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（来源：第一财经资讯）
谈及今年下半年SaaS行业趋势以及市场热议的“AI威胁论”是否正在发生变化，SAP数据与分析业务总裁兼首席产品官Irfan Khan日前在接受第一财经采访时表示，AI对企业软件的冲击不能简单理解为“替代”。
“全球走在前面的企业CEO越来越关注另一个问题：AI发展的速度，已经快过了治理机制和风险控制机制的开发速度。”Khan说。
郑州炒股配资过去一年，AI对软件行业的冲击已经从产品层面传导至资本市场。随着智能体开始从回答问题走向直接执行任务，市场一度担心，如果AI可以直接完成过去由企业软件承载的工作，传统SaaS的价值是否会被削弱。今年2月，美国大型软件股一度剧烈波动，衡量美国大型软件和软件服务公司的S&P 500软件与服务指数在6个交易日内下跌约17%。
但在Khan看来，AI与传统SaaS目前仍处于不同的位置。“AI企业更多是在做Runtime。”所谓Runtime，可以理解为让AI运行、调用数据和工具并执行任务的这一层。
“运行时是一次性的，它无法完全镜像整个数据的历史。”Khan对记者表示，相比之下，企业软件长期保存着订单、采购、销售、供应链和财务等业务记录。要让AI运行层完整复制一家企业多年积累的数据和历史，“需要进行巨额投资，而且非常困难”。
这也是Khan认为AI短期内无法“取代”SaaS的原因。
“大语言模型本质上是一个预训练模型。”他表示，当企业发生一笔新的订单、销售或者采购时，这些信息并不会自动进入原来的训练数据。“如果企业真正想通过AI获得商业成功，就意味着企业需要有一个数据底座。”
他进一步解释，这个数据底座的关键在于连接“业务上下文”。由于通用大模型的预训练数据无法覆盖企业实时的运营记录，需要通过知识图谱将跨系统数据赋予业务语义，否则大模型在处理复杂的业务问题时容易断章取义，引发“AI幻觉”。
但AI确实在改变SaaS行业的游戏规则。
“以前调用流程需要一个人点击一个按钮。现在我们希望的，是由智能体来点击那个按钮。”Khan对记者表示，未来软件公司需要提供的可能不只是一个供人操作的界面。
元股证券:ygzq.hk在他看来，行业不应停留在“AI是否会替代软件”的单向恐慌中。“平台需要明确规范智能体可以做什么、不应该做什么，比如不能违反既定的供应商折扣底线等商业规则，以避免智能体不当行为带来的合规与业务风险。”
“至少从我们看到的情况来看，还没有企业真正因为智能体AI而彻底改变实际运营方式。”对于财务结账等高风险业务，企业仍不会轻易把整个流程交给智能体。
“这种变化可能会发生盘中做T，只是可能还需要一些时间。”Khan说。
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