当今 SaaS 中机器学习最常见的应用是效率应用。人工智能在业务场景中为用户提供了优秀的响应能力和交互，实现服务的自动化和个性化，提高安全性，补充人力。

人工智能可以为SaaS产品带来个性化的体现，软件与自然语言处理 (NLP) 等技术的结合使用，可以自动处理人类语音模式和语音控制。并且可以跨客户服务功能进行部署，通过用户喜好的个性化定制更好的满足和解决客户的需求。

比如，星巴克的 （MyStarbucks Barista），用户只需要通过语音就能进行食物和饮料的预定以及移动在线支付，这大大节省排队等候的时间。同时，用户还可以利用语音在线与AI互动，就像是在线与咖啡师进行交谈一样，并且这款AI智能产品能够根据过往用户的喜好和特殊口味进行智能化推荐。

这种基于客户最近的交互通过人工智能和常规语言处理进行学习的能力可以帮助设计迎合客户的用户界面，如果没有AI能力的SaaS，会随着SaaS产品的升级迭代，在用户页面上产生越来越多的特性和功能，填充这用户的操作界面，这会增加客户使用产品的负责度和学习成本。

“降本增效”一直是企业所追求的宗旨，而支持人工智能的 SaaS 加快了内部流程和运营，使企业能够快速获得问题的答案、快速预测并加快整体响应水平。

过去SaaS业务场景在用户的操作产品功能和业务审核下推流程式的开展，当AI人工智能结合参与到SaaS产品中后，这种业务的流程的开展会更加迅速，并且系统能够替代用户做一些常规式的预测动作，加速用户决策操作。

现在市面上越来越多的优秀的SaaS BI数据分析产品供企业进行数据分析选择，未来这种基于SaaS的人工智能平台的数据分析产品可以在复杂的数据池中，动态的进行分析调查新兴的消费者意图、兴趣和行为，同时整合来自各种来源的宝贵数据并进行清理，并以提供最佳商业价值的方式对其进行细分。