Adeptia公司通過電子數據交換（EDI）等方法自動化處理企業(yè)間數據交換，專注于首英里數據處理并加速采用。該公司聯合創(chuàng)始人兼首席創(chuàng)新官Deepak Singh認為，AI智能體取代SaaS應用的想法是錯誤的，因為這種觀點忽視了基于EDI的SaaS應用在企業(yè)基礎設施中的深層作用，這些應用無法簡單地被移除或替換。

**對AI智能體取代SaaS應用觀點的質疑**

Singh表示，這一觀點反映了對企業(yè)SaaS實際功能的根本誤解。這種想法源于微軟CEO薩提亞·納德拉的一次訪談，但Singh認為納德拉的評論來自微軟的戰(zhàn)略定位——他們通過OpenAI擁有感知中的AI優(yōu)勢，希望創(chuàng)造市場緊迫感，但這種觀點過于簡化。

他指出，SaaS不僅僅是"帶用戶界面的CRUD操作"，而是將數十年的領域專業(yè)知識、合規(guī)框架和復雜的多方協調編碼到可靠系統(tǒng)中。在Adeptia，他們每天處理來自數千個合作伙伴的數百萬筆交易，涉及數百種格式。

**SaaS應用的復雜功能**

現代SaaS平臺是處理現實世界復雜性的精密編排引擎，提供以下功能：

1. **領域智能**：平臺中嵌入的多年行業(yè)特定知識

2. **信任與合規(guī)**：審計跟蹤、安全認證、監(jiān)管框架

3. **多方協調**：管理數十個利益相關者之間的關系

4. **異常處理**：處理20%打破標準規(guī)則的案例

5. **數據質量保證**：確保信息準確性，避免影響運營

Singh舉例說明，合作伙伴之間的日期格式差異可能破壞整個供應鏈，而他們的平臺能自動處理這些問題。

**實際業(yè)務場景的復雜性**

Singh提供了多個行業(yè)實例：

**保險行業(yè)**：大型承保公司從500多個經紀人接收理賠信息，有些通過現代API，有些通過EDI X12 837文件，許多是PDF格式。每份文件都必須根據州法規(guī)、承保限額和欺詐模式進行驗證。

**制造業(yè)**：汽車零部件供應商以數十種EDI變體發(fā)送提前發(fā)貨通知。零件號中的一個字符錯誤就可能導致生產線停工。

**醫(yī)療保健**：患者數據來自實驗室、醫(yī)療提供者和藥房，格式包括HL7、專有格式和傳真文檔。HIPAA合規(guī)不是可選項，而是聯邦法律要求。

**AI智能體的局限性**

盡管AI智能體在自然語言查詢和模式識別方面表現出色，但在業(yè)務操作的確定性要求方面存在困難：

1. **責任差距**：當AI智能體錯誤處理百萬美元訂單時，誰承擔責任？

2. **合規(guī)黑盒**：監(jiān)管機構要求可解釋、可審計的決策，而非AI概率分數

3. **格式脆弱性**：AI可能很好地讀取PDF，但在處理格式錯誤的EDI段時完全失敗

4. **異常處理**：業(yè)務異常通常需要在監(jiān)管約束內進行人工判斷

**三層SaaS應用模型**

Singh提出了結合AI創(chuàng)新與企業(yè)可靠性的三層架構：

**第一層——智能界面**：AI智能體和自然語言界面，讓所有人都能輕松使用軟件。通過對話提問、獲取洞察、觸發(fā)工作流程。

**第二層——編排與治理**：SaaS平臺確保AI決策符合業(yè)務規(guī)則、合規(guī)要求和運營約束。這里承載著領域專業(yè)知識。

**第三層——執(zhí)行與集成**：處理數據移動、交易處理和系統(tǒng)連接的可靠骨干。處理數千種格式和協議的復雜現實。

**AI智能體的實際作用**

在這個模型中，AI智能體在第一層發(fā)揮強大作用，在第二層提供輔助，但不會取代基礎層：

- **簡化交互**：用戶可以說"顯示供應商X的延遲發(fā)貨"，而不需要導航復雜的用戶界面

- **呈現洞察**：識別人類可能在數千筆交易中遺漏的模式

- **建議行動**：基于歷史數據推薦優(yōu)化方案

- **自動化常規(guī)決策**：處理80%遵循標準模式的案例

但關鍵是，它們在平臺設定的護欄內運行，是輔助駕駛員，而非自動駕駛員。

**Adeptia的解決方案**

Adeptia代表著納德拉所遺漏的未來——既啟用AI又保持企業(yè)可靠性：

- **處理現實**：以99%的準確率處理來自任何來源的任何數據格式，無論是現代API還是咖啡漬斑斑的傳真

- **智能嵌入AI**：AI從模式中學習，建議映射并捕獲異常，但始終在業(yè)務約束內

- **賦能人類**：業(yè)務用戶無需編碼即可加入合作伙伴，同時IT部門保持治理

- **擴展信任**：從10個到10,000個合作伙伴，保持合規(guī)性和可靠性

Singh強調，他們花費20年時間編碼現實世界數據交換的復雜性。AI增強了他們的平臺，但不會取代它。這就是為什么財富500強公司信任他們處理關鍵任務運營的原因。

未來不是智能體取代SaaS，而是利用AI的智能SaaS平臺，同時尊重企業(yè)運營的現實。Adeptia不是在等待這個未來，而是今天就在交付它。

Q&A

Q1：為什么AI智能體無法完全取代SaaS應用？

A：AI智能體在處理業(yè)務操作的確定性要求方面存在局限。當智能體錯誤處理重要訂單時責任歸屬不清；監(jiān)管機構需要可解釋的決策而非AI概率分數；智能體可能在處理格式錯誤的數據時完全失??；業(yè)務異常往往需要人工判斷。SaaS應用承載著數十年的領域專業(yè)知識、合規(guī)框架和復雜協調機制。

Q2：Adeptia提出的三層SaaS架構模型是什么？

A：第一層是智能界面，提供AI智能體和自然語言界面讓用戶通過對話操作；第二層是編排與治理，確保AI決策符合業(yè)務規(guī)則和合規(guī)要求；第三層是執(zhí)行與集成，作為可靠骨干處理數據移動和系統(tǒng)連接。AI智能體主要在第一層發(fā)揮作用，在第二層提供輔助，但不取代基礎層。

Q3：EDI數據處理為什么需要專業(yè)的SaaS平臺？

A：EDI數據處理涉及復雜的現實業(yè)務場景。比如保險公司需要處理500多個經紀人的不同格式理賠數據并驗證合規(guī)性；制造業(yè)中零件號的一個字符錯誤就能導致生產線停工；醫(yī)療數據必須嚴格遵守HIPAA法規(guī)。這些都需要專業(yè)平臺的領域知識、異常處理能力和合規(guī)保障，不是簡單的數據處理。