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1、中國信息通信研究院云計算與大數據研究所2024年8月中國企業級中國企業級 SaaS 產業發展產業發展研究報告研究報告(2022024 4 年年)版權聲明版權聲明本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明本報告版權屬于中國信息通信研究院，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：中國信息通信研究院來源：中國信息通信研究院”。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。違反上述聲明者，本院將追究其相關法律責任。前言前言習近平總書記在中共中央政治局第十四次集體學習時強調，“因地制宜發展新質生產力，改造提升

2、傳統產業，培育壯大新興產業，布局建設未來產業，完善現代化產業體系”。云計算作為數字時代的新型基礎設施，是加快形成新質生產力的關鍵要素和構建現代化產業體系的核心支撐。SaaS 作為云計算最上層、最接近用戶的服務模式，因其具備彈性快速、便捷高效、輕資產等特點，成為企業“上云用數賦智”首選。加速推動 SaaS 與傳統行業融合走深，將促進傳統行業從“資源上云”向“深度用云”演進，助力數實融合。在此背景下，中國信息通信研究院首次編制并發布中國企業級SaaS 產業發展研究報告，全面梳理產業發展情況，旨在為行業內外的決策者、研究者以及從業者提供深入、前瞻的洞察。本報告從中國企業級 SaaS 產業的發展背景出

3、發，深入剖析中國企業級 SaaS 產業七大發展態勢，結合 AIGC、出海等最新熱點進行分析，同時梳理產業當前面臨的六大挑戰，并從政策、技術、監管、合規、人才、標準等方面提出產業發展建議。報告最后，通過行業應用與典型案例展示 SaaS 在不同領域的解決方案和實際應用成效。由于時間和能力限制，內容疏漏在所難免，敬請各界不吝指正。如對本報告有建議或意見，請聯系中國信通院云計算與大數據研究所云計算團隊。目錄目錄一、發展背景.1（一）概念內涵.1（二）政策背景.3（三）發展歷程.4二、中國企業級 SaaS 總體發展態勢.8（一）規模：市場規模持續增加，未來增長潛力巨大.8（二）生態：產業出現協同效應，生

4、態建設尚處初期.10（三）投資：資本市場回歸理性，更關注云廠商利潤.12（四）競爭：競爭格局較為分散，細分賽道龍頭顯現.14（五）技術：云原生化程度加深，不斷升級 PaaS 能力.16（六）創新：SaaS+AI 加速落地，引領產業智能升級.18（七）出海：初步探索海外市場，尋找第二增長曲線.22三、中國企業級 SaaS 發展面臨的挑戰.24（一）定制化屬性重，服務效率低，產業規?；鲩L受阻.24（二）產品功能設計復雜，易用性不足，用戶體驗待提升.26（三）數據安全事件頻發，SaaS 服務層安全能力需加強.27（四）出海企業面臨本土化、合規性、文化融合等新挑戰.28（五）高端人才招聘和培養資源投

5、入多，人才引進壓力大.29（六）標準、規范、評估體系尚未完善，推廣應用效率低.30四、發展建議.32（一）加強政策保障，扶持產業發展.32（二）融合創新技術，提升產品能力.32（三）強化數據監管，加大審查力度.33（四）嚴守海外法規，實現本地運營.33（五）組建產業聯盟，聯合培養人才.34（六）完善標準規范，推動行業應用.34附錄：行業應用與典型案例.36（一）零售行業：麥德龍門店數字化轉型案例.36（二）地產行業：越秀地產數智營銷項目.37（三）金融行業：AI 代碼助手賦能金融機構全新開發.39圖 目 錄圖 目 錄圖 1 中國 SaaS 產業發展歷程.5圖 2 中國云計算市場規模及增速（億元

6、）.8圖 3 中國 SaaS 市場規模及增速（億元）.9圖 4 中國企業級 SaaS 融資事件數量.14圖 5 中國企業級 SaaS 融資金額（億元）.14表 目 錄表 目 錄表 1 傳統軟件與 SaaS 對比.2表 2 國外集成 AI 能力的 SaaS 產品（部分）.20表 3 國內集成 AI 能力的 SaaS 產品（部分）.20中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）1一、發展背景（一）概念內涵（一）概念內涵從狹義上來看，標準化的企業級 SaaS（Software as a Service）指的是軟件部署在公有云上的高度標準化產品，采用訂閱制收費模式、面向企業客戶的一種云服務

7、模式。隨著市場環境變化，SaaS 服務商為開拓市場，開始嘗試提供私有或混合部署方案，并提供定制化開發等服務以匹配大客戶需求。用戶需求和市場趨勢使 SaaS 的服務重點從通用標準化向定制非標準化轉移，逐漸向基于 SaaS 的行業解決方案演化，非標準化 SaaS 服務市場逐漸興起。因此，從廣義上來看，企業級 SaaS 既包含面向企業的標準化 SaaS 服務，也包括面向行業的定制化解決方案。本報告中提及的“企業級 SaaS”指的是廣義的 SaaS概念。SaaS 按照提供的服務類型可劃分為通用型 SaaS 和行業垂直型SaaS 兩大類。通用型 SaaS 是指不區分客戶所在行業并為其提供支撐業務發展的通

8、用服務，包括但不限于 ERP（Enterprise ResourcePlanning，企業資源計劃）、CRM（Customer Relationship Management，客戶關系管理）、HRM（Human Resource Management，人力資源管理）、OA（OfficeAutomation，辦公自動化）協作、供應鏈、財稅管理等，往往也被稱為“業務垂直型 SaaS”。行業垂直型 SaaS 是根據特定行業的業務需求開發的服務，包括但不限于零售電商、政務、醫療、地產、物流、教育、餐飲、工業等，如零售類 SaaS 通過成熟的會員管理、智能結算、庫存管理等一系列功能模塊，幫助零售企業通過

9、用中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）2云快速、低成本搭建業務流程體系；金融行業通過 SaaS 形式部署經過預訓練的大模型，再根據用戶反饋持續調優，有效解決了數據泄露和訓練數據集缺乏等應用難點。與傳統軟件相比，SaaS 模式具備初始成本低、易于部署和維護、迭代更新快、可擴展性強等優勢。一是初始成本低。傳統軟件采用許可證（License）模式，用戶一次性完成采購，長期使用；而 SaaS 通常采用訂閱模式，用戶根據服務用量或服務時長付費。二是易于部署和維護。傳統企業級軟件對安裝、部署和運維人員能力要求多樣，人員培養成本高；而 SaaS 運行在云上，用戶即買即用，減少在如專用服務器

10、等 IT 實體資產的投入和維護成本。三是迭代更新快。傳統軟件迭代更新緩慢，常以年計，如 Office 365 出現之前的 Offic 基本數年更新一版；SaaS 能夠短時間、高頻次灰度推送服務的更新，能根據市場需求和用戶反饋快速迭代。四是可擴展性強。傳統軟件變更服務內容需從頭重新配置，靈活性、可擴展性較差；SaaS 模式能根據用戶需求隨需獲取、彈性擴展、按量計費，用戶能夠敏捷、靈活的變更服務額度和功能模塊。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）3表 1 傳統軟件與 SaaS 對比維度維度傳統軟件傳統軟件SaaS初始成本一次性購買，初始成本高訂閱模式，初始成本低部署與維護本地安裝

11、，設備限制；自行維護難云端部署，互聯網訪問；用戶無需維護迭代更新手動更新，用戶承擔自動更新，廠商承擔可擴展性依賴本地硬件，擴展性有限高可擴展性來源：中國信息通信研究院（二）政策背景（二）政策背景國家持續出臺相關政策，大力支持云計算產業發展，強調企業上云重要性，推動云計算廣泛應用。2022 年 1 月，國務院印發“十四五”數字經濟發展規劃，提出推行普惠性“上云用數賦智”服務，推動企業上云、上平臺，降低技術和資金壁壘，加快企業數字化轉型。同月，工信部、國家發改委印發關于促進云網融合加快中小城市信息基礎建設的通知，鼓勵相關企業和政府機構加快建設數字化云平臺，推動企事業單位深度上云用云。2023 年

12、12 月，工信部等八部門聯合發布關于加快傳統制造業轉型升級的指導意見，提出大力推進企業智改數轉網聯。立足不同產業特點和差異化需求，加快云計算等信息技術與制造全過程、全要素深度融合。2024 年 1 月，工信部在云計算綜合標準化體系建設指南中明確提出優先制定云計算創新技術產品、新型服務應用和重要缺失領域的關鍵標準。面向制造、軟件和信息技術服務、信息通信、金融、政務等重點領域開展應用標準建設。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）4中小企業數字化轉型相關政策明確提出開發“小輕快準”的數字化產品和解決方案，支持中小企業借助 SaaS 進行轉型。2022 年 11月，工信部印發的中小企

13、業數字化轉型指南明確指出，應用訂閱式產品服務，推動研發設計、生產制造、倉儲物流、營銷服務等業務環節數字化，降低一次性投入成本。使用 SaaS 化的計算機輔助設計（CAD）、計算機輔助工程（CAE）等工具開展數字化研發設計。2023年 6 月，財政部 工業和信息化部關于開展中小企業數字化轉型城市試點工作的通知出臺，提出培育一批優質的數字化服務商，開發集成一批“小快輕準”（小型化、快速化、輕量化、精準化）的數字化解決方案和產品，并通過資金獎勵的方式鼓勵引導中小企業采用SaaS模式實現云端轉型；2024 年 4 月，工業和信息化部辦公廳關于做好 2024 年中小企業數字化轉型城市試點工作的通知又再次

14、強調，開發推廣一批符合中小企業需求、高性價比的數字化產品、服務和解決方案。鼓勵試點城市支持數字化服務商，面向中小企業數字化轉型市場需求強烈但供給相對不足的領域，研發攻關一批“小快輕準”數字化產品和解決方案。（三）發展歷程（三）發展歷程海外 SaaS 產業始于 20 世紀 90 年代末的美國，Salesforce、Oracle等 SaaS 領域的探索者出現，當時 SaaS 市場以通用型為主。2001 年起，Amazon、Google、IBM 等互聯網龍頭企業開始專注運營云計算的 IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）和 PaaS（Platformas

15、a Service，平臺即服務），為 SaaS 服務商提供資源和技術支撐，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）5使其專注開發 SaaS 模式的行業綜合解決方案，逐漸形成 SaaS 生態。2010 年至今，美國用戶已基本接受 SaaS 模式，SaaS 產業進入成熟期。受限于基礎設施和技術水平，我國 SaaS 產業起步較晚。綜合政策驅動、市場需求、投資傾向、技術發展等方面，我國企業級 SaaS產業發展歷程可劃分為概念萌芽、探索轉型、高速擴張、成長變革四個階段。當前，我國企業級 SaaS 產業正處于成長變革期，產學研用各方開始挖掘新模式、新業態和新動能，希望通過深入分析行業需求，探

16、索 SaaS 與人工智能、大數據、物聯網等交叉領域技術的融合，助力行業企業從“資源上云”到“深度用云”，帶動產業新增長。同時，SaaS服務商的關注點從服務功能的廣度向用戶的深度需求轉變，從大型企業向中小企業用戶輻射，進一步發掘企業級 SaaS 增長潛能。來源：中國信息通信研究院圖 1 中國 SaaS 產業發展歷程概念萌芽（2004 年2005 年）：隨著 Salesforce、Oracle 等在海外發展成熟的 SaaS 服務商將企業級 SaaS 概念引入我國，并推出“先中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）6試后買”策略，我國 SaaS 市場開始萌芽。然而當時國內企業用戶對于S

17、aaS 這一全新的軟件服務形式并不熟悉，訂閱模式的 SaaS 服務在國內軟件服務市場發展緩慢。我國一小部分企業在接觸到 SaaS 的概念后，發現了當時國內仍為藍海的 SaaS 市場并開展動作，如八百客作為國內首批 SaaS 服務商發布了第一款 SaaS 產品 CRM beta；用友網絡推出了國內首個 SaaS“用友云”。至此，我國以 CRM、ERP 為主的SaaS 市場初步形成，但由于 SaaS 模式與當時市場環境不適配，導致市場關注度較少，整體規模較小。探索轉型（2005 年2015 年）：在資本催化下，SaaS 產業開始進入探索期，涌現大量 SaaS 公司。市場中形成三類 SaaS 企業，

18、一是傳統軟件企業，基于已有的軟件服務轉型為 SaaS 對用戶提供，如金蝶、明源云等于 2011 年2013 年前后向 SaaS 進軍，推出 CRM、ERP等服務；二是互聯網企業，通過 SaaS 模式對用戶提供 SaaS 服務商成熟的服務體系，如釘釘、飛書、企業微信等由企業內部業務轉化成的在線協作 SaaS；三是 SaaS 創業企業，關注于當時市場需求開展業務服務，如有贊、微盟、光云科技、銷售易、紛享銷客等，經過十來年的發展經營多數企業均已上市，成為國內零售等垂直行業 SaaS 領域的重要角色。然而由于市場對 SaaS 模式接受程度有限，推廣難度較大，導致市場滲透率較低。在這十年期間，我國 Sa

19、aS 產業發展處于緩慢上升期。高速擴張（2015 年2020 年）：2015 年，隨著國務院關于促進云計算創新發展培育信息產業新業態的意見等國家政策的引導，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）7行業企業數字化轉型激發以及移動互聯網時代的到來，行業企業開始嘗試應用協同辦公、文件共享、CRM 等 SaaS 服務實現降本增效。隨著用戶數量大幅增加，SaaS 服務商收入的增長使企業級 SaaS 領域成為投資市場關注的新重心。各方資本加速流入 SaaS，開啟中國“SaaS元年”，SaaS 服務商數量井噴式增長，市場規模也隨之擴大。IDC 數據顯示，2015 年中國 SaaS 市場規模達

20、 10.5 億美元，同比增長 30%，呈現 SaaS 市場增長高峰。但自 2017 年初，隨著大部分 SaaS 服務商在平衡產品發展與客戶個性化需求之間取舍難度高，標準化、規?；涞爻潭炔蛔銓е率袌鲈鲩L幅度降低，資本市場熱度減退，各 SaaS服務商開始積累經驗，尋求下一步發展。成長變革（2020 年至今）：2020 年，疫情在全球蔓延，SaaS產業迎來了重要的發展機遇和歷史轉折點。疫情期間，遠程辦公、線上教育、在線零售等 SaaS 被廣泛應用，業務上云趨勢明顯，極大提升了 SaaS 在市場中的普及度和接受度，加速了企業數字化轉型進程，融資熱度再次高漲，國內 SaaS 市場再次進入新一輪高速發展

21、期。2023年疫情結束，資本市場逐漸回歸理性，但行業用戶已經認識到應用企業級 SaaS 服務帶來的數字化轉型優勢，市場認知度提升明顯。同時，隨著 ChatGPT 熱度持續高漲，諸多 SaaS 服務商啟動探索 SaaS 與 AI結合可能誕生的新商機，開始孵化“SaaS+AI”等一系列產品，挖掘新模式、新業態、新方向帶來的市場潛力。至此我國 SaaS 產業步入成長變革階段。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）8二、中國企業級 SaaS 總體發展態勢（一）規模：市場規模持續增加，未來增長潛力巨大（一）規模：市場規模持續增加，未來增長潛力巨大我國云計算市場保持較高活力，預計將迎來新一

22、輪增長。據中國信通院統計，2023 年我國云計算市場規模達 6165 億元，較 2022 年增長 35.5%，大幅高于全球增速。其中，公有云市場規模 4562 億元，同比增長 40.1%；私有云市場規模 1563 億元，同比增長 20.8%。隨著AI 原生帶來的云計算技術革新以及大模型規?；瘧寐涞?，我國云計算產業發展將迎來第二輪增長曲線，預計到 2027 年我國云計算市場規模將超過 2.1 萬億元。來源：中國信息通信研究院，2024 年 5 月圖 2 中國云計算市場規模及增速（億元）我國 SaaS 市場規模增長穩中有進，通用型 SaaS 占比較大。據中國信通院統計，2023 年我國 SaaS

23、 市場規模達 581 億元，增速約為23.1%。雖然增速有所下降，但整體規模仍呈現穩步增長，SaaS 滲透率逐年提升。未來，隨著大模型等人工智能技術進入商業落地階段，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）9仍會有大量中小型創新企業和投資公司涌入 SaaS 領域，為 SaaS 領域持續注入新生力量。從市場分類來看，ERP、CRM、OA 協同、財稅、人力等通用型 SaaS 占據大部分市場，占比約為 65%，零售電商、醫療、交通物流、餐飲等行業垂直型 SaaS 類占比約為 35%，但根據中國信通院數據，零售、金融、物流等行業 SaaS 服務滲透率高于 CRM、ERP、HRM、財務管理

24、等通用型 SaaS，平均滲透率超過 20%，應用程度較高，未來有巨大發展潛力。來源：中國信息通信研究院，2024 年 5 月圖 3 中國 SaaS 市場規模及增速（億元）行業解決方案需求增加，行業垂直型 SaaS 增長勢頭強勁。當前，不少企業的專業化、個性化需求并未得到有效滿足，缺乏具有針對性的 SaaS 解決方案成為很多企業未采用 SaaS 的主要原因之一。行業垂直型 SaaS 的優勢是對垂直行業用戶需求的深度挖掘和理解，針對性提供不同行業的定制化解決方案，滿足各種特定需求。行業垂直型頭部 SaaS 公司由于積累了充分的行業資源及行業經驗，馬太效應明顯，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告

25、（2024 年）10更容易上市并獲得資本的青睞。據 IT 桔子數據統計，2023 年行業垂直型 SaaS 的融資筆數首次超過了通用型 SaaS，未來發展潛力較大。Gartner 數據顯示，垂直型 SaaS 市場正呈現出強勁的增長勢頭，預計到 2025 年，全球垂直型 SaaS 市場規模將達到 3000 億美元。（二）生態：產業出現協同效應，生態建設尚處初期（二）生態：產業出現協同效應，生態建設尚處初期隨著中國云計算市場發展進入深水區，企業上云用云需求趨于多樣化、復雜化，而大部分 SaaS 專注于單點業務或獨立應用，單一廠商很難滿足用戶復雜的需求。產業鏈上下游通力合作打造生態，成為眾多企業選擇。

26、IaaS 和 PaaS 層的公有云和私有云廠商、通用型和垂直型的 SaaS 服務商以及業界第三方平臺機構都紛紛探索建立自己的生態，從商機、市場、銷售、產品、服務等產業鏈上下游賦能合作伙伴，但仍遇到諸多困難和挑戰，導致生態成熟度較低。我國現階段形成了由五類主體組成的 SaaS 應用生態，上下游逐步實現資源互補，產業間協同效應開始顯現。一是頭部 IaaS 廠商引領的云市場生態。AWS、阿里云、華為云、騰訊云等頭部公有云廠憑借強大的基礎設施和平臺服務能力紛紛搭建自有云市場，擴展 SaaS生態能力，為公有云廠商的 IaaS 和 PaaS 提供更多軟件場景能力。調研顯示，云服務商的云市場中，SaaS、鏡

27、像、API 和人工服務是最主要的四種交付方式，其中 SaaS 交付方式約占 33%。二是私有云廠商探索的 SaaS 應用市場生態。部分私有云廠商也在積極嘗試與合作伙伴共建 SaaS 應用市場，以此拓寬服務范圍，增強行業滲透力。對于特定行業或大型企業對數據安全、定制化服務等方面的高要求有不可中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）11替代的價值，通過深化與行業伙伴的合作，私有云廠商正逐步提升其生態系統的成熟度與吸引力。三是通用型 SaaS 廠商構建的生態。以協同辦公領域的釘釘、飛書、企業微信為代表的通用型頭部 SaaS 服務商，借助其龐大的用戶基礎和廣泛的應用場景，構建了高度集成的

28、應用市場。這種平臺化、生態化戰略不僅鞏固了自身在協同辦公領域的領先地位，還通過引入第三方應用，極大地豐富了服務矩陣，增強了客戶粘性，并通過 SaaS 間無縫集成和協同工作強化客戶服務能力。四是行業垂直型 SaaS 廠商構建的生態。為了加強自己在垂直行業的影響力，頭部的垂直型 SaaS 廠商也在擴張自己的 SaaS 生態，如微盟、SHOPLINE 等。行業垂直型 SaaS 廠商更加專注于特定行業的深度需求，構建的生態旨在強化其在細分市場的領導地位。在零售、醫療、金融科技等領域，領先的垂直 SaaS 企業通過整合上下游資源，提供高度定制化的解決方案。五是第三方獨立企服平臺從用戶視角出發構建的應用市

29、場。第三方獨立企服平臺構建的應用市場以獨立性和公平性吸引用戶和廠商，為用戶和 SaaS 廠商搭建一個互相選擇的平臺。這些平臺通過嚴格的審核機制，確保上架應用的質量和安全性，為用戶提供可靠的產品選擇?；?PaaS 進行產品深度融合的 SaaS 生態較為有限，更多仍停留在流量互換層面，SaaS 生態建設尚處于初期?；ヂ摼W巨頭往往通過PaaS 平臺模式構建產品生態。傳統軟件、創業公司從細分市場切入，融入生態。但由于當前技術能力弱、合作模式不清晰等諸多問題導致難以構建較為成熟的產品生態體系。一是技術與架構兼容性挑戰。不中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）12同 SaaS 底層可能基

30、于不同的技術棧和架構設計，為產品間的深度融合造成技術障礙。即使在 PaaS 層面上實現功能標準化和抽象化，但在應用服務集成、數據交互、API 接口兼容等方面仍可能存在差異，增加了技術對接的復雜度和成本。二是數據孤島與互操作性難題。數據是 SaaS 的核心資產，但不同 SaaS 間的數據模型、格式和存儲方式各異，容易形成數據孤島。即便 PaaS 平臺提供了數據交換和集成的能力，但如何在保障數據安全、隱私和合規的前提下實現高效、無縫的數據流通和互操作，仍是 SaaS 生態建設的一大挑戰。三是商業模式與利益分配問題。從商業模式和合作策略上看，更深層次的產品融合往往涉及更為復雜的利益分配、客戶關系管理

31、和品牌定位問題。如何在保持各自品牌獨立性和商業利益的同時，探索出互利共贏的合作模式，需要更精細的商業策略和協議設計。四是生態信任與標準化建設。建立一個健康、活躍的 SaaS 生態還需要解決信任問題，包括技術標準的統一、服務質量和安全性的保證，以及生態內各參與方的信譽評估等。缺乏統一的行業標準和認證體系，使得 SaaS 服務商間難以建立深層次的信任基礎，影響了生態的深度整合與發展速度。（三）投資：資本市場回歸理性，更關注云廠商利潤（三）投資：資本市場回歸理性，更關注云廠商利潤隨著疫情期間的 SaaS“投資熱”褪去后，資本對 SaaS 產業的投資更加審慎，不再單純重視 SaaS 企業的銷售收入和增

32、長速度，而是更關注企業自我盈利的能力，將焦點從企業的成長潛力轉移到其抵御風險的能力上。投資者更關注較為成熟的企業，未來資源或將進一步向這類企業匯聚，逐步提升行業集中度，孵化國內的 SaaS 企業巨頭。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）13資本市場對 SaaS 企業投資熱度下降，投資態度更加審慎。從融資數量來看，近年來 SaaS 的融資數量呈下降趨勢。公開數據顯示，2023 年中國 SaaS 市場共發生融資市場數量不到 100 起（如圖 4），從 2021 年到 2023 年，投融資交易事件數量減少了 71%，下降趨勢較為明顯。從融資金額來看，2014 年到 2021 年以來

33、，SaaS 融資金額整體上呈現上升趨勢，并在 2021 年到達頂峰（如圖 5），但從 2021 年后，融資金額急劇下降，到 2023 年融資金額總數減少了 85%，2023年一年總融資金額不足 100 億元。從融資結構來看，資本市場對 SaaS產業的融資輪次逐漸后移。IT 桔子數據顯示，2015 年至 2023 年 SaaS相關的投融資事件中，種子輪、天使輪、A 輪的投融資事件數占比下滑明顯。新“國九條”政策出臺多項規定，嚴格要求促進產業發展。從二級市場看，中國 SaaS 企業利潤率較低，難以獲得二級市場的青睞。2024年 4 月 12 日，國務院發布關于加強監管防范風險推動資本市場高質量發展

34、的若干意見，對主板和創業板的上市標準進行了適度提高，如對最近一年的凈利潤要求主板提高到 1 億元，創業板提高到 6000萬元，增加了 SaaS 企業上市的難度，特別是對于尚未實現大規模盈利的企業。近些年，不少 SaaS 企業赴港上市，但 SaaS 企業上市往往面臨增收不增利的窘境，受到盈利困難、商業模式不成熟等質疑。據港交所等公開數據顯示，目前仍有多家 SaaS 企業在排隊等待 IPO，包括多點數智、聚水潭、慧算賬、邁富時等等，超過 90%的 SaaS 企業已經不止一次遞表。上市審查愈加嚴格也為扶正投資風向和市場發中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）14展提供助力，使資方更關

35、注 SaaS 企業的長期盈利能力。在此環境下，SaaS 企業不再盲目開展營銷行為，而是聚焦市場需求增加產品力，提高用戶付費意愿，不斷增強造血能力，實現正向現金流。來源：IT 桔子、中國信息通信研究院整理圖 4 中國企業級 SaaS 融資事件數量來源：IT 桔子、中國信息通信研究院整理圖 5 中國企業級 SaaS 融資金額（億元）（四）競爭：競爭格局較為分散，細分賽道龍頭顯現（四）競爭：競爭格局較為分散，細分賽道龍頭顯現市場參與主體多元化，競爭格局分散。一是中國 SaaS 企業為市場上主要參與主體。在 SaaS 市場中，國內企業數量占據絕大比例，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024

36、年）15參與方主要分成三類：（1）傳統軟件廠商，如金蝶、用友、明源云等，他們從傳統 ERP、財務軟件等傳統軟件起步，逐步向 SaaS 模式轉型，為企業提供全面解決方案。其優勢在于已積累大量存量客戶資源，并在軟件服務行業里積累了多年定制化經驗，能夠快速開發符合市場需求的 SaaS。（2）大型互聯網企業，如阿里巴巴、騰訊和百度，他們憑借強大的技術實力、龐大的用戶基礎、資源和流量在 SaaS 市場中占據重要地位，通過 C 端用戶流量優勢吸引 SaaS 合作伙伴，創建云上應用生態。（3）新興創業公司，如有贊、微盟、銷售易、紛享銷客等，這些公司通常深入挖掘某一特定細分領域或行業需求，可以提供獨特、差異化

37、的技術和服務，滿足特定行業的需求，以其創新的商業模式和靈活的服務快速占領市場份額。國內各類 SaaS 服務商憑借對中國市場的深入了解，借助本土化優勢，提供了更加符合中國企業需求的產品和服務。二是國際 SaaS 巨頭正積極拓展在中國的業務。國際 SaaS 巨頭如 Salesforce、Oracle、SAP、Workday、Microsoft等加快了在中國的布局步伐，通過投資和建立合作關系等手段，與國內的 SaaS 企業形成競合生態，從而促進了中國 SaaS 的進一步增長。國際 SaaS 巨頭通常擁有先進的技術能力和強大的品牌認知度，能夠快速地在中國市場建立客戶信任和市場地位。但由于文化差異、監管

38、政策等因素的影響，這些國際 SaaS 企業在中國市場的發展仍然面臨諸多挑戰。三是行業集中度低，競爭格局分散。隨著用戶需求越來越復雜、SaaS 應用場景也越來越細分多元，導致 SaaS 行業的競爭格局較為分散。據估算，SaaS 市場 CR3（業務規模前三名的公司所占的中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）16市場份額）僅有 20%，CR5（業務規模前五名的公司所占的市場份額）為 21.6%。2023 年，收入規模最大的金蝶和用友分別僅占整體市場的10%左右。行業加速洗牌，細分賽道頭部企業顯露。近年，雖然國內至今未出現類似 Salesforce、Oracle、SAP 等市值超過千億

39、美元的巨頭 SaaS企業，但隨著行業加速出清，中國 SaaS 的每個細分賽道頭部效應顯現，ERP、CRM、辦公、人力資源、零售等賽道行業格局逐步穩定，演化為 1 至 2 家頭部廠商占據絕大多數市場份額的局面。例如，在ERP 領域，以金蝶、用友為代表的標桿企業市占率較高。IDC2023年全年企業應用市場數據顯示，金蝶以 16.89%的市場份額在 ERP市場排名第一；此外，CRM 領域的紛享銷客、珍島國際；辦公領域的釘釘、飛書、泛微；人力資源領域的肯耐珂薩、北森、薪人薪事；零售領域的微盟、有贊；建筑地產領域的明源云、廣聯達；財稅領域的暢捷通、慧算賬等都在各自的細分賽道內占據較大的市場份額。（五）技

40、術：云原生化程度加深，不斷升級（五）技術：云原生化程度加深，不斷升級 PaaS 能力能力企業級 SaaS 為滿足用戶彈性按需、快速迭代、靈活訂閱的需求，在已有 SaaS 功能和架構的基礎上，開始整合 PaaS 能力，對 SaaS 本身進行云原生化改造，到支持用戶自定義開發功能等升級，持續升級、細化 SaaS 服務能力，提高市場競爭力。市場個性化需求催生 SaaS 整合 PaaS 能力。在 SaaS 發展初期，中國 SaaS 廠商模仿美國 SaaS 只提供標準化的 SaaS 產品，但隨著業務需求多樣化，加之行業競爭加劇，越來越多的 SaaS 廠商開始意識中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2

41、024 年）17到標準化的 SaaS 產品無法滿足用戶需求。一方面，用戶的個性化需求大幅提高了服務商的生產成本，較難實現大規模標準化的 SaaS 服務的攤銷優勢；另一方面，SaaS 本身具有長期服務的特征，用戶在選擇 SaaS 服務的參考因素中，會同時考慮服務的后續定制化以及與自身系統的可集成化能力。為了平衡用戶的個性化需求與服務成本間的關系，SaaS 服務商紛紛向下探索，自建 PaaS 平臺，逐漸模糊 SaaS與 PaaS 界限，呈融合發展：在標準化 SaaS 服務基礎上，借助 PaaS能力將實現個性化需求，同時匯集用戶需求，提取標準化能力迭代，最終將定制化需求并入標準化服務提升服務能力，充

42、分利用規?；档蜕a成本，提高市場競爭力。云原生化程度加深，多方面提高服務質量。目前大多數企業級SaaS 服務選擇部署在公有云上，并配合云原生理念對 SaaS 服務開發管理，將運維成本最小化，讓業務人員更關注于業務與市場反響，提高產品競爭力。數據顯示，僅有 10%的企業級 SaaS 服務因業務需要部署在企業自建基礎設施中。SaaS 服務多數通過云原生理念構建應用，充分發揮云高彈性、高敏捷的特性，實時響應市場變化和用戶需求，快速迭代產品，基本可實現按周發布。云原生下的松耦合架構也使 SaaS 服務可彈性靈活應對業務高并發場景，提升用戶日常使用體驗。數據顯示，95%的 SaaS 服務采用微服務

43、架構開發，約有 80%的SaaS 服務采用容器化部署，由于開發語言、架構等原因，應用服務網格的 SaaS 服務只占 20%左右。低代碼、無代碼成為 SaaS 便捷開發模式。SaaS 服務商開始拆解中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）18標準化 SaaS 的業務邏輯并搭建低代碼產品，在不影響產品功能完整性的前提下提升流程自由度，助力業務創新。低代碼的應用讓業務人員參與開發成為可能，強化了 SaaS 的定制化能力并拓寬用戶群體。諸如 Salesforce、微軟等主流的 SaaS 企業發展的核心策略是在 SaaS層提供即時通訊、視頻會議、文控、郵箱等工具，在 PaaS 層提供低代碼

44、開發、應用集成、數據分析軟件等供用戶自定義功能。在中國，釘釘、飛書和企業微信都提供了類似的服務，逐漸從單一 SaaS 應用往 PaaS 平臺，從協同工具向平臺軟件方向演進。（六）創新：（六）創新：SaaS+AI 加速落地，引領產業智能升級加速落地，引領產業智能升級產業界紛紛探索 SaaS+AI，AI 大模型在 B 端加速落地。當前，大模型主導的生成式 AI 正在掀起產業智能化的浪潮，“人工智能+”行動正在各行各業如火如荼展開，企業蜂擁而至，尋找與 AI 結合的場景。國家互聯網信息辦公室公布，截至 2024 年 3 月，我國共有 117個大模型完成生成式 AI 服務備案，“百模大戰”進入“落地之

45、年”，全球范圍內的 SaaS 服務商積極擁抱 AIGC 技術，在 B 端加速落地。SaaS天然具備場景化的優勢，可以將 AI 應用到 SaaS 的各類場景中。IDC數據顯示，到 2024 年，預計有超過 85%的企業軟件將包含 AI 功能，其中 SaaS 應用將成為主要的交付方式。一是國外 SaaS 服務商很早就入局AI，在SaaS集成AI上已有較為成熟的經驗。Salesforce早在2016年就上線了人工智能層 Einstein（愛因斯坦），集成了智能預測與分析功能，幫助企業進行個性化市場營銷和提高客戶管理的智能化水平。Einstein GPT 目前已經集成到包括銷售、營銷、服務、開發者等系

46、列中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）19產品，其目標是把生成式人工智能納入整個 Salesforce 平臺。微軟將AI 稱為第三增長曲線，于 2023 年推出了 Microsoft 365 Copilot，它集成了 AI 功能，旨在提升辦公效率和創造力。Copilot 可以自動總結會議要點，通過商務聊天從 Microsoft 365 應用和數據中獲取信息，以及根據提示創建初稿等。Oracle Fusion Cloud 目前已推出 50 多項生成式 AI 功能，提供輔助創作、建議和總結的能力，如利用生成式 AI自動編寫敘述性財務報告，提供 PPT 樣式，包括資產負債表、損益表

47、等和報告注釋，行業情況等。二是國內 SaaS 企業加快布局 AI，在OA 辦公領域最先落地，逐漸覆蓋多領域。國內互聯網巨頭和眾多SaaS 廠商，均陸續發布 AI 相關的產品。騰訊旗下 SaaS 協作產品騰訊會議、騰訊文檔、企業微信等已全面接入混元大模型；釘釘推出“釘釘斜杠魔法棒”，應用到即時通信、文檔協作、線上會議等場景中，通過輸入“/”喚出智能助手，對文檔排版優化、智能創建日程等 AIGC功能；WPS 推出 WPSAI，為用戶提供智能文檔寫作、閱讀理解和問答、智能人機交互能力，用戶使用一個工具就能調用各類主流大模型。明源云推出明源云客 GPT，借助大模型、AIGC 布局數字營銷的全場景智慧應

48、用，尤其在以抖音、視頻號、小紅書等流量平臺為核心的視頻營銷場景中，以 VMA 視頻營銷 AI 智能體的能力開發一系列智慧應用，幫助客戶實現高效率流量獲客。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）20表 2 國外集成 AI 能力的 SaaS 產品（部分）產品產品AI 能力能力公司公司類型類型Salesforce Einstein GPT知識庫生成、即時對話摘要、生成電子郵件、總結摘要、客服助理、智能洞察和建議SalesforceCRMMicrosoft 365 Copilot文件起草、數據處理、智能排版、自動轉錄、日程創建Microsoft辦公Slack AIAI 搜索、任務管理智

49、能助手、自動化工作流、數據分析、頻道回顧、一鍵式主題摘要Slack協作通信Adobe Sensei AI智能設計助手、自動圖像優化、智能裁剪與排版、深度學習與藝術創作Adobe（數字媒體）圖形設計Oracle AI智能聊天機器人、文本分析、客戶服務自動化、輔助創作OracleERPZoom AI視頻會議優化、語音識別、實時轉錄、虛擬背景、智能場景識別、智能攝像頭調整、會議數據分析、自動摘要與關鍵點提取Zoom視頻會議來源：中國信息通信研究院根據公開資料整理表 3 國內集成 AI 能力的 SaaS 產品（部分）產品產品AI 能力能力公司公司類型類型釘釘魔法棒釘釘魔法棒日程安排、文件查詢、要點總結

50、、圖片及表情包生成、文字生成與優化、文檔排版美化等釘釘OA飛書智能伙伴飛書智能伙伴內容解析、會議總結、內容創作、內容總結、數據分析、場景構建、系統搭建飛書OAWPS AI文檔快速閱讀、智能文檔寫作、閱讀理解和問答、智能人機交互金山辦公OA小小 e（LLM 版）版）智能群組、智能行政服務、智能辦公助手泛微OA騰訊會議騰訊會議 AI 小助手小助手會管會控、信息提取、內容分析、智能提醒騰訊云視頻會議中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）21金蝶云金蝶云蒼穹蒼穹 GPT財務分析、自動化審批、邏輯推理、內容生成、總結歸納、知識問答、多輪對話金蝶ERP用友用友YonGPT業務運營、人機交互

51、、知識生成、應用生成用友ERP明源云客明源云客 GPT項目自動化管理、智能分析、策略輔助、知識管理、AI 銷售員、AI 數字人、智慧客服明源云營銷來源：中國信息通信研究院根據公開資料整理AI正重構整個SaaS產業，激活SaaS產業發展新動能。伴隨AIGC帶來的“內容生產力”大爆發，SaaS 產業也迎來前所未有的發展機遇，AI 大模型正在將所有 SaaS 重寫一遍，未來在 AI 技術的持續發展下，SaaS 產業將迎來新一輪的革新。一是 AI 推動 SaaS 服務智能化和個性化升級，提升用戶工作效率和使用體驗。在客戶關系管理 SaaS 中，AIGC 可以自動生成個性化的營銷郵件和社交媒體帖子，提高

52、客戶互動的效率和效果。在人力資源管理 SaaS 中，AIGC 技術能夠輔助簡歷篩選過程，通過智能分析簡歷內容，快速識別合適的候選人，從而提高招聘效率。在財務管理 SaaS 中，AI 可以實現財務報表的批量處理，提升流程自動化，讓財務人員有時間專注于更具戰略性的任務。在采購管理 SaaS 中，通過構建采購大腦對企業采購需求進行評估和預測，以此來優化企業數字化采購的決策效率。AIGC 還能夠在數據分析等 SaaS 工具中發揮作用，通過生成準確的預測模型和報告，幫助企業做出更明智的業務決策。二是 AI 降低用戶使用 SaaS 的門檻和學習成本，擴大用戶群體，提升用戶粘性。當前，SaaS 服務商為了提

53、升產品競爭力，在完善產品功能的同時，使 SaaS 的使用方法更加復雜。SaaS 難以規?；茝V的一大原因是很多用戶認為 SaaS 過于復中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）22雜，不好用、不會用，功能越多的 SaaS 對用戶的學習成本就越高。而集成了 AI 能力的 SaaS 可以使數字化技能有限的一線人員更輕松、高效地調用 SaaS 全棧能力，而無需熟悉產品的所有功能。一方面，通過 NLP（自然語言處理）技術，AI 提供了更自然的交互方式，支持用戶通過語音或文本命令來智能搜尋所需要的功能或信息，摒棄了傳統需要手動搜索的漫長過程，極大簡化用戶的交互過程。另一方面，AI 可以根據

54、用戶的使用情況提供個性化的引導和教程，幫助用戶更快地掌握軟件的使用。AI 還能隨著用戶的使用不斷地學習和自適應，提供適合不同用戶的個性化服務，降低用戶使用難度。三是 AI 創造新的商業模式和收入來源，有望破解廠商盈利困境，實現業務增長。SaaS 標準化的商業模式是訂閱制付費模式，但多重因素影響，我國訂閱制模式發展并不理想，多數 SaaS 服務商仍采用傳統的項目制的收費模式，或在訂閱制的基礎上提供配套硬件、業務咨詢、專業培訓等其他服務，收取硬件費用、咨詢費、服務費等。AI 大模型賦能 SaaS產品智能化升級的同時，也改變了 SaaS 的商業模式，在訂閱制模式的基礎上，廠商向用戶提供 AI 功能增

55、值服務。例如，釘釘的 AI 收費模式是在釘釘專業版年費的基礎上，增加 10000 元獲得 20 萬次大模型調用額度，在專屬版釘釘年費的基礎上，增加 20000 元獲得 45 萬次大模型調用額度。Microsoft 365 的用戶若使用 AI 工具 Copilot，需要每月額外支付 30 美元。（七）出海：初步探索海外市場，尋找第二增長曲線（七）出海：初步探索海外市場，尋找第二增長曲線隨著競爭日益激烈，國內市場趨于飽和，海外市場成為 SaaS 發中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）23展新藍海。在當今全球化的時代，企業出海已經成為許多企業實現增長和發展的必由之路。過去，中國企業

56、級 SaaS 主要集中在國內市場，隨著國內市場競爭加劇、價格戰愈演愈烈，越來越多的企業開始將目光投向國際市場，尋找新的增長點和更廣闊的發展空間，全球 SaaS市場為國內 SaaS 服務商提供了新的機遇。一是北美、歐洲等發達地區用戶付費意愿強、客單價高，市場較為成熟。在歐美地區，用戶對云計算接受度較高，付費意愿高，愿意為高質量、專業化程度高的SaaS 服務和付費，這對在國內市場專注于產品本身的 SaaS 服務商來說無疑是巨大的市場機遇，企業無需再耗費大量精力和資源培養用戶習慣，能專注于產品本身的價值。此外，歐美地區 SaaS 的客單價、利潤率也較高，公開數據顯示，SaaS 企業創收最多的國家和地

57、區依次是美國、意大利、英國、澳大利亞和印度等國家，美國占據約 65%的市場份額，中國僅占 2%。二是東南亞等新興地區中小微企業數量多、轉型需求強烈，市場潛力大。據公開資料1顯示，東南亞地區中小微企業數量約為 1 億家，正處于由傳統運營模式向數字化轉型的關鍵時期，對于易于部署、操作簡便、性價比高的 SaaS 有著迫切需求，市場具備較大的增長潛力。同時，國內 SaaS 產品憑借著價格優勢能在東南亞獲得市場競爭力。在東南亞，中國軟件產品價格僅為 Oracle、SAP、Salesforce 等成熟國際企業的 60%80%，卻仍有超出國內市場的利潤率。SaaS 企業出海與 SaaS 服務出海兩種模式并存

58、。一是 SaaS 企業1Flash cloud 2022 年東南亞公有云 SaaS 市場研究報告中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）24出海，采用本土化戰略服務海外客戶。我國 SaaS 服務商出海主要通過構建強大的合作伙伴生態系統，與當地渠道商、行業解決方案提供商、云服務商、政府等合作，共同滿足海外客戶的需求。例如，金山辦公旗下 WPS 從印度、東南亞等新興市場切入，推出了符合印度客戶辦公習慣的定制化產品，并與當地政府、軍隊和企業進行合作。有道云筆記 2018 年進軍海外市場，與國際知名公司展開合作，拓展海外用戶群體。二是 SaaS 服務出海，為中國出海企業提供解決方案。除了

59、 SaaS 的海外部署和發售，SaaS 出海還體現在 SaaS 公司作為出海企業的合作伙伴為其提供端到端、開箱即用的整體解決方案，幫助出海的企業客戶解決其在海外面臨的全球化經營的挑戰，快速適應海外復雜的市場環境和監管需求。例如，聯想協同為眾多國際工程項目提供數智化解決方案，通過實時協同能力+AI 智能化解決項目中的協同效率問題，同時幫助客戶建模板來落實管控、規避風險，滿足合規要求。面對發展中國家出口帶寬小、網絡質量差導致的業務系統無法正常使用的問題，聯想協同采用全球實時服務架構保證業務連續性。自 2017 年起，Oracle ERP 云應用服務為國內知名互聯網公司、跨境電商、新能源制造企業提供

60、的海外 ERP 云部署服務，為其海外拓展、當地合規提供了有力的支撐。為了滿足中國出海企業在海外的協同管理需求，釘釘推出面向中國出海企業的產品解決方案，解決企業出海遇到的溝通協同、業務運營、數據合規三大難題。三、中國企業級 SaaS 發展面臨的挑戰（一）定制化屬性重，服務效率低，產業規?；鲩L受（一）定制化屬性重，服務效率低，產業規?；鲩L受中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）25阻阻作為一種便捷的軟件服務模式，SaaS 的核心優勢在于低成本應用、標準化以及易擴展性。海外 SaaS 服務商以提供標準化服務為主，中國 SaaS 服務商由于處于不同的市場發展階段，向大型客戶提供定制

61、化 SaaS 能快速增加短期收益，但不可避免面臨定制化研發成本過高等問題，導致服務商難以通過標準化 SaaS 擴大用戶群體，擴張產業覆蓋范圍，形成規?；统杀?。大型企業定制化需求高，與標準化產品帶來規?；鲩L相矛盾。企業級 SaaS 用戶結構可分為大型企業、中型企業和小微企業。從用戶需求看，企業規模越大越需要 SaaS 提供的功能需要符合企業的特殊需求。大型企業業務獨特性高，為了更快速、便捷地在業務流程中應用 SaaS 提高效率，需基于企業業務特點定制化開發。服務商承接大量大型企業用戶的挑戰在于定制化使大量人員需要投入到與大客戶的溝通和開發等環節中，雖然客單價高，但開發運營與人員投入成本

62、高，并且定制化功能通常難以覆蓋多數用戶需求，導致服務商提供的標準化服務更新迭代頻率低，難以覆蓋市場內中小企業用戶快速變化的通用需求。定制化項目的獨特性使得服務商難以形成統一的產品標準與服務體系，減緩技術積累和經驗復用，使其不能通過規?；?、標準化服務攤平開發成本。據安永2統計，國內 SaaS 服務商的毛利率通常在 55%60%之間，而銷售費用率和研發費用占比超過 50%，平均凈利潤率在過去三年中幾乎為負數，尚未依靠企業級 SaaS 的標準2安永（中國）中國企業級 SaaS 上市公司 2022 年財務績效回顧及未來展望中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）26化攤平開發成本的特點形

63、成良性循環。（二）產品功能設計復雜，易用性不足，用戶體驗待提升（二）產品功能設計復雜，易用性不足，用戶體驗待提升SaaS 與傳統軟件注重交付不同，多數是以長期服務為基礎，通過訂閱制形成產品服務化與服務產品化。因此良好的用戶體驗是維持企業級 SaaS 的長期發展的重要因素。Forrester 等調研機構數據顯示，80%的用戶會因優質的體驗而購買產品或服務；當用戶感受到極佳的體驗時，愿意支付 7%16%的溢價，并且優質的用戶體驗將為企業帶來 1.5 倍的用戶留存與續費。國外的 SaaS 產品經過多年發展，標準化程度和技術成熟度較高，更傾向于將某個功能做深入，追求“小而美”。而我國 SaaS 產品為

64、了滿足不同客戶需求，在產品設計時容易集成更多的功能，追求“大而全”，力求覆蓋企業全流程，以提供一站式的服務，使得功能過度堆砌，產品體量大，用戶可能較難尋找到所需功能的入口，降低了 SaaS 服務易用的優勢。造成這一現象主要有兩個原因：一是真實用戶體驗反饋渠道有限。在 SaaS 服務采購過程中，購買決策通常由企業高層主管或 IT 部門負責人決定，與 SaaS 的實際用戶關注的重點有較大出入。高層主管關注的重點是成本效益、技術兼容性、合規性、長期投資回報等，實際用戶則更關心產品的實際使用體驗，包括產品的易用性、功能性和解決業務問題的能力。這種角色分離可能導致實際用戶的體驗被忽視，產品不夠直觀易用，

65、功能不符合實際用戶的工作流程，最終影響用戶的工作效率和滿意度。二是服務商運營策略側重流量和市場影響。隨著互聯網商業模式的成中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）27熟，基于互聯網行業發展的 SaaS 服務商開始通過免費試用或開放基礎功能的形式吸引用戶試用，這一策略在擴大市場影響力、用戶規模等方面取得明顯成效，但同時也引發了一系列問題：部分 SaaS 服務商在用戶數量與流量規模上投入過多，忽視了產品本身的品質和功能完善，可能導致用戶在使用過程中頻繁遇到各種問題，如界面設計不合理、功能缺失、運行速度慢等，嚴重影響用戶體驗，使企業面臨用戶流失的風險，對于以用戶體驗為主的 SaaS 服

66、務長期發展造成不利影響。（三）數據安全事件頻發，（三）數據安全事件頻發，SaaS 服務層安全能力需加強服務層安全能力需加強近年數據安全事件頻繁爆出，用戶對于云上安全的關注度明顯提升。各類型企業關注數據和業務的云上安全，減緩上云進程。加之容器、微服務等技術的不斷成熟，SaaS 私有化部署變得較為常見。隨著政府對數據監管趨嚴，SaaS 服務商亟需高度重視數據安全與隱私保護帶來的挑戰。隨著企業數據向云端遷移，云上數據安全問題日益凸顯，影響SaaS 規?；瘧?。隨著上云規模越來越大，用戶在使用 SaaS 服務時的安全邊界也發生了很大變化：大部分用戶數據存于云上資源中，用戶對于 SaaS 服務數據安全的

67、顧慮也隨之產生。一是數據遷移過程中可能的數據泄露。企業在將核心業務數據遷移到云端時，需要處理數據的分類、傳輸安全、合規性檢查等一系列復雜問題，增加了遷移過程中數據泄露的風險。同時黑客攻擊事件也日益頻繁，頻次高和覆蓋面廣的網絡安全事件使得企業對云服務的信任度降低，減緩 SaaS 的中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）28進一步普及和應用。二是多租戶架構帶來的云上安全挑戰。多租戶架構作為 SaaS 服務的核心特性之一，雖有效提升了資源利用率與服務效率，但也引入了一系列安全與隱私保護問題。多個客戶的數據存儲在同一基礎設施上，增加了數據隔離和訪問控制的難度，如何平衡用戶使用體驗和維護

68、數據隔離的完整性以及防止跨租戶數據泄露成為技術實現的難點。三是數據控制權喪失影響企業上云積極性。將數據存儲在SaaS中意味著企業必須依賴SaaS服務商的安全措施和技術支持，一旦出現服務中斷等技術問題，企業用戶可能會面臨數據不可用或丟失的風險，數據控制權的減弱使部分用戶在選擇 SaaS 時持謹慎態度。（四）出海企業面臨本土化、合規性、文化融合等新挑戰（四）出海企業面臨本土化、合規性、文化融合等新挑戰雖然海外市場給中國 SaaS 發展帶來新的機遇，但除了需要直面Salesforce、Oracle、SAP 等國際 SaaS 巨頭的競爭外，中國 SaaS 服務商還面臨諸多新挑戰。一是中國 SaaS 的

69、成功模式難以在海外復制。海外市場環境在產品、服務、渠道等方面與國內 SaaS 差異較大。中國 SaaS 服務商對海外用戶的需求了解程度不深，貿然出海尋求機會較難獲得成功。同時，國外客戶更重視產品本身而非服務，海外 SaaS更強調 PLG（產品驅動）而非 SLG（銷售驅動），以技術取勝成為中國 SaaS 服務商必須選擇的手段。我國 SaaS 服務商擅長的項目經驗和商業模式在海外較難復制，需要針對海外用戶的個性化需求調整策略，開發更加精細化、本土化的 SaaS 服務。二是中國 SaaS 企業面臨中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）29中外不同的運營合規挑戰。出海 SaaS 企業將

70、面臨數據合規、財務合規、稅務合規等多重挑戰，尤其對數據合規要求較高，如歐洲出臺 通用數據保護條例（GDPR），美國出臺 加州消費者隱私法案（CCPA），企業需要遵守不同國家和地區的數據保護法規，確保數據處理活動的合法性和合規性。在服務跨國企業時，跨境數據傳輸也面臨挑戰。我國在數據跨境傳輸方面尚未形成明確的指導和規定，現行的做法通常是一事一議，具體問題具體處理，暫未形成標準化流程。這種不確定性使得企業在處理跨境數據時需要格外謹慎。出于海外合規要求，大多服務商選擇在國外建立與國內完全隔離的運營實體，以確保遵守當地法律法規。這種做法雖然能在一定程度上規避法律風險，同時增加了運營成本和管理復雜性。三是

71、組建本地化團隊、跨文化融合較困難。SaaS 出海企業組建了解當地文化背景，具備市場開拓經驗、精通當地語言及文化的本地化團隊，也需要支出高昂的人力成本。同時，不同國家的文化差異可能導致溝通和協作上的阻礙，各個國家和地區在工作習慣、審批流程、工作時間等各不相同，SaaS 服務商需要花費大量的時間和精力來研究并制定適用于跨國團隊的統一流程標準，確保團隊成員之間的協作效率和一致性。（五）高端人才招聘和培養資源投入多，人才引進壓力大（五）高端人才招聘和培養資源投入多，人才引進壓力大高端人才引進和培養需要企業投入巨大資源，而多數 SaaS 服務商的利潤不足以支撐標準化人才引進和培養體系。當前，SaaS 產

72、業進入平穩發展期，亟須通過引進人才進一步發掘行業新高速增長點。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）30然而當前 SaaS 產業內高端人才引進仍面臨三大挑戰。一是服務商人才需求與盈利能力不匹配。尤其在細分行業中，市場競爭激烈，服務商不斷壓低服務單價以搶占客戶資源，導致服務商利潤普遍不高。安永3的一項市場調研數據顯示，國際 SaaS 企業的毛利率通常在 70%以上，而中國企業級 SaaS 上市企業的平均毛利率不足 60%，中小 SaaS服務商毛利率更低。同時，SaaS 服務商需持續投入相當資源進行產品研發、不斷迭代服務功能以滿足客戶不斷變化的需求，維持高水平的運營標準。以上多種因

73、素進一步切分服務商收入，加重企業的運行壓力甚至造成虧損。二是 SaaS 專業人才稀缺。SaaS 對于復合型人才需求高，不僅需要具備云計算、大數據、安全等方面的技術背景，也需要對業務領域和行業需求有深刻理解和融合，以深度挖掘服務創新點，給企業創造新增量。但是這類人才稀缺性高，各企業都在爭奪同一人才資源池中的專業人才。并且 SaaS 行業內風向變化快，人才流動性相對較高，企業難以長期保留關鍵人才。三是人才培養體系待完善。在盈利能力受限的情況下，服務商較難投入資源構建標準化人才招聘和培訓流程，僅有財務狀況較為寬裕的企業有能力進行人才培養和儲備，形成了“收入不足無法引進和培養高端人才技術和服務水平難以

74、提升競爭力不足盈利能力繼續受限”的惡性循環。這種局面導致行業內高端人才稀缺，企業在提升技術水平和服務質量方面受到限制，整體產業的發展和創新能力也因此受到制約。（六）標準、規范、評估體系尚未完善，推廣應用效率（六）標準、規范、評估體系尚未完善，推廣應用效率3安永（中國）中國企業級 SaaS 上市公司 2022 年財務績效回顧及未來展望中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）31低低一是標準尚不健全，行業有待規范。從國際標準建設情況來看，美國、英國和日本等國均推出針對云計算服務的標準，但目前已發布的和在研標準都是針對通用的云計算業務，少有專門針對 SaaS 的標準。從國內標準情況來看

75、，當前 SaaS 國家標準存在空白，行業和團體標準數量較少，內容不夠全面，如現行僅有基于即時通信基礎服務能力開放的企業級 SaaS 平臺接入應用技術要求基于公有云平臺的 SaaS 應用集成通用技術要求云計算服務客戶信任體系能力要求 第 4 部分：企業級 SaaS 服務 等少數幾個行業標準，在微場景、數據接口、集成 AI 能力等方面亟須進一步統一技術標準，提高 SaaS的互操作能力和智能化水平，規范行業發展，促進 SaaS 的規?；茝V和應用。二是評估體系缺失，用戶選型困難。在傳統軟件采購中，用戶可以依賴于行業報告、專業評測以及同行推薦等多重參考。但在SaaS 領域，這樣的權威評估資源相對匱乏，

76、且 SaaS 的多樣性使得統一的評價標準難以確立。用戶在參考多方信息評估不同 SaaS 產品時，往往發現評價維度各異，從功能性、易用性、集成能力到安全性、客戶服務和支持質量，缺乏一套公認的、全面的評估框架。而海外除了Gartner、Forrester 等知名咨詢評測機構外，還有細分的第三方評測機構，共同組成了龐大的 IT 評價制度和體系。在我國，中國信息通信研究院從 2013 年推出“可信云云服務系列評估”，從 SaaS 特有功能、服務質量、數據安全、運營能力、權益保障五個維度對企業級 SaaS服務進行評估。同時，市場上不斷涌現出如 36 氪企服點評、Finances中國企業級 SaaS 產業

77、發展研究報告（2024 年）32Online、IT 企導網等第三方獨立的軟件和服務評測和選型平臺，但目前很難達到類似國外 G2、Clutch、GetApp 這樣權威的軟件評測平臺的水平，如何保證用戶評論的真實性，以及服務點評的公平公正、客觀中立是亟須解決的挑戰。四、發展建議（一）加強政策保障，扶持產業發展（一）加強政策保障，扶持產業發展為應對 SaaS 服務范圍擴展減緩、產業發展速度降低等挑戰，可通過政策扶持的方式改善 SaaS 產業環境。一是為 SaaS 服務商提供稅收減免或退稅政策，降低其運營成本，提高盈利能力。二是設立專項基金或提供財政補貼，支持 SaaS 服務商的研發投入和市場拓展。三

78、是通過政策引導，鼓勵金融機構為 SaaS 服務商提供優惠的貸款條件，降低融資成本。四是開展 SaaS 服務試點項目，鼓勵政府機構和國有企業優先使用國內 SaaS 服務商的產品。此外，可加大對中小企業在應用 SaaS 過程中的稅收減免、資金補貼等扶持力度，鼓勵中小企業采用 SaaS 模式快速、低成本的數字化轉型，加大 SaaS 規?；瘧?，并優選應用 SaaS 表現突出的中小企業給予表彰，樹立試點示范。（二）融合創新技術，提升產品能力（二）融合創新技術，提升產品能力引導SaaS服務商積極融合AIGC等新一代信息技術的革新力量，通過技術的交叉融合和深度創新，推動 SaaS 服務智能化、個性化與高效

79、化轉型，簡化產品功能設計和交互流程，從而提升服務水平與用戶體驗。一是利用 AI 算法自動配置系統設置，減少用戶手動調整的復雜性。二是通過 AI 增強的搜索功能，幫助用戶快速找到所需信息，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）33無需瀏覽復雜的菜單或文檔。三是根據用戶行為和偏好，利用 AI 自動推薦最相關的功能和內容，減少用戶在功能選擇上的負擔。四是通過自然語言處理和語音識別技術，提供更自然的交互方式，簡化用戶操作。（三）強化數據監管，加大審查力度（三）強化數據監管，加大審查力度為了確保數據安全和隱私保護，政府、行業協會等需加強對 SaaS服務商的合規性檢查和審計，要求 SaaS

80、 服務商進行定期的安全評估和第三方審計，并提交詳細的安全報告。這些審查不僅涉及技術層面的安全措施，還包括管理層面的合規制度和操作流程，驅使 SaaS 服務商持續在安全技術和管理方面投入資源，以提高數據安全和隱私保護能力。此外，為了提高 SaaS 行業整體數據安全水平，應積極推動數據安全相關認證體系的建立，如 ISO 27001 信息安全管理體系認證和 SOC 2 服務組織控制認證等，已經成為 SaaS 服務商展示其安全能力的重要指標，同時也為 SaaS 企業出海提供合規保障。（四）嚴守海外法規，實現本地運營（四）嚴守海外法規，實現本地運營出海 SaaS 企業應深入研究目標市場的相關法律法規，特

81、別是數據保護和隱私法，確保其產品和服務符合當地的合規標準。面對復雜的財務管理和稅務合規挑戰，不同國家和地區的稅法規定不同，企業需要嚴格遵循當地的稅收規定并及時進行申報和繳納稅款。此外，SaaS 企業應深入研究目標市場用戶的特點和需求，調整產品和服務策略，實現本地化運營，提升海外客戶滿意度和忠誠度，并與當地企業、政府、行業協會等建立合作關系，借助其資源和經驗，降低市場中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）34拓展的成本和風險。（五）組建產業聯盟，聯合培養人才（五）組建產業聯盟，聯合培養人才聯合行業專家、咨詢機構、研究機構、高校、投資方等多方力量組建產業聯合組織，形成強大的合作網絡

82、。通過共享資源、知識和技術，共同開發新產品和解決方案，開拓新市場和客戶群體。利用人工智能等新一代信息技術介入 SaaS 研發、運營、營銷等環節、減少人才需求，降低人力成本，從而將有限資源投入到關鍵人才培養中。組織高校、行業龍頭等生態角色協同合作，產學研用聯合建設 SaaS 人才培養體系，開展產學研合作項目，通過共同研究、技術開發和解決SaaS 領域的實際問題等方式聯合培養人才，共同打造具備國際化視野和跨文化溝通能力的人才隊伍，為企業的海外市場拓展提供有力的人才保障，并一定程度上解決企業單獨培養高端人才成本高的難題。（六）完善標準規范，推動行業應用（六）完善標準規范，推動行業應用以各行業協會和標

83、準化組織為依托，積極推動制定和實施行業規范和技術標準，為 SaaS 產品的質量、安全性和互操作性編制統一標準和衡量尺度，減少服務間的兼容性問題，推動 SaaS 產業標準化、規范化發展，為用戶提供更高質量的服務。一是建立技術標準體系，確保不同 SaaS 產品之間的兼容性和互操作性，包括 API 接口、數據格式、安全協議等；二是建立服務質量標準體系，包括服務可用性、響應時間、易用性等，以確保用戶有統一的指標標準判斷 SaaS 服務質量。三是強化數據保護規范，隨著數據隱私和安全的重要性日益增加，制定嚴格的數據保護規范，確保用戶數據的安全和隱私保障有標中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024

84、年）35可依。四是制定面向行業需求標準體系，針對不同行業的特點，基于各行業需求制定 SaaS 能力要求標準，引導服務商、行業用戶交流合作，深化 SaaS 在垂直行業的應用。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）36附錄：行業應用與典型案例（一）零售行業：麥德龍門店數字化轉型案例（一）零售行業：麥德龍門店數字化轉型案例需求描述：麥德龍在全國 69 個城市擁有近 102 家門店，2B 業務是麥德龍門店的核心業務，但在中國 2C 市場越來越大，越來越多的消費者開始選擇線上購買、配送到家的購物方式。如何適應中國消費市場的變化，快速提升面向 C 端的產品和服務能力，實現全面數字化、線上線

85、下一體化轉型，是麥德龍在中國進一步增長亟待突破的瓶頸。麥德龍全渠道數字化轉型面臨的難點痛點包括：門店 C 端客戶運營能力建設面臨挑戰，包括產品、營銷、賣場服務等；服務方式單一，成本高，效率低；管理手段傳統，履約效率受影響；會員管理渠道分散，服務體系不系統。解決方案：針對上述痛點，麥德龍與多點 Dmall 成立聯合項目組，從消費者需求梳理、門店運營、線上線下一體化、履約能力提升、會員體系優化等多個方面提出了一系列解決方案，幫助麥德龍完成門店升級改造。第一階段：多點 Dmall 從消費者角度重新梳理需求，基于積累的服務商超的經驗，在麥德龍現有的 B 端、C 端現有業務架構基礎上，形成 C 端服務整

86、體規劃。第二階段：以北京麥德龍門店試點為開端，上線多點 Dmall 智能購、O2O 系統，提升門店排隊結賬的問題，實現線上線下一體化，提升顧客消費體驗。第三階段：借助系統優化商品與會員體系，提升顧客滿意度。多點 APP 會員與麥德龍PLUS 會員的場景互通，通過后臺系統對接，為麥德龍提供會員運營體系、會員權益體系實施方案，將麥德龍原有會員權益遷移至多點中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）37APP 會員模塊，并為麥德龍打造會員專屬流量入口，實現會員聯合運營。商品部分，結合大數據分析以及麥德龍的優勢，提供智能選品、精準營銷等服務。第四階段：完成履約流程優化和現場問題改善。針對揀

87、貨全流程進行數字化改造，系統進行區域分割，構筑分區提送、亮燈合流、騎手二次打包等履約專業化、標準化流程，實現派單情況后臺數據可監管、訂單智能分配等功能。應用成效：麥德龍攜手多點 Dmall，在商品、會員、履約、線上線下一體化等方面成果顯著，加速向全面數字化、線上線下一體化轉型。2020 年 9 月 25 至 29 日，上海普陀店全渠道訂單占比環比增長196%；通過庫存的精細化管理以及人員動線的優化，全天無貨率降低至 0.46%，實現妥投及時率 100%、揀貨及時率 100%；上線付費會員系統 3 周內，用戶注冊數新增 6 萬余人，其中付費會員數增長超過3 萬人。（二）地產行業：越秀地產數智營銷

88、項目（二）地產行業：越秀地產數智營銷項目需求描述：越秀是近年來營銷組織改革力度最大、數字營銷業務發展速度最快的房企之一，在數字化轉型中走在行業前列。2023 年的自有渠道成交占比超過一半，大幅降低了外部中介的占比，且費率遠低于分銷。在線上營銷方面越秀的短直獲客矩陣取得了顯著的成效，在繼續擴大規模及質量的同時，將經驗能力進行組織化，并積極擁抱AI 技術，提高營銷條線工作效益。但如何與現有業務流程結合，減少人員的負擔，發揮出 AI 與業務結合的效果，沉淀為組織可成長的能力是當前越秀面臨的重要挑戰。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）38解決方案：明源云為越秀地產定制了一套數智營銷

89、策略，該方案深度融合大模型與生成式 AI 技術，全面賦能數字營銷領域。越秀地產的短直矩陣業務，通過明源云客的視頻營銷助手產品，打通了投放、運營、獲客、轉化的閉環，實現了對賬號運營、內容發布、直播、獲客轉化等的業務管理和數據分析，并沉淀出一套行業領先的短直打法、業務 SOP。明源云還探索在多場景中結合 AI 技術，提升智能化營銷能力。一是 AI+內容創意與視頻生產?；趯Υ罅抠~號矩陣的視頻制作、原創質量、發布訴求，結合明源云客 AI 創意工場的 AI 文案、視頻切片、視頻混剪，解決人員精力有限、生產效率瓶頸的問題。二是AI+銷售員賦能溝通互通?；诿髟丛瓶偷男袠I模型的能力和自定義項目話術，AI

90、銷售員幫助項目主動篩選客戶，對潛客進行主動攀談、引導，實現自動回復用戶視頻評論、私信問答，大幅提升賬號互動與運營效率，增加獲客線索量。三是 AI+視頻風控賦能風險輿情管控。AI 視頻營銷風控采用“通用風險能力+地產風險模型”雙重保障，實現對于短視頻、直播的前中后期的風險監測，避免出現不合規內容發布導致限流或產生負面言論，提高對風險的預警和處理效率。應用成效：通過明源云客視頻營銷助手，越秀打開了短直運營黑匣子，拉通業務閉環，支撐高效運營，實現業務提升，同時在 AI+營銷業務場景上也取得了顯著效果。一是提升運營效率。通過 AI 切片、AI 銷售員在視頻生產、線索運營的使用，提高了矩陣賬號的作品生產

91、和發布效率，激活了潛在留言、留資客戶；二是創新風控體系。豐富了視頻營銷在事前事中事后的管控抓手，通過持續的實踐和迭代，中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）39構建行業首個 AI+全周期品牌風控體系。三是沉淀數據與企業知識庫。結構化的業務數據和業務知識庫，是未來 AI 應用效果的核心影響因素之一，越秀通過場景化的實踐，已開始沉淀企業特有的 AI 知識庫。（三）金融行業：（三）金融行業：AI 代碼助手賦能金融機構全新開發代碼助手賦能金融機構全新開發需求描述：金融機構在落地 AI 代碼助手過程中面臨三大挑戰。一是大模型訓練成本過高。金融機構對安全保密高度關注，要求確保代碼數據始終保

92、留在內網環境中，并嚴格執行代碼協議的保密措施。因此，絕大多數金融行業用戶傾向于采納私有化解決方案。但私有化部署意味著需要大量計算資源的投入，需要慎重考量投資回報率。二是高質量訓練數據集缺乏。金融機構缺乏適用的高質量標準數據集，特別是在代碼補全這一核心場景中，現有的數據集普遍存在時效性不足的問題，大多數難以用于有效評估，甚至可能因預訓過程而產生數據污染。三是多個 IDE 插件版本兼容性低。企業內部日常開發中會使用多個 IDE，這些 IDE 間存在功能差異和版本差異，為保證開發體驗的一致性和工作效率，AI 代碼助手必須確保能夠提供跨平臺兼容的插件，并保持功能上的同步與協調。解決方案：針對以上金融機

93、構客戶痛點，騰訊云 AI 代碼助手提出了針對性地解決方案。一是為企業客戶提供預先訓練好、資源成本低的小規模專業模型，可支持當前主流顯卡。再使用企業私有語料進階微調，并在私有化環境迭代多個版本。二是騰訊云 AI 代碼助手與企業客戶共建模型進階微調。除采用公開代碼資源，還引入企業典型代碼樣本進行針對性微調，打造更精準、更適應企業具體業務場景的中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）40行業模型。無延遲條件下，騰訊云 AI 代碼助手專業模型吞吐性能達同規模其他開源模型的 3 到 5 倍。三是在模型投產前，為企業客戶定制適應業務場景且已驗證有效的模型微調評測標準，保障評測結果滿足企業編碼

94、規范、遵守企業編碼協議，確保生成代碼精準、全面而在模型投產后，將騰訊云 AI 代碼助手以插件形式集成到企業客戶內部，確保在不同 IDE 版本間適配。應用成效：基于自研行業大模型的推理成本遠低于從頭研發大模型的訓練成本，從而為金融機構有效降低成本。實現代碼補全平均響應時間小于 400ms，代碼生成率超過 30%，采納率達到 25%，研發效率提升 20%，賦能金融機構全新開發形態，實現降本增效。中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）編制說明編制說明中國企業級 SaaS 產業發展研究報告（2024 年）的編制工作啟動于 2024 年 5 月，感謝深圳市明源云科技有限公司、中移（蘇州）軟件技術有限公司、甲骨文（中國）軟件系統有限公司、暢捷通信息技術股份有限公司、北京聯想協同科技有限公司、上海馭麟科技有限公司、深圳復臨科技信息有限公司、杭州祥升科技有限公司等單位在報告編制過程中的大力支持（以上排名不分先后），在此一并表示感謝。