本期關(guān)鍵詞：AI和數(shù)字化經(jīng)營(yíng)。

近期，GhatGPT很火，火到信息過(guò)載，但對(duì)個(gè)人而言，信息是否有效還要看相關(guān)性，比如我們更傾向思考：

·ChatGPT火爆出圈可能給數(shù)字化消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)帶來(lái)哪些影響？

·為什么說(shuō)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)適合AI技術(shù)落地？

·AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景？

……

話題越熱，心就越要冷。冷眼看清眼前的這股熱潮和行業(yè)的關(guān)聯(lián)：影響幾何、適配性怎樣，然后才知道自己該干什么、能干什么。能想得踏實(shí)，做得才能踏實(shí)。

本周三晚7點(diǎn)半，直播間來(lái)了位新朋友李鵬，從數(shù)字化經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)師的角度，由行業(yè)和產(chǎn)品出發(fā)，聊了聊他對(duì)這股AI 熱的理解。

如果您錯(cuò)過(guò)了直播，可以添加數(shù)仔企業(yè)微信觀看回放視頻。已經(jīng)看過(guò)直播的朋友，也可以讀著回顧重點(diǎn)，溫故而知新。

5點(diǎn)影響：ChatGPT火爆影響數(shù)字化消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)

首先，ChatGPT出現(xiàn)的意義之一，就是以眼見(jiàn)為實(shí)的方式讓大家達(dá)成一種共識(shí)，即AI會(huì)是未來(lái)的趨勢(shì)。

這種共識(shí)很難得，能降低AI技術(shù)落地應(yīng)用進(jìn)程中的市場(chǎng)教育成本，提高推進(jìn)效率。

其實(shí)，AI在MarTech領(lǐng)域的應(yīng)用早已有之，如門(mén)店人臉識(shí)別、商城的個(gè)性推薦系統(tǒng)、CDP中的用戶畫(huà)像、CRM中的NBA等，但都屬于判別式AI，和ChatGPT所屬的生成式AI是兩種技術(shù)。

第三點(diǎn)是ChatGPT的出現(xiàn)拓寬了產(chǎn)品設(shè)計(jì)思路?！盎谝?guī)則”是當(dāng)前產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員在設(shè)計(jì)解決方案時(shí)的常用思路，而ChatGPT則提供了一條新路徑，即“基于模型”。路徑同樣無(wú)分優(yōu)劣，抉擇需結(jié)合ROI綜合考量。

第四點(diǎn)影響主要針對(duì)數(shù)云等已具備PaaS層服務(wù)提供能力的廠商，ChatGPT等通用大模型將和垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)小模型將協(xié)同工作。因此，該類(lèi)廠商需要考慮多來(lái)源模型服務(wù)的集成和編排能力。

第五點(diǎn)是在消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的路徑上將出現(xiàn)更豐富的智能應(yīng)用增值場(chǎng)景。這些場(chǎng)景將沿著消費(fèi)者成長(zhǎng)路徑、在品牌和消費(fèi)者的交互中不斷展開(kāi)，也就是說(shuō)，幾乎每一家廠商的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品都值得AI Plus一遍。如前面提到的，生成式、判別式將各有各的應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值，百花齊放。

3個(gè)理由：數(shù)字化經(jīng)營(yíng)適合AI落地

2016年，AlphaGo（阿爾法圍棋）也掀起過(guò)AI浪潮，后來(lái)沒(méi)了波瀾，但ChatGPT不同，它帶來(lái)了全人類(lèi)的共識(shí)：AI會(huì)是未來(lái)的趨勢(shì)，一種確定性的趨勢(shì)。

以數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域?yàn)槔?，就已?jīng)適合AI技術(shù)落地，為什么這么說(shuō)？我們從3個(gè)方面展開(kāi)講。

首先，品牌企業(yè)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)已具備了步入數(shù)據(jù)智能階段的資質(zhì)。從發(fā)展路徑看，品牌及零售企業(yè)出于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)或用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)目的布局?jǐn)?shù)字化經(jīng)營(yíng)，一般會(huì)經(jīng)歷四個(gè)階段，分別是應(yīng)用系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)應(yīng)用和數(shù)據(jù)智能。

這是一個(gè)從數(shù)字化運(yùn)營(yíng)到全渠道智能數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、步步加碼的過(guò)程，即從最初采買(mǎi)或建設(shè)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用產(chǎn)品（CRM、MA、BI），到跨渠道數(shù)據(jù)的集成和集中管理（CDP），再到用數(shù)據(jù)資產(chǎn)賦能應(yīng)用層系統(tǒng)，如生成用戶標(biāo)簽、客戶群圈選、用戶360畫(huà)像等。

而數(shù)據(jù)智能技術(shù)就是以品牌及零售企業(yè)的精細(xì)化用戶運(yùn)營(yíng)為基礎(chǔ)展開(kāi)的。通過(guò)算法學(xué)習(xí)，將在前三個(gè)階段實(shí)際業(yè)務(wù)中積累起的大量數(shù)據(jù)提煉為“經(jīng)驗(yàn)”（模型），從而對(duì)各用戶運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景進(jìn)行智能預(yù)測(cè)，有時(shí)會(huì)達(dá)到甚至超過(guò)專(zhuān)業(yè)運(yùn)營(yíng)人員的決策水平。

其次，數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)已經(jīng)具備適合智能技術(shù)落地的條件：經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)化和價(jià)值空間。
AI的本質(zhì)就是復(fù)制并優(yōu)化人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)。而市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和用戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域存在大量的應(yīng)用場(chǎng)景，積累有豐富的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

又由于數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)本身是一個(gè)信息化程度較高的領(lǐng)域，這些基于過(guò)往操作所產(chǎn)生“人工預(yù)測(cè)”的“經(jīng)驗(yàn)和結(jié)果”，都以數(shù)據(jù)的形式沉淀于品牌企業(yè)的數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中。每一次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的結(jié)果、用戶行為反饋、交易訂單達(dá)成又都是一次數(shù)據(jù)標(biāo)注的動(dòng)作。這些可量化的數(shù)據(jù)就是訓(xùn)練AI的天然樣本。

在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域落地AI技術(shù)，不僅已有的底子佳、適配性好，相關(guān)意愿也強(qiáng)烈。

對(duì)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)而言，個(gè)性化意味著更好的用戶體驗(yàn)，能產(chǎn)生可觀的價(jià)值收益，但規(guī)?；瘏s意味著更低的服務(wù)成本，能帶來(lái)更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

“規(guī)?；牡统杀尽焙汀皞€(gè)性化的好體驗(yàn)”，這兩者本質(zhì)上是沖突的，想要魚(yú)和熊掌兼得？答案一定不是靠人力，而是通過(guò)智能技術(shù)輔助實(shí)現(xiàn)“規(guī)?；膫€(gè)性化”，這也是AI在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域創(chuàng)造自身價(jià)值的潛在空間。

第三點(diǎn)，從基礎(chǔ)設(shè)施條件看，類(lèi)比行業(yè)已有的經(jīng)驗(yàn)：從機(jī)房部署到企業(yè)上云，只有相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟，企業(yè)應(yīng)用成本不斷降低了，新技術(shù)的普及才有可能，AI技術(shù)落地也是同理。

眼下，數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)鏈分層已基本形成：

首先基礎(chǔ)層，包括阿里云PAI、騰訊TI-ONE、百度BML、亞馬遜SageMaker、谷歌GCP等在內(nèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)工程化云設(shè)施，讓下游企業(yè)可以拿來(lái)主義，無(wú)需從0開(kāi)始基于算力構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)的硬件基礎(chǔ)，此外，還有Kubeflow、MLflow等開(kāi)源MLOps工程框架可以借用。

基于基礎(chǔ)層之上的是模型層，既是指類(lèi)似GPT、Llama這樣的通用大模型，也包括了不同領(lǐng)域的行業(yè)化、場(chǎng)景化的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，如人臉識(shí)別、個(gè)性化推薦等。下游的企業(yè)對(duì)此可以直接利用或二次調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步降低企業(yè)落地AI技術(shù)的成本。

下一層智能產(chǎn)品層，該層包括數(shù)云在內(nèi)的產(chǎn)品企業(yè)。在上述基礎(chǔ)設(shè)施的加持和數(shù)據(jù)深度運(yùn)用的幫助下，利用垂直行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，提升自身的產(chǎn)品智能程度，為客戶提供開(kāi)箱即用的服務(wù)。

最頂層就是場(chǎng)景應(yīng)用層，該層與終端用戶最近，指各行各業(yè)的從業(yè)者，如數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的品牌及零售企業(yè)等，使用智能產(chǎn)品來(lái)解決自身領(lǐng)域的場(chǎng)景問(wèn)題，促進(jìn)人工智能技術(shù)與具體場(chǎng)景的結(jié)合。

這就是在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域已有的、自下而上的產(chǎn)業(yè)鏈分層：下游打基礎(chǔ)，上游借力并不斷落地更貼近終端用戶的應(yīng)用和實(shí)踐，加之MLOps工程的不斷標(biāo)準(zhǔn)化，AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域落地的各項(xiàng)成本正不斷降低，普及是可見(jiàn)的未來(lái)。

企業(yè)6點(diǎn)需求：6大典型應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)云是中國(guó)消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)科技公司，如前所述，處在AI 技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈的智能產(chǎn)品層，拳頭產(chǎn)品之一是數(shù)云麒麟CRM，致力于為品牌企業(yè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過(guò)程賦能。

我們認(rèn)為，AI技術(shù)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的新范式、解決問(wèn)題的新思路，它像一把新錘子，鑿開(kāi)未來(lái)更多可能性。借助AI技術(shù)，讓數(shù)云麒麟CRM產(chǎn)品更智慧地為品牌客戶全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過(guò)程賦能，是我們持續(xù)關(guān)注并注力落地的事兒。

以下是近期數(shù)云麒麟做的一次小范圍的客戶調(diào)研，整理出6大需求點(diǎn)，分別是：

·我的客戶是怎樣的一個(gè)人，我如何能夠更了解？

·如何才能實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)旅程活動(dòng)？

·如何能夠提前洞察到客戶接下來(lái)的行為？

·能否在開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)前就先拿到效果評(píng)估？

·我有一些新的策略玩法需快速落地驗(yàn)證，能否在不依賴專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家和專(zhuān)業(yè)AI技術(shù)的前提下完成？

·如何讓品牌可以直接開(kāi)箱即用智能技術(shù)？

我們認(rèn)為，這些都是AI技術(shù)在數(shù)字化經(jīng)營(yíng)中大有可為的應(yīng)用場(chǎng)景。包括：

1、客戶洞察

對(duì)于有一定運(yùn)營(yíng)時(shí)間且有一定用戶體量的品牌及零售企業(yè)而言，在自家CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中，幾乎每位消費(fèi)者都會(huì)沉淀下大量的信息，包含基礎(chǔ)信息、行為信息和消費(fèi)信息等。

但有數(shù)據(jù)不等于了解消費(fèi)者，而“了解”是個(gè)性化運(yùn)營(yíng)的基本前提。這個(gè)問(wèn)題在當(dāng)前各大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)圍墻花園的背景和趨勢(shì)下尤顯嚴(yán)重。

難，但重要。我們認(rèn)為，AI技術(shù)可以做的是，通過(guò)品牌及零售企業(yè)已有的部分用戶數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練出預(yù)測(cè)模型，對(duì)用戶行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶畫(huà)像的進(jìn)一步洞察和信息補(bǔ)全，使?fàn)I銷(xiāo)活動(dòng)的開(kāi)展有的放矢。

我們認(rèn)為，AI技術(shù)能在企業(yè)中落地的一個(gè)重要前提是，實(shí)現(xiàn)AI與應(yīng)用層產(chǎn)品的無(wú)縫集成，即AI以結(jié)果賦能應(yīng)用層產(chǎn)品，應(yīng)用層產(chǎn)品用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反哺AI。

需要注意的是，用戶洞察模型不是一勞永逸的，而是要伴隨著品牌的經(jīng)營(yíng)，通過(guò)與經(jīng)營(yíng)過(guò)程中不斷產(chǎn)生的跨渠道交易新數(shù)據(jù)、行為采集新數(shù)據(jù)等形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，來(lái)實(shí)現(xiàn)模型的自我迭代，這也是保障AI和實(shí)際業(yè)務(wù)的貼合性的重要因素。

2、個(gè)性化內(nèi)容生成與推薦

“了解”是個(gè)性化運(yùn)營(yíng)的基本前提，這個(gè)“預(yù)測(cè)”既要具體到“一個(gè)人”的顆粒度，也要細(xì)化到“這個(gè)人”方方面面的偏好，既包括對(duì)商品的喜好，也包括觸達(dá)的時(shí)機(jī)、場(chǎng)景的選擇、展現(xiàn)的內(nèi)容、提供的權(quán)益等。只有細(xì)化到每一個(gè)人、每一個(gè)場(chǎng)景的個(gè)性化，才能做到千人千面的個(gè)性化內(nèi)容生成和推薦，這也是好體驗(yàn)的題中之義。

這個(gè)靠人力難以企及的工作量，卻是AI的專(zhuān)長(zhǎng)，即借助大語(yǔ)言模型的生成能力，針對(duì)具體的用戶運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景生成個(gè)性化的運(yùn)營(yíng)內(nèi)容，從而做到“規(guī)模化的個(gè)性化”。

3、智能互動(dòng)

目前通用語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言理解、對(duì)話過(guò)程管理、自然語(yǔ)言組織生成能力都已經(jīng)非常強(qiáng)悍。語(yǔ)言模型作為一種“膠水”能力，與產(chǎn)品原有功能的結(jié)合，更好地服務(wù)一些應(yīng)用場(chǎng)景。

如無(wú)需專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師介入的商業(yè)智能分析，銷(xiāo)售、咨詢、客服、社群運(yùn)營(yíng)等過(guò)程中的智能客服接待等。

4、智能副駕，生成策略運(yùn)營(yíng)方案

運(yùn)營(yíng)人員描述背景和目的，AI借由歷史方案和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)形成雛形方案，并在持續(xù)的人機(jī)交互過(guò)程中，不斷優(yōu)化AI建議方案，最終輸出合適的策略方案。在這個(gè)過(guò)程中，AI相當(dāng)于運(yùn)營(yíng)人員的智能副駕。

適用范圍有廣？大到大權(quán)益體系搭建、會(huì)員成長(zhǎng)等級(jí)模型制定中，中到一個(gè)周期內(nèi)的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃組合，小到具體的一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化旅程設(shè)計(jì)、一次優(yōu)惠券發(fā)放方案，都能做。

5、經(jīng)驗(yàn)提煉，行業(yè)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型

人才，包括大數(shù)據(jù)人才和運(yùn)營(yíng)人才。人才缺失的本質(zhì)是解決問(wèn)題相關(guān)方法論和經(jīng)驗(yàn)的缺失，而AI的核心邏輯就是從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)提煉出場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)并服務(wù)于場(chǎng)景。

所以，將垂直領(lǐng)域的方法論和數(shù)據(jù)“經(jīng)驗(yàn)”訓(xùn)練為一個(gè)個(gè)領(lǐng)域場(chǎng)景模型，通過(guò)“經(jīng)驗(yàn)”模型為更多企業(yè)的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)進(jìn)行賦能，幫助其解決數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中場(chǎng)景預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。

6、智能平臺(tái)，零代碼智能工廠

人工智能本身是這幾年在國(guó)內(nèi)新興的領(lǐng)域之一，國(guó)內(nèi)的大部分傳統(tǒng)企業(yè)并沒(méi)有自己的專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的。品牌企業(yè)要建立一個(gè)自己的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)專(zhuān)業(yè)和成本的門(mén)檻非常高。

通過(guò)智能平臺(tái)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)化、貼合企業(yè)業(yè)務(wù)個(gè)性化的多樣化模型服務(wù)集成管理，實(shí)現(xiàn)真正的“開(kāi)箱即用”。

可以看見(jiàn)，調(diào)研中的6個(gè)需求都可以通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)落地：將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化算法提煉出成經(jīng)驗(yàn)，把經(jīng)驗(yàn)訓(xùn)練成模型，讓模型輔助做決策，再用決策來(lái)提升運(yùn)營(yíng)效果，一氣呵成。

數(shù)云麒麟產(chǎn)品AI落地的研究方向

為什么數(shù)云麒麟要做AI技術(shù)相關(guān)落地的研究與設(shè)計(jì)？不僅因?yàn)槲覀兿嘈臕I是大勢(shì)所趨，也因?yàn)槲覀兛匆?jiàn)客戶有需求。

作為面向大中型企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，數(shù)云麒麟的客戶基本具備了步入智能營(yíng)銷(xiāo)階段的條件，它們需要通過(guò)AI產(chǎn)品為其提供數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用層面的賦能。

但自建團(tuán)隊(duì)貴，外包給第三方項(xiàng)目服務(wù)商風(fēng)險(xiǎn)又大。不僅需要有相關(guān)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)支持，且由于開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)，后期需要隨業(yè)務(wù)不斷迭代，因此對(duì)服務(wù)商的行業(yè)理解度以及穩(wěn)定性都有高要求。

數(shù)云麒麟能做些什么？

數(shù)云麒麟擁有數(shù)云在消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域深耕超過(guò)10年、服務(wù)品牌及零售企業(yè)超過(guò)7000家的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

作為一個(gè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)，數(shù)云麒麟目前已涵蓋近乎整個(gè)全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的全鏈路場(chǎng)景，建立了消費(fèi)者數(shù)據(jù)平臺(tái)CDP、全渠道會(huì)員管理平臺(tái)CRM、營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化MA、觸達(dá)與客戶體驗(yàn)平臺(tái)CEM，數(shù)據(jù)層、PaaS層、應(yīng)用層完善的產(chǎn)品矩陣。

所以我們相信，數(shù)云麒麟遇見(jiàn)AI技術(shù)，能夠更智慧地為品牌及零售企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過(guò)程賦能。

數(shù)云麒麟可以怎么做？

1、提供零代碼開(kāi)箱即用的智能平臺(tái)

基于大量行業(yè)know how的經(jīng)驗(yàn)沉淀，將全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)的不同場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)化成一個(gè)個(gè)預(yù)置的場(chǎng)景算法方案。

當(dāng)這些場(chǎng)景結(jié)合品牌及零售企業(yè)個(gè)性化的數(shù)據(jù)，就可以用于訓(xùn)練最適合其自身業(yè)務(wù)情況的AI模型。麒麟支持?jǐn)?shù)據(jù)在線，已訓(xùn)練出來(lái)的模型可通過(guò)周期性的調(diào)度計(jì)劃，不斷更新訓(xùn)練、評(píng)估和迭代，隨時(shí)保持與業(yè)務(wù)的緊密貼合。

整個(gè)過(guò)程中，包括數(shù)據(jù)集生成、模型訓(xùn)練、訓(xùn)練效果評(píng)估、模型服務(wù)發(fā)布、周期訓(xùn)練迭代、模型服務(wù)監(jiān)測(cè)等，將被封裝起來(lái)。對(duì)于品牌及零售企業(yè)而言，這將是個(gè)零代碼、開(kāi)箱即用的產(chǎn)品，點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)，根據(jù)產(chǎn)品向?qū)б徊讲阶撸湍茏孉I落地。

2、最大化AI技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值

數(shù)云麒麟自身的產(chǎn)品矩陣已然包含數(shù)據(jù)層、PaaS層，天然具備將AI和應(yīng)用場(chǎng)景無(wú)縫集成的能力。

當(dāng)AI與數(shù)云麒麟CRM和CDP中的各個(gè)應(yīng)用，包括忠誠(chéng)度、卡券、MA、營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化、用戶畫(huà)像、BI等應(yīng)用集成， AI技術(shù)也就能真正落地到品牌及零售企業(yè)業(yè)務(wù)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中。

同時(shí)，企業(yè)訓(xùn)練好的智能模型除了開(kāi)放給數(shù)云麒麟產(chǎn)品的集成使用外，還可以支持以服務(wù)AP形式透出，開(kāi)放給企業(yè)其他系統(tǒng)使用。

最后的話

因?yàn)榭匆?jiàn)，所以相信。

我們看見(jiàn)，數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)行業(yè)有著適合AI技術(shù)落地的條件：大量“行業(yè)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)化沉淀”的現(xiàn)實(shí)土壤，以及隨著產(chǎn)業(yè)鏈分層和MLOps工程標(biāo)準(zhǔn)化所帶來(lái)的漸趨完善的基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)用戶運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)“規(guī)模化的個(gè)性化”服務(wù)這一價(jià)值訴求，將是行業(yè)推動(dòng)AI技術(shù)落地的強(qiáng)動(dòng)力。

我們也看見(jiàn)，AI技術(shù)在數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域的應(yīng)用空間：用戶洞察、個(gè)性化內(nèi)容生成和推薦、智能副駕……

所以我們相信，這股由ChatGPT掀起的AI熱潮將落地為熱浪，滾滾向前，前方有數(shù)字化經(jīng)營(yíng)的未來(lái)。

也相信借助AI技術(shù)，能讓數(shù)云麒麟產(chǎn)品更智慧地為品牌及零售企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)過(guò)程賦能。

因?yàn)橄嘈?，所以看?jiàn)。

有一天，我們會(huì)看見(jiàn)：在AI創(chuàng)造的零售未來(lái)中，營(yíng)銷(xiāo)會(huì)更有價(jià)值。

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