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上个月，我调查了50多种使用AI的产品，并编制了一份我见过的最佳策略列表，这些策略不是另一个（😩）聊天机器人。
让我们直接开始吧...⬇️
1. 扩充数据
生成式 AI 的一个常见用例是简单地获取现有数据，并利用更多数据，针对目标进行优化。
TweetHunter使用此策略根据表现最佳的策略从客户的帐户历史记录中生成新推文。
但在实践中，这种方法适用于客户以优化内容为目标的任何 SaaS 产品。
2、智能搜索
如果你的产品管理文本、图像、音频或视频内容，那么添加生成式搜索可以帮助用户快速找到他们正在寻找的内容。
Nuclia 为跨多种媒体的 AI 搜索提供了一种即服务解决方案，你可以在其中上传自己的数据，并使用他们的 SDK 进行查询。
3、复杂表格填写
任何要求用户使用“足够长以至于有点烦人”形式的SaaS产品都可以从AI集成中受益，以消除一些痛苦。
我自己从事风险管理 SaaS 的工作，我对让 AI 为工作场所的事故填写保险表格的想法感到特别兴奋——节省了大量时间！
4、汇总数据
我们都看到数百种 SaaS 产品无休止地提供总结我们的会议记录。
但是，如果正确应用于你的利基市场，这个概念实际上还有更多价值。
以AppRadar为例，它使用AI来总结移动应用程序的评论。
它允许其用户密切关注竞争对手，而无需自己浏览评论。
通常，从这种 AI 解决方案中获得的价值可以节省时间，因此请考虑这对你的客户最有价值的地方。
5、预测生成
人工智能在预测生成中的用例实际上是无穷无尽的，但这里有 2 个我发现的最佳实际示例，你可以从中汲取灵感。
Sentry 是一种应用程序性能监控工具，它使用 AI 为在其客户应用程序中检测到的错误提供解决方案。
SocraticWorks使用预测建模来预测项目可能需要多长时间才能完成，具体取决于已完成任务的大量数据集。
6、数据可视化
如果你曾经向 SaaS 产品添加过分析仪表板，就会知道准确定义客户想要看到的内容可能具有挑战性。
Cumul.io 正在构建一个基于 GPT-3 的“洞察挖掘器”，允许您简单地从现有数据集生成仪表板。
简而言之，你可以将数据公开给预先训练的模型，并让它生成专门针对每个客户优化的图表和指标。
7、AI建议
人工智能建议用户下一步行动的能力已经在社交媒体平台、视频流应用程序和电子商务网站上很突出。
但自从人工智能爆炸以来，这股浪潮已经开始冲击更多的市场。
Recombee是其中的重要组成部分，其AI推荐即服务引擎已经服务于游戏，音乐，旅游，市场等多个行业。
8、自己动手！
如果你有一个为你的产品进行创新AI集成的想法，那么你没有理由不能自己构建它。
此外，你不需要任何高级AI知识，只需要提示和与LLM的集成即可。
以下是实现此目的的最简单方法：
本周就讲到这里！👋
原文链接：8 ways to leverage AI in your SaaS product
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