2017年SaaS创业迎来回暖迹象，但不可否认的是，在这个领域仍有一批创业者正在或者已经消亡。究竟怎样的SaaS创业项目是投资人眼中的好SaaS？SaaS创业的生存法则又是什么？
在2017IT价值峰会暨中国企业级技术峰会期间，2017年“中国好SaaS”第一季决赛正式上演，作为投资人评委代表，阿尔法公社创始合伙人许四清为现场的创业者和投资人以及企业代表分析了他对SAAS创业创新市场的看法，我们对其主要观点做了如下梳理：
• 2017资本市场已经回暖；
• 人工智能不是商业模式，而是一个赋能的手段，可以帮创业公司快速提升自己业务竞争力，目前已在金融科技的量化交易、信用评估、风险投资、保险等领域创造了很好的业务场景和投资机会；
• 小公司创新要比大公司快很多，这给小公司创造了发展机会。而当大公司的创新效率放缓时，也可以利用跟小公司的合作甚至兼并收购实现共赢。
• 2B领域SaaS创业公司应该从服务中型公司开始。服务大公司创新可能拖死SaaS创业公司，而中小企业付费意愿非常低，只有瞄着中等公司，才最有可能成功。
以下为阿尔法公社创始合伙人许四清在“2017 IT 价值峰会暨中国企业级技术峰会”上的演讲实录，经ITValue编辑整理：
IT价值峰会我今年是第三次来，每年都是很好的机会。今年我想讲的题目是《投资非确定领域》。
对于创业者，当你见投资人的时候，你心里一定要有所准备，投资人在对你的项目做判断时，绝大多数情况下他是对一个未知领域进行探索。这个时候投资人的所有行为举止都非常不确定，前一天说一定投你，可能第二天就不回你电话改微信聊了，这种情况很常见。
根据2017年上半年SaaS领域投融资报告，种子期的投资事件共有1998起，占总投资事件数量的37.32%。天使轮投资事件637起，占比 11.90%。
所以2017年的资本市场不像大家去年看的那么悲观，如果对比一下2015年、2016年前两个季度的历史数据，2017年前两季的投资已经明显提速。原因很简单，投资人手里的钱是有投资期的，如果一个管理期8年的基金少了一年的投资期，他的投资回报就会受重大影响（损失近13%的利润）。创业公司生存的不二法则就是做好产品，锁住用户，还有可能获得投资机会。比如阿尔法公社在天使轮就进入的公司薪人薪事、美洽、PMCAFF、所思科技等一批创业公司，在2017年上半年再融资时都被资本市场疯抢。
人工智能不是商业模式。大家到处谈人工智能，创业者也说人工智能项目，请大家记住，人工智能绝对不是商业模式。
目前人工智能不管在创业领域还是投资领域都已经红得发紫，但实际上人工智能最重要的是利用过去几十年在机器学习领域里面的技术突破，帮助从业者在某一个商业场景里面提高效率，实现这个能力的突破才是本质。
不管我们投资还是创业，如果有人说我这个是人工智能项目，大家要小心一点，实际上能够具备人工智能的能力就已经非常好了。
突破和创新，往往从小公司开始。
我认为突破创新基本仅存于小公司。大公司的纪律、严格的财务预算制度、内部的风险控制制度等使得大公司创新速度放慢，而这就是小公司生存的最好机会。
我们发现很多初始创新快速变成商业模式都是小公司开始，同时我们观察社会进步商业模式的演进也都是从小公司开始看，这是阿尔法公社研究的基本理念。
大公司的出路：规模化。
大公司创新速度慢，是不是就没有价值了？我们认为大公司的出路是靠规模化来实现盈利，规模就是庞大的客户群体、良好的产品行销手段和渠道、很好的品牌认知度。
大公司跟小公司比起来角色不同，给大家创造的机会是什么？
那就是小公司拼命用最快的速度创新，大公司拼命观察发现好的小公司就收进来，往往要比内部创新来得快、来的准，而且还有避险原则。但同时大公司的用人制度，组织架构等形成效率最低一种形态。这就给小公司提供了很多的机会。小公司拼命创新、大公司拼命兼并收购实现非结构化的跨越式的成长。
人工智能在最近十多年逐渐开始实现了突破，突破的领域首先是从大数据开始，其次是感知、理解、机器人和自动驾驶。
有一次我与谷歌做自动驾驶的人交流，我跟他们说：“你能不能告诉我对于自动驾驶什么时候能够实现？”他们的答复是五年之内一定不行，十年以内在某种程度可以。
实际上在投资领域里面，人工智能是最先被应用的，比较典型的是华尔街用算法实现量化交易。最近比较明显的变化，从微软的人工智能首席科学家邓力博士离开微软去做对冲基金的人工智能应用可以看出，原来人工智能以应用偏重为主，但是现成可用的人才知识储备不足，导致人工智能领域的科学家被批量挖走。所以不管大公司还是小公司，创业的时候还是要尊重科学规律。
人工智能引发的机会
根据我们的研究初步判断，Fintech（金融科技）是人工智能最先入手的领域。而这个领域最先有小公司大量出现，主要表现在量化交易、风险控制、信用评估等应用方向上。
比如在旧金山的一家公司Credit Karma，这家公司一共有几百个人其中60%以上是数据科学家，他们给创业者、消费者做信用评估、信用报告，除美国出具信用报告的机构Cape Analytics免费外提供给其他机构的报告都要收费，之后提供个人的银行贷款保险等服务，靠算法生存让这家公司每年的年收入超过6亿美金。
另外一个小公司Betterment，以目标导向型为基础，通过ETF进行自动化配置，有税务优化算法，提供快捷的开户流程，高效的资金转移、转出。其普通用户收取每年0.25%的管理费，200万美元以上的用户实行零管理费。为大型机构客户提供资产负债的比配或对接。正是这样让小公司跟大机构一样做量化做交易，使得他的管理净资产达到90亿美元左右。
其次，人工智能引发和助力的机会领域：保险。
人工智能对于保险行业的推动相比其他两个一点也不弱。左边是2B，右边是2C，寿险跟P2P规模比较大，中间商效率平台有一些，还有中小企业做保险。
例如Cape Analytics，这个公司是给2B大保险公司服务，通过自建云平台和AI深度学习算法分析获得的地理图像数据。根据图片评估房屋的价值，让保险公司能进行准确而又快速的报价，并且投资计算机视觉和机器学习，改进保险公司的自动化财产承保的模式。2016年CapeAnalytics第一轮融资达到1400万美元。
另外，OSCAR是在纽约的一个公司，这个公司最大特点向消费者提供保险服务即2C服务，保险行业除了获客以外就是控制保险费用成本。他们控制保险成本一套非常行之有效的办法，就是在病人出现病况以后，系统保证用户第一时间打给Oscar，由Oscar指引病人到最经济最有效的就医渠道，这种方法即提高了用户的体验又大幅度降低了保险从业者的支出成本。Oscar的业务范围一年内从纽约扩张到加州、新泽西和德克萨斯州，总用户数达到14.5万人，增长了3倍多，目前估值27亿美元。
中国企业服务市场比美国落后了很多，主要集中在管客户、管员工、IT系统跟供应链方面。这是因为在美国企业级市场，已经有大量2B服务的公司，能够输送大量的2B创业者，而这一市场中国才刚刚起步。如何追赶这一市场，我们认为：公司要靠能力产品化来解决问题，而不是仅靠关系、服务来发展业务。
我们看到美国有一批HR领域的服务，从最简单的轻度雇佣如临时工到薪资福利待遇、上岗培训、员工绩效考核评估等，每个领域都有创业公司出来，而这个过程里面也有小公司不断被大公司兼并收购，双方实现双赢的例子。
Namely是针对有100-1000 人的中型公司，功能覆盖计算薪酬、核对考勤、管理健康保险、记录员工的绩效表现以及公司内部信息分享等。收费模式上，Namely采用包月的形式，每位雇员的费用从20美元至50美元不等。这个公司在美国发展比较好，这个方式是否可借鉴，中国创业者可以参考以及他针对2B的用户是中等规模企业如何服务。
实际上SaaS创业最容易成功是针对中等公司做的服务。服务于大公司创新可能熬不到成功那一天，而中小企业付费意愿非常低，根本挣不到钱。
SaaS创业公司只有瞄着中等公司，才有可能成功。
最后总结一下，人工智能根本不是商业模式，相反它是一个赋能的手段，创业公司必须把它当成要快速提升自己业务竞争的手段；另外小公司创新要比大公司快很多，这就给小公司创造了发展机会，而一个大公司看小公司怎么样做，既可以给小公司提供很多很好的建议甚至合作，同时也可以帮助大公司自己看清，当自身创新效率达不到的时候，怎样利用跟小公司的合作甚至兼并收购来实现共赢。
