2017年SaaS創(chuàng)業(yè)迎來回暖跡象，但不可否認(rèn)的是，在這個領(lǐng)域仍有一批創(chuàng)業(yè)者正在或者已經(jīng)消亡。究竟怎樣的SaaS創(chuàng)業(yè)項目是投資人眼中的好SaaS？SaaS創(chuàng)業(yè)的生存法則又是什么？
在2017IT價值峰會暨中國企業(yè)級技術(shù)峰會期間，2017年“中國好SaaS”第一季決賽正式上演，作為投資人評委代表，阿爾法公社創(chuàng)始合伙人許四清為現(xiàn)場的創(chuàng)業(yè)者和投資人以及企業(yè)代表分析了他對SAAS創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新市場的看法，我們對其主要觀點做了如下梳理：
? 2017資本市場已經(jīng)回暖；
? 人工智能不是商業(yè)模式，而是一個賦能的手段，可以幫創(chuàng)業(yè)公司快速提升自己業(yè)務(wù)競爭力，目前已在金融科技的量化交易、信用評估、風(fēng)險投資、保險等領(lǐng)域創(chuàng)造了很好的業(yè)務(wù)場景和投資機(jī)會；
? 小公司創(chuàng)新要比大公司快很多，這給小公司創(chuàng)造了發(fā)展機(jī)會。而當(dāng)大公司的創(chuàng)新效率放緩時，也可以利用跟小公司的合作甚至兼并收購實現(xiàn)共贏。
? 2B領(lǐng)域SaaS創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該從服務(wù)中型公司開始。服務(wù)大公司創(chuàng)新可能拖死SaaS創(chuàng)業(yè)公司，而中小企業(yè)付費意愿非常低，只有瞄著中等公司，才最有可能成功。
以下為阿爾法公社創(chuàng)始合伙人許四清在“2017 IT 價值峰會暨中國企業(yè)級技術(shù)峰會”上的演講實錄，經(jīng)ITValue編輯整理：
IT價值峰會我今年是第三次來，每年都是很好的機(jī)會。今年我想講的題目是《投資非確定領(lǐng)域》。
對于創(chuàng)業(yè)者，當(dāng)你見投資人的時候，你心里一定要有所準(zhǔn)備，投資人在對你的項目做判斷時，絕大多數(shù)情況下他是對一個未知領(lǐng)域進(jìn)行探索。這個時候投資人的所有行為舉止都非常不確定，前一天說一定投你，可能第二天就不回你電話改微信聊了，這種情況很常見。
根據(jù)2017年上半年SaaS領(lǐng)域投融資報告，種子期的投資事件共有1998起，占總投資事件數(shù)量的37.32%。天使輪投資事件637起，占比 11.90%。
所以2017年的資本市場不像大家去年看的那么悲觀，如果對比一下2015年、2016年前兩個季度的歷史數(shù)據(jù)，2017年前兩季的投資已經(jīng)明顯提速。原因很簡單，投資人手里的錢是有投資期的，如果一個管理期8年的基金少了一年的投資期，他的投資回報就會受重大影響（損失近13%的利潤）。創(chuàng)業(yè)公司生存的不二法則就是做好產(chǎn)品，鎖住用戶，還有可能獲得投資機(jī)會。比如阿爾法公社在天使輪就進(jìn)入的公司薪人薪事、美洽、PMCAFF、所思科技等一批創(chuàng)業(yè)公司，在2017年上半年再融資時都被資本市場瘋搶。
人工智能不是商業(yè)模式。大家到處談人工智能，創(chuàng)業(yè)者也說人工智能項目，請大家記住，人工智能絕對不是商業(yè)模式。
目前人工智能不管在創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域還是投資領(lǐng)域都已經(jīng)紅得發(fā)紫，但實際上人工智能最重要的是利用過去幾十年在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里面的技術(shù)突破，幫助從業(yè)者在某一個商業(yè)場景里面提高效率，實現(xiàn)這個能力的突破才是本質(zhì)。
不管我們投資還是創(chuàng)業(yè)，如果有人說我這個是人工智能項目，大家要小心一點，實際上能夠具備人工智能的能力就已經(jīng)非常好了。
突破和創(chuàng)新，往往從小公司開始。
我認(rèn)為突破創(chuàng)新基本僅存于小公司。大公司的紀(jì)律、嚴(yán)格的財務(wù)預(yù)算制度、內(nèi)部的風(fēng)險控制制度等使得大公司創(chuàng)新速度放慢，而這就是小公司生存的最好機(jī)會。
我們發(fā)現(xiàn)很多初始創(chuàng)新快速變成商業(yè)模式都是小公司開始，同時我們觀察社會進(jìn)步商業(yè)模式的演進(jìn)也都是從小公司開始看，這是阿爾法公社研究的基本理念。
大公司的出路：規(guī)模化。
大公司創(chuàng)新速度慢，是不是就沒有價值了？我們認(rèn)為大公司的出路是靠規(guī)?；瘉韺崿F(xiàn)盈利，規(guī)模就是龐大的客戶群體、良好的產(chǎn)品行銷手段和渠道、很好的品牌認(rèn)知度。
大公司跟小公司比起來角色不同，給大家創(chuàng)造的機(jī)會是什么？
那就是小公司拼命用最快的速度創(chuàng)新，大公司拼命觀察發(fā)現(xiàn)好的小公司就收進(jìn)來，往往要比內(nèi)部創(chuàng)新來得快、來的準(zhǔn)，而且還有避險原則。但同時大公司的用人制度，組織架構(gòu)等形成效率最低一種形態(tài)。這就給小公司提供了很多的機(jī)會。小公司拼命創(chuàng)新、大公司拼命兼并收購實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化的跨越式的成長。
人工智能在最近十多年逐漸開始實現(xiàn)了突破，突破的領(lǐng)域首先是從大數(shù)據(jù)開始，其次是感知、理解、機(jī)器人和自動駕駛。
有一次我與谷歌做自動駕駛的人交流，我跟他們說：“你能不能告訴我對于自動駕駛什么時候能夠?qū)崿F(xiàn)？”他們的答復(fù)是五年之內(nèi)一定不行，十年以內(nèi)在某種程度可以。
實際上在投資領(lǐng)域里面，人工智能是最先被應(yīng)用的，比較典型的是華爾街用算法實現(xiàn)量化交易。最近比較明顯的變化，從微軟的人工智能首席科學(xué)家鄧力博士離開微軟去做對沖基金的人工智能應(yīng)用可以看出，原來人工智能以應(yīng)用偏重為主，但是現(xiàn)成可用的人才知識儲備不足，導(dǎo)致人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家被批量挖走。所以不管大公司還是小公司，創(chuàng)業(yè)的時候還是要尊重科學(xué)規(guī)律。
人工智能引發(fā)的機(jī)會
根據(jù)我們的研究初步判斷，F(xiàn)intech（金融科技）是人工智能最先入手的領(lǐng)域。而這個領(lǐng)域最先有小公司大量出現(xiàn)，主要表現(xiàn)在量化交易、風(fēng)險控制、信用評估等應(yīng)用方向上。
比如在舊金山的一家公司Credit Karma，這家公司一共有幾百個人其中60%以上是數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們給創(chuàng)業(yè)者、消費者做信用評估、信用報告，除美國出具信用報告的機(jī)構(gòu)Cape Analytics免費外提供給其他機(jī)構(gòu)的報告都要收費，之后提供個人的銀行貸款保險等服務(wù)，靠算法生存讓這家公司每年的年收入超過6億美金。
另外一個小公司Betterment，以目標(biāo)導(dǎo)向型為基礎(chǔ)，通過ETF進(jìn)行自動化配置，有稅務(wù)優(yōu)化算法，提供快捷的開戶流程，高效的資金轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)出。其普通用戶收取每年0.25%的管理費，200萬美元以上的用戶實行零管理費。為大型機(jī)構(gòu)客戶提供資產(chǎn)負(fù)債的比配或?qū)?。正是這樣讓小公司跟大機(jī)構(gòu)一樣做量化做交易，使得他的管理凈資產(chǎn)達(dá)到90億美元左右。
其次，人工智能引發(fā)和助力的機(jī)會領(lǐng)域：保險。
人工智能對于保險行業(yè)的推動相比其他兩個一點也不弱。左邊是2B，右邊是2C，壽險跟P2P規(guī)模比較大，中間商效率平臺有一些，還有中小企業(yè)做保險。
例如Cape Analytics，這個公司是給2B大保險公司服務(wù)，通過自建云平臺和AI深度學(xué)習(xí)算法分析獲得的地理圖像數(shù)據(jù)。根據(jù)圖片評估房屋的價值，讓保險公司能進(jìn)行準(zhǔn)確而又快速的報價，并且投資計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)，改進(jìn)保險公司的自動化財產(chǎn)承保的模式。2016年CapeAnalytics第一輪融資達(dá)到1400萬美元。
另外，OSCAR是在紐約的一個公司，這個公司最大特點向消費者提供保險服務(wù)即2C服務(wù)，保險行業(yè)除了獲客以外就是控制保險費用成本。他們控制保險成本一套非常行之有效的辦法，就是在病人出現(xiàn)病況以后，系統(tǒng)保證用戶第一時間打給Oscar，由Oscar指引病人到最經(jīng)濟(jì)最有效的就醫(yī)渠道，這種方法即提高了用戶的體驗又大幅度降低了保險從業(yè)者的支出成本。Oscar的業(yè)務(wù)范圍一年內(nèi)從紐約擴(kuò)張到加州、新澤西和德克薩斯州，總用戶數(shù)達(dá)到14.5萬人，增長了3倍多，目前估值27億美元。
中國企業(yè)服務(wù)市場比美國落后了很多，主要集中在管客戶、管員工、IT系統(tǒng)跟供應(yīng)鏈方面。這是因為在美國企業(yè)級市場，已經(jīng)有大量2B服務(wù)的公司，能夠輸送大量的2B創(chuàng)業(yè)者，而這一市場中國才剛剛起步。如何追趕這一市場，我們認(rèn)為：公司要靠能力產(chǎn)品化來解決問題，而不是僅靠關(guān)系、服務(wù)來發(fā)展業(yè)務(wù)。
我們看到美國有一批HR領(lǐng)域的服務(wù)，從最簡單的輕度雇傭如臨時工到薪資福利待遇、上崗培訓(xùn)、員工績效考核評估等，每個領(lǐng)域都有創(chuàng)業(yè)公司出來，而這個過程里面也有小公司不斷被大公司兼并收購，雙方實現(xiàn)雙贏的例子。
Namely是針對有100-1000 人的中型公司，功能覆蓋計算薪酬、核對考勤、管理健康保險、記錄員工的績效表現(xiàn)以及公司內(nèi)部信息分享等。收費模式上，Namely采用包月的形式，每位雇員的費用從20美元至50美元不等。這個公司在美國發(fā)展比較好，這個方式是否可借鑒，中國創(chuàng)業(yè)者可以參考以及他針對2B的用戶是中等規(guī)模企業(yè)如何服務(wù)。
實際上SaaS創(chuàng)業(yè)最容易成功是針對中等公司做的服務(wù)。服務(wù)于大公司創(chuàng)新可能熬不到成功那一天，而中小企業(yè)付費意愿非常低，根本掙不到錢。
SaaS創(chuàng)業(yè)公司只有瞄著中等公司，才有可能成功。
最后總結(jié)一下，人工智能根本不是商業(yè)模式，相反它是一個賦能的手段，創(chuàng)業(yè)公司必須把它當(dāng)成要快速提升自己業(yè)務(wù)競爭的手段；另外小公司創(chuàng)新要比大公司快很多，這就給小公司創(chuàng)造了發(fā)展機(jī)會，而一個大公司看小公司怎么樣做，既可以給小公司提供很多很好的建議甚至合作，同時也可以幫助大公司自己看清，當(dāng)自身創(chuàng)新效率達(dá)不到的時候，怎樣利用跟小公司的合作甚至兼并收購來實現(xiàn)共贏。
