本文译自： [How To Create an AI SaaS Product]作者：Aran Davies

根据 CueReport 所做的一项研究：全球的 SaaS 市场在 2025 年前估计将以 22.6%的复合年增长率成长，在 2025 年达到 367.2 亿美元。

报告还提到，引入 AI 的 SaaS 产品不仅可以使 SaaS 企业获得更好的成长性，这一创新还将对人们的工作效率产生积极的影响。

那么如何打造一款 SaaS+AI 的产品呢？我们有以下 10 点建议~

1. 避免对现有的业务产生破坏

要保持产品的领先地位，就需要通过引入人工智能和机器学习技术赋能你的 SaaS 产品，确保你的产品能为客户提供更具价值的体验闭环。

一些企业已经用上了 AI 技术，比如说智能客服类的 SaaS 产品，将传统的人工干预的客户服务自动化；让聊天机器人，协助客服查询，完成即时处理。这种单一功能的增加，极大地提高了企业的客户满意度，同时也降低了公司的运营成本，是一项双赢的技术。

如何在现有 SaaS 业务的基础上，构建一个基于 AI 的 MVP 呢？

• 确保你的团队中有足够的人才储备来维持原有业务；

• 避免对现有的架构产生任何不利影响；

• 招募具有相关技能的新人，以开发你的 AI/ML 驱动的 MVP；

• 为 MVP 规划所需的架构和计算资源；

• 保护好你的产品数据，避免出现信息安全事件。

2. 在你的产品中预设一个 AI 场景

想要找到最合适的 AI 场景，你需要能力卓越的项目经理、经验丰富的架构师，以及强有能力的业务分析师团队，来完成以下步骤：

• 分析每个功能是如何解决客户的具体痛点的，并为各个功能计算影响力、绘制其投资回报图谱。

• 使用「优先级矩阵」等工具，对你的 MVP 场景进行优先排序。

3. 为 AI/ML 的开发做项目规划

将人工智能和机器学习能力添加到你的 SaaS 产品中，是一个涉及软件开发项目的过程，你需要细致地计划来达成目标。

• 在确定需要引入 AI 场景的功能后，你需要先确定将使用哪些具体的 AI 技术，例如自然语言处理或图像识别；

• 明确一个用于训练该 AI/ML 模块的数据集。请记住，数据的质量和数量会影响 AI/ML 系统的运作效果；

• 使用云计算服务，这样你就不会在运维管理上花费太多的时间；分析所需的产品研发步骤；

• 选择合适的技术栈。这可能涉及到选用一个 AI 模型，还是完全从头开始开发你的 AI/ML 模块。需要注意的是，你对技术栈的选择应该与原产品线的整体技术战略保持一致；

• 在 AI 场景中，尽量保持 UI 设计与原产品一致，且拥有良好的用户体验；持续开发持续集成，是必不可少的。

4. 估算研发成本

研发成本从来都是企业决策的重要依据。你需要评估一下四个方面，才能得到一个较为准确的估值：

• 云计算及相关服务的成本

• 评估 AI 和 ML 开发工具的成本

• 研发团队的人力成本

• 行政及活动等其他成本

5. 选择技术栈

选择合适的技术栈，有助于 SaaS 产品更多引入人工智能和机器学习，可以考虑以下几个方面：

• 与已有 SaaS 产品中使用的技术栈保持一致；

• 使用 AI 开发工具来创建 AI 和 ML 模块，可以加速你的项目进程；

• 如果需要从头开始编码人工智能和 ML 程序，建议使用像 Python 这样强大的编程语言；

• 使用 API 实现 AI/ML 模块与现有的 SaaS 产品的前端集成。开发 RESTful APIs，因为 [REST]( Representational State Transfer）是 API 开发的标准。

6. 招募能力卓越的研发团队

有能力的开发团队非常重要，一般至少由以下成员组成：

UI 设计师 AI/ML 开发人员网络开发人员测试人员 DevOps 工程师

团队成员需要具有优秀的数据科学技术、行业知识以及良好的经验水平。

Tips: 仅仅测试 AI 和 ML 算法、API 不可能发现所有的错误。还需要增加对业务需求、技术方案、测试计划与用例、UI 设计等环节的测试。

7. 信息安全第一

当推出 SaaS 产品新的特性或功能时，为了保证应用程序的安全，需要践行下面的几个方面：

消除关键应用程序的安全漏洞，如注入式攻击、XML 外部实体注入（XXE）、跨网站脚本（XSS）、破坏性认证等；使用卓越的安全工具与技术，如：多因素认证（MFA）、加密、下一代防火墙、防病毒解决方案，以及反应实时威胁的情报能力；将安全和合规性测试纳入 CI/CD 测试，而不是将其作为低优先级的任务；确保 API 安全。

8. 牢记 SaaS 用户界面设计原则

你一定已经有一套现成的 SaaS UI 方案了，但如何才能遵循 SaaS UI 设计的最佳实践？

建议如下：

• 提供用户友好的导航选项；

• 选择更简单无障碍的注册方式；

• 仔细研究你的目标受众并关注他们；

• 保持简单，优雅的用户界面设计；

• 可视化数据，并允许动态排序；

• 突出显示客户支持、常见问题、产品指南和知识库。

9. 通过 API 进行模块集成

• 使用 Postman 这样的工具来辅助开发 API，此外，使用 Swagger 这样的工具来生成相应文档；

• 使用云主机来托管 API；

• 使用现代数据库，如 PostgreSQL 和 MongoDB 进行 API 开发；

• 使用加密、数字签名、认证令牌、降级、限流和安全网关等技术保护 API；

• 按规范设计 API 请求和响应的有效规则，此外，巧妙地设计 API 的 URL 路径。

10. 项目管理能力

想要管理好这个项目，首先，你需要组建一个有凝聚力的团队。

大多数 SaaS 和 AI/ML 开发项目，都在践行「敏捷研发」方法，也就是 Scrum，因为它非常适合。在 Scrum 方法论中，你需要与你的客户密切合作、迅速提供切实的价值。

而想要用好「敏捷研发」并组建一个「Scrum 团队」，你将会需要一款专注敏捷开发的协作平台。

它最好是专业、智能、灵活的，对敏捷开发有着专业的理解，能提供 PaaS 级的能力以贴合你自身的业务需要……同时，这款项目协作平台，自身也应当是一款优秀的 SaaS+AI 产品，能够通过智能场景，赋能你的开发团队，提供更简洁流程的协作与项目管理体验。

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