新时代正在光速到来。

——梁文峰

2025年，腾讯咨询连续第三年发起了《企业服务行业人效管理与薪酬激励实践调研》，并在4月25日举办了一场面向腾讯投资伙伴的企服行业CEO小会。会上，大家共享洞见，讨论AI应用带来的新影响与新机遇，试图在相互启发中找到增长的方向。

先看几个核心判断：

过去三年，企服公司在业务增长上的战略重心一直在动态调整。如果拉一条时间线来看，规律非常清晰。增加老客复购和增购是贯穿始终的“定海神针”，也是大家最稳定的增长抓手。但除此之外，那三年里，增长模式的切换几乎是一年一个主题：从2022年拓展国内新客户群、开辟新市场新行业，到2023年开始试水出海、用国内的生产力“卷”国外服务商，再到2024年AI大模型与自身业务的初步结合、寻找新曲线和新产品——可以说，企服人从未停止过对增长的尝试。

降本增效这条线同样呈现出清晰的演变路径。2022年，大家普遍在做“流程提效”，通过优化管理提升销售端和产研端的效率，同时人才升级以提升团队产出；到了2023年，风向明显收紧，降本举措全面铺开，获客成本被严控，烧钱买量的模式基本被抛弃，近七成公司减员比例超过了20%，核心目标只有一个：延长账面现金流的使用年限；进入2024年，降本仍在继续，六成公司继续瘦身，同时开始对精简后的团队进行组织架构优化，真正切入到“组织提效”的深水区。

中国企服公司，尤其是SaaS模式的创业者，经过这三年的淬炼，组织层面的“内功”已基本完成调试。接下来的核心命题很简单，也很迫切：新的收入增长到底从哪里来？生成式AI的应用或许能带来新思路、新方向，但探索过程中，AI成本的投入与价值的评估，需要动态平衡——毕竟，人效始终是企服公司走向盈利的关键。

SaaS+AI的应用场景和落地进展

从ChatGPT横空出世，到今年初DeepSeek的崛起，AI早已不是单纯的技术工具，而是正在成为推动商业模式迭代和业务流程重构的引擎。在这个浪潮中，企业服务领域，尤其是SaaS公司，无疑是AI应用落地最关键的战场之一。

调研数据清晰地反映了这一变化：2025年，企服公司创始人对AI应用将给行业带来影响的信心指数，相较去年显著提升。大家普遍认为，生成式AI将带来的变化，包括市场需求的结构性转变、产品研发范式的革新、行业竞争格局的重塑、价值创造维度的拓展、技术生态构建的新机遇，以及全球化竞争的窗口期——这些变化，既是机遇，也是挑战。

具体到行动层面，2025年计划在AI领域投入资源的企服公司占比高达88%，其中81%的公司将成立AI团队进行专项探索，69%的公司会投入AI专项预算。更值得注意的是，八成以上的企服公司已经在组织中开启了AI应用的落地尝试，而且很多是由创始人亲自带队。对于AI投入，每个人都想问：“我们期待的价值产出究竟是什么？”是提升收入？是降低成本？还是仅仅维持竞争力？

不同的AI应用定位，决定了资源投入的优先级和具体的落地路径。基于对多位SaaS公司创始人的访谈以及CEO小会上的交流，腾讯咨询观察到，现阶段企服公司SaaS+AI的应用落地场景，主要聚焦在三个方向：

方向一：提升原有产品力

在现有产品中嵌入AI能力，或者基于原有产品增加功能，比如实现智能化、自动化、交互简化等，降低客户使用门槛，整体提升客户体验。

➢ 价值：跟上时代，不下牌桌。防止客户流失，维持市场竞争力。
➢ 挑战：功能溢价较难量化，客户不太愿意为“智能化”额外付费。

方向二：场景应用层创新

在垂直领域，围绕客户付费意愿强的细分场景，一方面开发AI增值服务，升级现有场景，驱动客户增购；另一方面开辟AI原生场景，提供新产品，发展新曲线。

➢ 价值：更接近客户付费点，海外已有成功案例。
➢ 挑战：短期内很难实现客户付费的指数级增长。

方向三：提升内部生产力

对组织效能进行AI化改造，比如自动化处理重复性工作，加速内容产出和业务流程，释放人力去聚焦高价值任务，从而降低运营成本，提升生产效率。

➢ 价值：工作效率提升明显，比如AI写代码为产研提效，AI内容生成为营销/销售提效。
➢ 挑战：个人效率提升很可观，但组织效率的整体提升尚未显性化。

SaaS+AI在组织内的团队合作形态与工作目标

企服创业者们正在积极尝试AI应用场景与落地方向的同时，腾讯咨询也在观察不同应用场景下，AI团队在组织内究竟以什么样的形态协作、如何管理。这些观察和总结，本质上是为了帮助创业者们探索AI时代下的人效提升之路，也给行业里的创业伙伴提供一些可参考的最佳实践。

方向一：提升原有产品力——防御性策略

这种模式下，团队形态偏向轻量化。通常由产品经理（或AI产品经理）主导，酌情加强工程化团队（注重AI应用方向、AI产品工程化等能力）作为技术支持。协作模式是嵌入原有的产研体系，采用“AI功能插件”式的开发。工作目标也需要重新定义——以“客户留存率/NPS提升”来替代传统的功能交付KPI。

管理上需要特别提醒的是：要建立客户使用行为分析系统，比如通过埋点监测AI功能的调用频率，并设置观察期（比如12个月），防止团队出现短视行为，避免为了绩效激励而诱导客户过度使用无效功能。同时，客户成功团队必须深度参与功能迭代，比如每月反馈客户的核心痛点。

方向二：场景应用层创新——进攻型策略

这更适合采用“特种兵小队”的形态。多由公司创始人亲自主导或兼任产品经理，执行团队配备领域专家、全栈工程师和商业化负责人。协作模式是作为独立作战单元，采用“客户付费POC验证”机制。工作目标很清晰：验证成功的场景，可以升级为独立产品线。

管理提示方面，产品立项时一定要评估客户付费意愿的底层动力。在当前环境下，相比单纯的降本增效，客户其实更愿意为能促进自身业务发展和收入增长的产品付费。需要定期评估付费目标的进展（比如每季度或每半年），只保留客户付费意愿明确且使用量大的场景持续迭代。结合阶段性目标，可以设置“场景验证里程碑激励”，产品商业化增长起量后，考虑用股权激励来绑定长期价值。

方向三：提升内部生产力——基建型策略

这个方向本质上是“一号位工程”，需要由公司创始人牵头的AI提效小分队来推动。创始人自己组建小分队，成员来自各个部门的“野心家”——加入标准是对业务敏感度高，且日常工作中愿意用、多用AI的员工。协作模式比较灵活，工作目标是鼓励内部应用提效，验证后绑定组织提效或流程优化目标。

管理上，创始人必须率先成为AI应用的高频使用者，形成标杆效应；重点要激活中层管理者，因为只有他们真正用起来，才能实现组织内员工的真实使用与推广。当组织或部门整体产生明显的提效表现，比如整体交付周期缩短、营销/销售效率提升一定比例时，就可以考虑触发团队奖励。

SaaS+AI的“热应用”与“冷思考”

01 现阶段国内企服行业AI探索中的核心矛盾

SaaS+AI的应用正在从“概念验证”进入“场景深水区”，但ROI仍然不明确。技术投入不等于商业成功，大多数公司还处在“有AI无增长”的阶段。此外，传统产研团队能否适配AI迭代的节奏，创新团队和存量团队之间如何划分和激励，都是亟需解决的问题。

02 应用场景与目标适配：从“功能团队”到“价值闭环团队”

必须把客户成功的指标真正绑定进去，避免AI应用沦为“技术装饰品”。同时要建立“场景漏斗”，让资源向高付费潜力的场景倾斜。内部AI提效项目，必须要配套组织提效目标或流程优化方案，才能形成真正的闭环。

03 鼓励创新，允许失败，奖励试错的勇气

要建立失败免责机制，为先锋团队提供更安心的战场。无论失败还是成功，都需要有完整的知识沉淀，这才是真正的组织能力积累。

结语

SaaS+AI也好，AI Agent也罢，对企服公司来说，最终都是为了创造价值、找到增长。产品是否有生命力，客户是否愿意为之付费，归根到底还是要看它能否为客户带来新的、实际的价值，甚至直接产生结果——无论是帮助客户提升收入，带来明显的降本增效，还是解决客户之前无法解决的问题。