一个时代有一个时代的基调，“用AI去重塑每款软件”的声音言犹在耳，一个属于AI的时代已经悄然而至。
国产大模型加速发展，短短一年内便发布近200多家通用、垂直大模型，与之齐头并进的便是逐渐明朗的ToB应用层，如果大模型是良种，那ToB应用市场便是最佳的试验田。
企业们开始基于AI筑造产品的护城河，集中掀起生成式AI应用的“第一波浪潮”，在浪潮初期，ToB应用厂商纷纷在人机交互、应用开发、业务协同以及用户经营等诸多方面进行探索。
从与产品融合趋势上看，最为主流的是统一CUI交互界面和打通底层业务壁垒、围绕各业务需求场景嵌入AI，基于AI能力做到产品和解决方案获取简单、使用高效。
从市场覆盖度上看，整个ToB软件市场包括ERP、HR、CRM、OA办公、设计工具、RPA、低代码等等在内的数十个赛道的头部厂商都躬身入局，成为第一批打造标杆产品的企业。
那么，这些赛道的厂商们如何驾驭大模型？又将如何在具体的业务场景中发挥作用，值得关注。
办公场景的生产力需求是AI大模型最接近的刚需落地场景之一，其所需要的自然语言处理、文字生成、图片识别等与大模型天然契合。
提供创作思路、一键生成PPT、自动生成会议纪要、辅助完成表格制作…..当AI碰到办公软件，一系列功能体验下来，被用户直呼“强的超越人类”。
这也带来新的办公技术变革，从根本上改变人们的工作方式，开启新一轮的生产力增长浪潮。
代表企业：
从进、销、管、存到人力资源管理、财务管理等各方面来看，企业需要更好地掌握数据和信息，以便追踪客户需求、制定营销策略、优化生产效率以及更好的企业管理。
而ERP的强大数据管理和业务流程优化能力与AI的智能分析和决策支撑等相结合，为企业提供了更高效、智能和可持续的经验生产方式。
代表企业：
AI正在推动人力资源从行政性到战略性再到关键任务的转型，虽然它不能解决所有问题，但可以使人力资源部门将目前花在重复性与行政任务上的时间转移到更具战略意义的事务上。
同时，从招聘入职开始，到人力资源服务交付与职业发展等，AI可以有效地融入员工的整个职业生命周期来提供定制化的员工体验。
代表企业：
RPA能高效准确地简化重复性、基于规则的任务，而生成式AI则凭借适应性、创造力和速度，进一步提升自动化水平。二者相结合，预示着组织在流程自动化方面将迎来全新实践。
目前市面上RPA厂商，一方面以生成式AI补充RPA为中心的自动化流程，比如更好的处理文档或者代码原生平台等，一方面基于AI Agent重新构建超自动化产品，能够根据自然语言提出需求，自动执行任务并实现预期结果。
代表企业：
低代码可以大大提升开发效率，让企业更加敏捷的应对市场和业务的变化，同时可以降低开发门槛，让业务人员深度参与到业务系统构建当中。
在业界看来，低代码是企业数字化的核心引擎，AI技术的到来，进一步加速了它的发展。
代表企业：
CRM
基于GPT在智能客服、数据智能等诸多方面有目共睹的超强表现，专注于营销服的CRM市场被认为是ToB领域最容易落地的赛道。
生成式AI技术和大模型加速CRM的智能化体验进程。未来，人工智能在CRM领域的应用场景比人们想象的更多，包括但不限于商机线索、潜客挖掘、销售预测、智能客服、数字员工等等。
从整个市场反应来看，市面上的 CRM 企业今年基本属于ALL in AI的状态。
代表企业：
生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。
秒出营销文案、辅助创造营销设计图、一键制定和分发优惠券、形成趋势分析等等提高人机交互的效率和质量的AI技术正在成为电商平台客户的“新宠儿”。
代表企业：
人工智能技术的快速发展，让电子签从一个数字化工具升级为数智化系统。
AI与电子签能有哪些结合点？从合同签署角度出发来看，在签署前，通过AI，自动识别、分类和提取合同中的关键信息，并进行智能化的匹配和核对，从而提高签署的准确性和效率。
签署环节中，通过AI，对签署情况进行实时监控和分析，帮助企业更好地管理合同签署和风险控制。
签约后的归档管理阶段，智能化技术可以实现电子合同和纸质合同扫描件的统一归档。
更为主要的是，大模型作为底层能力，电子签厂商可以调用其数据、算力等能力，助力其打造一体化、全栈式的服务，使得电子签产品迈向标准化、规模化。
代表企业：
提效是AI为客服行业带来的最明显升级。GPT等大语言模型的上下文理解、梳理总结能力及背后的人类反馈预训练技术，能成功匹配智能客服系统“知识库配置-问题学习-机器人应答”的全链路，从而带来整个环节的提效。
在业界，擅长多轮对话的ChatGPT最先被人联想到的也是客服客服领域，该领域也被认为是最容易接入业务场景的领域。
今年大部分ToB软件领域企业都推出了自己的智能客服助手，尤其是广泛服务市场的智能客服赛道企业，融合AI，几乎成为它们今年唯一关心的事。
代表企业：
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大佬观点
