Agent競速之年，企業級SaaS軟件商業模式求變

21世紀經濟報道記者駱軼琪 深圳報道

2025年正成爲Agent加速落地之年。除了頭部大模型巨頭廠商如微軟、谷歌近日在推進Agent落地應用之外，國內廠商也在基於垂域模型推進Agent能力落地。

其中，企業級SaaS軟件市場由於前期已具備良好的數字化和產業化能力積累，向智能化躍遷具備更豐富的土壤，也成爲備受關注的Agent應用場景。

近日舉行的“金蝶雲蒼穹AI峰會”上，金蝶發佈了五大智能體產品及蒼穹Agent平臺2.0。

在接受21世紀經濟報道等記者採訪時，金蝶中國副總裁、蒼穹平臺總經理李帆指出，企業管理軟件行業近些年來最大的變化是，認識到AI要從過去僅作爲軟件工具，到今天要實現軟件交付結果。“只有在一個垂域實現完整的端到端能力、能解決問題纔有意義。”

這標誌着，企業級SaaS廠商正加速將AI大模型技術融入企業核心業務場景，也需探索商業模式的轉變。李帆坦言，這使金蝶內部從組織架構、產品思路等方式都帶來巨大變化。

民生證券認爲，AI Agent將爲企業服務SaaS打開萬億美元藍海市場，其具備更強消費屬性，未來可以採取多元化付費模式，打開軟件的估值天花板。

企業管理AI加速迭代

李帆在演講中指出，企業管理軟件按照技術沿革來看，經歷了五次主要演變。

最早是源於上世紀70年代的大型機時代，以命令行方式進行交互，技術架構是單層集中式批處理，這時企業管理稱爲MRP時代；隨後在局域網時代，交互以圖形化界面、鼠標鍵盤爲主，企業管理升級爲MRPII階段；到了21世紀初的互聯網時代，是大衆常聽到的ERP階段，瀏覽器形態出現，爲動態HTML+CSS的鼠標鍵盤交互模式。

自2010年左右開始，企業管理軟件進入EBC時期，也就是移動與雲時代。這時企業管理已不僅侷限於內部數字化管理，也延伸到企業內部和企業上下游產業鏈之間的業務協同。

2020年開始進入AI時代，企業管理也進入EMAI階段。大衆感受到的最大變化是，交互方式從觸摸屏轉換爲自然語言交互，甚至未來會涵蓋AR/VR界面與腦機接口等交互方式。

這時，在企業內部已經可以處理非結構化、多模態的數據，通過融入機器學習、自然語言處理、生成式AI等能力，嵌入Agent能力讓企業內部可以處理更爲複雜、可以實現閉環場景的任務。

這源於近兩年來AI大模型疊加DeepSeek開源模型的出現，加速推動AI技術普惠化。

李帆指出，金蝶更關注如何把AI能力落地到具體場景中。因此今年已經可以把AI能力作爲獨立的智能體進行交付，這是與過往的很大不同。

本次峰會發布的五大智能體，包括金鑰財報（財報分析智能體）、ChatBI（企業問數智能體）、招聘智能體、差旅智能體以及企業知識智能體，涵蓋AI在企業端應用廣泛的場景，且可開箱即用。

“去年我們發佈的更多屬於一種‘助手’，在產品演示過程中可以看到，在原有SaaS界面有側邊欄、嵌入式的呈現，這可以稱之爲‘AI增強’。”受訪時李帆分析道，但今年發佈的智能體是以交付結果爲主，可以實現在一個完整場景中讓智能化能力落地，其既可以連接金蝶內部的SaaS產品，也可以連接其他SaaS產品。

金蝶中國副總裁、研發中心總經理劉仲文透露，接下來金蝶還將圍繞報價、合同管理、研發、供應鏈管理等方面構建更多智能體。

對於本次推出的Agent 2.0，李帆介紹，在過去發佈的Agent1.0階段，主要是構建了智能體的通用能力，包括任務編排、提示詞、工具、知識庫等層面。

“2.0階段最大的不同是，要和企業業務場景緊密結合，需要提供豐富的模板、工具，也要更加註重企業安全。”他指出，其實AI技術在應用過程中存在一定壁壘，例如即便是在一個通用Agent平臺上，不同的提示詞通常會輸出差異化的結果，反而令任務流極其複雜；在2.0階段就是在通過豐富模板，降低Agent搭建門檻。

此外，企業內部運行Agent時，進行數據和內容的安全隔離、訪問限定也非常重要，這是SaaS平臺要考慮的方面。

技術到模式的挑戰

AI大模型雖爲SaaS行業帶來新機遇，但技術落地與商業模式轉型仍需突破多重挑戰。

金蝶中國執行副總裁、經營中心總裁趙燕錫在現場介紹，金蝶正推進從按功能收費到按成果收費的商業模式創新。“企業軟件商業模式從SaaS向RaaS（Result as a service）演變。例如，金蝶差旅智能體會按照出差行程數量收費。”

這意味着不同於傳統SaaS以功能模塊訂閱收費，在AI驅動下，金蝶嘗試轉向“結果導向”定價，這對服務效果提出更高要求。

“從交付工具到交付結果的商業模式變化，確實帶來挺大的挑戰。”李帆受訪時坦言，過去的軟件模式，主要是交付工具，到客戶的實施現場，結合客戶流程和管理模式進行落地。“這時候客戶已經把錢花了。”他續稱，但AI要交付結果，是更關注結果是否準確、有幫助，更需要考慮用AI解決比人類更擅長、達到更好效果的方式進行落地。

金蝶內部的組織和研發方式也因此發生巨大變化。

李帆介紹道，過去研發組織是按照領域模塊劃分，按照具體的職能和流程進行業務拆解，最終組裝並交付成解決方案。

但在AI時代的新模式下，要圍繞結果形成完整的閉環，一個智能體需要一個團隊全部開發完畢然後交付，最重要的是企業是否爲這個結果買單。

不過由於當前還處在AI大模型發展早期，將更多智能化能力嵌入企業運營管理中，還面臨諸多挑戰。

劉仲文告訴21世紀經濟報道記者，自今年初DeepSeek進入大衆視野後，會發現很多企業，尤其是大型企業，基本都在內部部署了大模型。“現在大家都在期待如何把這些大模型用起來。目前最常用的是企業知識管理，這相對容易，把企業內部的知識文檔輸入就可以構建問答。”

其次受關注的場景是內部“問數”（即詢問企業內部具體業務的對應數據）功能，企業往往很難得到滿意答覆。

劉仲文指出，如何解決大模型運行過程中的不確定性，和企業管理需要確定性答案之間的矛盾就是一大挑戰。

“人類輸出的是自然語言，但中文一句話可以有多種不同解釋，但人們又期待得到精確的答案。我們做的，就是深度結合企業場景、知識、數據來完善。”他續稱。

此外劉仲文表示，要做好AI產品，未來的競爭焦點在於數據、場景與算力、算法多個層面，這需要與不同產業鏈之間的協同推進。

“未來企業管理AI不僅僅是智能體，還需要人的參與。將是人和智能體共生的網絡、生態。”他總結道，共同構建這種生態是當下讓業界興奮的地方。

民生證券認爲，AI Agent象徵軟件從“工具”到“數字勞動力”的範式轉移，軟件廠商的潛在市場規模從企業的IT預算擴展到真人勞動力市場，實現大幅躍遷。其中，通用SaaS有望成爲AI Agent的基礎設施，將歷史數據挖掘活用提升SaaS的價值量；垂類SaaS藉助AI實現更多能力、擴大市場規模，通用SaaS、大模型廠商將藉助垂類SaaS補全生態。AI Agent 將爲企業服務SaaS打開廣闊市場空間。