前言

在技術領域，每隔兩三年就會出現新熱詞，近年來，更是形成了涌現現象。都說技術革新生產力，而新技術或也意味著新希望。所以:

企業該如何判斷某項新技術是否值得引入？炙手可熱的大模型在消費者數字化運營領域的應用是否已經成熟？哪些新技術是可以積極擁抱的，哪些還可以再觀望？

數云是否有大模型應用的相關規劃？還有什么技術方向是數云正重點關注并發力的？對此，數云的優勢是什么？

數云對新技術的期待是什么？它們如何讓營銷更有價值？

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本期【營銷說】，我們邀請到了負責產品研發工作的數云副總裁韓錚，一起聊大勢、談現狀、探未來：

眼下，大模型很熱，有些人甚至提出一切產品和服務都可以用大模型再造一遍，對此，您怎么看？

韓錚：在面對大模型應用的探索中，我們應保持積極和開放的心態。正如Gartner新興技術成熟度曲線所展示的，每項新技術在初露端倪后，都將經歷期望的高漲和現實的考驗，然后逐步進入成熟的生產階段。

對于大模型在消費者數字化運營的應用，智能客服無疑是較為成熟的領域。因此，對于具有遠見的品牌及零售企業而言，這不僅是一個值得探索的領域，也是一個可以把握的機會。至于眼下發展正如火如荼的視頻和圖片生成領域,則需要品牌及零售企業充分考慮對應的版權和輿情風險,穩步推進?？偟膩碚f，我們鼓勵嘗試，但也建議同時制定一個為期3-5年的發展規劃，以期在相關領域實現質的飛躍。

關于其他創新應用的探索，我們會傾向于品牌及零售企業能采取更加穩妥的應對方式。因為對于大模型的應用，”再造”需要更加務實的解讀。拆開來看，在產品上，建議采用相對成熟的 LLM（Large Language Model）+ 知識庫，以及更新的、基于代理的應用架構。就服務而言，建議先建立擁抱AI的企業文化，讓服務團隊充分了解AI工具對工作效率的提升意義。

如何判斷新技術是否適合自己企業發展？

韓錚：技術的迭代影響商業的發展進程，但并不會改變商業的本質，企業在考慮引入新技術時，應該重點關注其與自身戰略的適配程度，尤其是企業的發展戰略。

首先想清楚“我有什么”：特點是什么、積累是什么。然后從關鍵場景切入，想清楚“它（新技術）能幫到我什么”，再發力去探索和投入。

以數云為例，數云的定位是消費者數字化運營科技公司，如果某項新技術影響了消費者的消費行為，這種影響越直接，數云的跟進就會越快。

數云是否有大模型相關應用的規劃？

韓錚：有，關于大模型，首先會切強化訓練的方向；其次將堅持從業務出發的探索、投入。大模型的要素除了數據、算法和算力，還有知識。自2011年成立至今，數云沉淀有多個行業的營銷知識庫、積累了上萬個項目的成功交付經驗。

數云更懂業務：我們理解什么是營銷、知道營銷的關鍵點在哪兒、懂得怎樣更合理地拆分流程。關于大模型，數云將圍繞營銷策略從生成到執行的所有關鍵環節，不斷探索合適的應用方向并持續投入，如用AIGC賦能營銷素材的生成和優化等。

但如果已有的產品或服務中，原先建立在小模型基礎上的相關功能已經成熟且效果可觀，那就沒有必要上大模型。

除了大模型外，2024年數云還有其他著重發力的技術領域么？

韓錚：有，湖倉一體。在中國信通院發布的“2023大數據十大關鍵詞”中，湖倉一體排在首位。

簡單介紹下，數據湖適用于存儲部分或全量原始數據，以備不時之需。而數據倉庫則是存儲已經被處理或過濾的數據，支持隨時的分析和使用。但現狀是，湖倉分離，湖和倉基于不同的大數據系統架構構建，且兩者不兼容，由此形成了一系列問題，包括但不限于數據孤島、實時性和并發度以及集群規模受限、非結構化數據無法整合、建模路徑冗長、數據一致性弱等。而隨著企業數據量的不斷攀升，這些問題帶給數據賦能營銷工作的妨礙也越來越大。

數云是消費者數字化運營科技公司，如何提升數據分析效率、挖掘數據價值，本就是數云長期關注并致力的一個方向。結合近兩年，通過架構融合，集成化提供了新的思路，由此，數云提出了湖倉核心應用的一體化，通過強調以業務為導向，把湖、倉在一套相對緊湊的架構上實現集成，幫助品牌及零售企業降低總體擁有成本，用更少的錢同時獲得數據湖的靈活性和數倉的成長性。

歸結來講，就是降本提效，在不增加成本的前提下，實現已有數據管理基礎設施對業務的直接賦能，降低數據運維成本，提升數據的整體效能。

2024年，數云將對湖倉核心應用的一體化進行重點投入和探索，客戶不久就能感知到數云相關應用數據能力的明顯升級。

做湖倉核心應用的一體化，數云的優勢是什么？

韓錚：能不能做，關注兩個維度：業務目標，分析目標（數據），“是否清楚”是其中的衡量指標。

如前所述，數云有充足的消費者數字化運營知識庫、知識圖譜儲備，對業務，一個字：熟！其次數云作為經營超過10年的消費者數字化運營科技公司，本身具備很強的數據基因。

舉個例子，數據存儲，數云有能力預測80%-90%的數據應用場景，可以根據數據的價值密度、從成本最優的角度出發規劃存儲空間。又比如忠誠度管理，哪部分該實時化、哪部分能離線運作，數云有實力對其進行精細化的拆解，實現效益最大化。再舉個例子，BI，哪些可以做預制報表、哪些需要支持配置等，數云有經驗可以幫助企業用最低的成本、讓報表實現對業務洞察的有效指導、生成可執行的報告……

這就是數云的優勢，左手數據，右手知識，且兩手都夠硬。

2024年，數云對大模型和湖倉一體的具體規劃是怎樣的，是否有主次之分？數云對這些技術的期待是什么？

韓錚：左手大模型、右手湖倉核心應用一體化。從重要度而言，兩者不分伯仲，因為它們是基于不同層面的考量。

對大模型營銷應用的深耕，目的是實現機器的“使能”、使人獲得解放。而關注湖倉一體則是為了降本增效，兩者都能讓營銷更有價值，所以，兩手都要抓。

目標是，讓用戶能像做腦圖一樣使用數云的軟件產品。暢想下，未來將是由人機配合、協力生成和落地營銷策略。

怎么協力？品牌及零售企業的運營人員圍繞營銷要素梳理腦圖框架，比如要什么數據、用什么卡券、什么時候用什么方式、給誰、推送什么內容，跟進哪些維度、以怎樣的頻率、什么形式給到復盤報告……具體協作通過對話的方式進行，數云的產品將逐步完成腦圖框架的內容填充和策略的落地。而背后做支撐的就將是大模型和湖倉核心應用一體化技術。

大模型賦予了數云產品理解上下文內容并有效執行的能力。又由于圍繞腦圖的對話使得協作場景非常聚焦，加上模型本身經由行業知識的強化訓練，因此能有效規避產生幻覺的可能。而湖倉核心應用一體化又確保了數云產品能有的放矢、最大限度地發揮數據在營銷中的價值。

舉個例子，建指標。作為數據分析過程中的關鍵一環，指標的建立過程涉及計算方式定義、數據收集和準備、度量層級以及時間粒度等一系列步驟，重復建設不僅浪費精力，還會造成不必要的數據冗余，增加管理成本。但由于人員更迭、以及技術人員和業務人員間天然存在的知識隔閡等原因，類似情況又屢見不鮮。

數云產品將根據運營人員提到的指標，先查詢、再執行，如發現類似指標，會將檢索結果及相關名解反饋給運營人員，由后者判斷是否替代使用。

技術革新生產力，而技術也確實能降低人對使用數據分析工具和營銷工具的學習成本。有時候，成本可能就是人們對于干這件事的痛苦程度，真正讓人疲憊的不是遙遠的路途，而是鞋子里的一顆沙，數云要做的就是用技術把營銷過程中的這粒沙去掉。

做讓營銷更有價值的事兒，數云有信心、也有恒心，以客戶為中心，善用新技術、讓客戶更省心。