数智化营销进入新时代,容联云用大模型掘金

再加上很多的AI工具都是单点式的,实际赋能到的营销场景不够丰富,这就导致,那些对内容营销依赖性较弱,而对客服、销售等营销场景依赖性较强的行业,比如金融行业,AI的赋能力度不够深,一线业务的智能化水平也就很难提上来。
当大模型以及基于大模型的生成式应用不断在实际的业务场景落地,是不是意味着,能否为企业带来实际业务层面的智能化水平提升,成了衡量大模型价值的唯一标准。
综上所述,不难发现的是,从赤兔大模型到此次发布“容犀Copilot”以及“容犀智能”品牌,容联云在金融行业的大模型竞速赛中,已经率先加速了探索步伐。

文/陈锋

2016年,人工智能机器人AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石之后,AI开始真正进入公众视野。

从那时至今,在商业世界里,无论是那些被外界熟知的商业巨头,还是层出不穷的创业公司,都试图加快AI的落地进程,踩中下一个时代风口。

但直到去年底Open AI凭借着ChatGPT爆火出圈、带火大模型以前,无论是在B端还是C端,AI所带来的智能化落地成果都较为有限。

一个典型的场景是,大多数企业的数字化转型进程中,业务侧的智能化都进展缓慢甚至停滞不前;而那些真正在业务侧落地了智能化的公司,又往往是为数不多的、有技术积淀且不被成本所累的头部企业。

基于此,如何帮助更多的企业更快、更高效地提升业务侧的智能化水平、更好地实现数智化营销及服务,成了当前大模型落地探索中,最为火热的一个命题。

12月19日,容联云正式发布了基于其自研的赤兔大模型的全新产品品牌“容犀智能”,涵盖了“容犀AICC”“容犀Desk”“诸葛/CEP”“容犀Copilot”这四大模块。

其中,容犀Copilot是这次发布会的重头戏。据容联云产业数字云事业群副总经理孔淼介绍,容犀Copilot集“全链路数据+大小模型+分析洞察”于一体,旨在帮助客户在每一次的服务与营销场景中,都能产出更佳的沟通策略。

以容联云为观察切口,不难发现,大模型在营销领域的应用正逐渐深化到几乎每一个营销环节和场景,而这背后所对应的,正是企业们越来越迫切的智能化需求。

1、企业数智化营销,痛点是什么?

某种程度上,一家企业整体的数智化水平,与营销侧的数智化水平紧密相关——对任何一家企业而言,营销向来都是最关键的业务场景之一,直接影响企业营收。

企业们在营销上的智能化需求,近几年也在加速释放出来。CTR《2023年广告主营销趋势调查报告》显示,广告主对AIGC技术的应用持较为积极的态度,已经有36%的广告主开始在营销活动中使用AIGC技术,且62%的广告主认为,未来1-3年,AIGC技术在企业的营销活动中是有力辅助。

在这一层面,近几年众多第三方代理商、SaaS服务商和机构都加速了对AI技术的探索,也陆续落地到实际的产品或解决方案中。

但一来当前市面上的很多AI工具都是单点式的,二来此前AI的能力较为有限,通用性并不高,在实际场景中的应用更偏向于“辨别”而非“生成”。这就导致,尽管业界对营销的智能化探索已经持续了一段时间,但在实际落地过程中,企业仍然面临着不少痛点。

其中最核心的一个痛点在于,在实际的落地过程中,在很多行业,AI工具对企业数字化的赋能,并没有离业务更近。

一方面,近几年AI与营销的融合,整体上遵循着从“易”到“难”的场景拓宽路线在走。根据TE智库,AIGC+营销服务商的布局方向中,聚焦内容生产的约占60%、聚焦创新运营的约占25%,而聚焦到客服、销售、策略与洞察这三个场景的,分别只有10%、5%、5%。

再加上很多的AI工具都是单点式的,实际赋能到的营销场景不够丰富,这就导致,那些对内容营销依赖性较弱,而对客服、销售等营销场景依赖性较强的行业,比如金融行业,AI的赋能力度不够深,一线业务的智能化水平也就很难提上来。

而在当前众多行业开始从过去的以渠道、产品为中心转向以用户为中心的前提下,前端一线业务场景智能化水平的不足,也会影响到企业在服务用户全流程中的数据打通,也就是“数据烟囱”的问题本质上并未解决。

另一方面,很多企业在数字化转型过程中,IT部门所能提供的技术支持,和业务上复杂、多变的需求存在错配。

TE智库数据显示,有42.6%的受访企业中IT部门在数字化转型中起主导作用,41.2%的是企业管理部门,只有11.8%为业务部门。

这对企业而言会带来另一个难题,即企业的数智化转型更多依赖于IT部门,但业务部门源源不断、不断变化的需求,又对企业的IT人才资源提出了挑战。在某种程度上,这与当下企业们降本增效的普遍诉求相悖。

最后,即便一家企业想要搭建起覆盖整个营销链条的智能化生态,在很大程度上,也意味着它可能要同时引入好几款工具,而这其中所涉及到的成本上的挑战、工具间适配层面的挑战、营销全链条数据打通层面的挑战,都不小。

2、一线业务场景的智能化,是关键破局点

大模型的出现,带来了新的机会。

孔淼指出,“大部分公司每天面对的业务场景都处在动态变化中,这种情况下,所谓的AI智能化任重而道远,但如今大模型技术的出现,让我们看到了打破现状的可能性。”

这种可能性,来源于两方面:

一来,随着大模型的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力、记忆能力越来越强,它潜在的应用价值在加速释放;二来,基于大模型的上层AI应用,也能够在客服、销售等落地难度较高的业务场景下,发挥出实际作用。

容联云新发布的生成式应用“容犀Copilot”,是一个直观的观察窗口。

“容犀Copilot”主要面向金融行业提供解决方案,重点落地场景是金融企业在销售、客服这两个关键业务下的自动化和智能化。

孔淼指出,他们在过去的实践中发现,在销售和客服这两个场景下,企业要想真正做到“千人千面”难度很大,关键的影响因素有两个。

“首先是话术,企业面临的竞争环境、客户画像、用户的需求一直处在动态变化中,因此往往好的话术是来自于一线的销售或者客户总结和提炼出来的;其次,即使有一些公司能把这些话术提炼出来,但怎么用也是个难题,因为销售人员跟客户的沟通是一个复杂的过程,客户的提问往往是更随机、灵活的。”他如此说道。

企业破局的关键在于,在销售和客服的管理过程中,如何让一线的业务人员能找到最佳的沟通时机、最佳的沟通内容,来提升会话效果。

“容犀Copilot”的解法是,将智能语音、人物、客服、企微在线会话、业务等数据统一接入,做全链路的数据洞察和优化,从而帮助企业更好、更高效地构建出知识话术、QA和策略,再通过前端的实时推荐赋能给客服坐席和客户经理等。

进一步拆解来看,“容犀Copilot”的能力分为三层:

首先是大模型话术挖掘,企业可以一键快速对海量的历史会话数据进行核对筛选,挑选出更佳话术并生成金牌话术;

其次是智能知识库。它可以帮助企业从零开始构建知识库,包括理解文档知识、知识快搜、智能问答等,并将内部的知识做统一的收纳和管理,不仅降低了对专业训练师的依赖(普通的业务人员就可以),而且所需时间也从此前的几个月缩短到了分钟级;

最后是会话洞察,能够帮助企业高效、便捷地洞察每一次会话的沟通情况,分析客户诉求,精准诊断问题并进行优化。

值得注意的是,针对金融行业细分场景,“容犀Copilot”还打造了场景化客服助手,比如分期挽留助手、荐卡挽留助手、投诉安抚助手等,实时帮助客户快速洞察客户需求,推荐更佳应答话术,诊断客户情绪变化,提醒措辞及注意事项等。

举个例子,某家银行总行信用卡中心高度重视数字化与AI的投入,在电话客服、公众号客服以及App渠道等所有客户交互的入口,都有智能化需求,也在加大投入。

在与容联云的合作中,该银行基于容联云自研的赤兔大模型,在客服场景中,基于生成式AI辅助,整体提升了10%的服务效率,通过准确的意图识别,生成式AI帮助该银行提升了1%的营销转化率(千万级的营收增长)。

3、深入营销场景背后,大模型如何帮助客户创造新的价值?

当大模型以及基于大模型的生成式应用不断在实际的业务场景落地,是不是意味着,能否为企业带来实际业务层面的智能化水平提升,成了衡量大模型价值的唯一标准?

答案并非如此。

“我们一直在思考,我们的大模型到底应该做成什么样子?应该抓住哪些关键的核心点?后来在做大模型的过程中,我们觉得应该着重注意三个核心点,分别是智能性、可控性和投产比。”容联云AI研究院院长刘杰如此说道。

容联云的这一思考,也是当前大模型赛道面临的两个挑战:

一方面是如何保证大模型落地过程中的安全性,尤其是在金融行业此类较为严肃的To B场景中。

刘杰就提到了一个场景——大模型的通用能力越来越强,但它在解决某一个业务角色的问题时,它的知识、回答内容应该是有所限定的,要在业务范围内,不应该是一个开放或者非常自由的对话,不然既可能带来安全风险,也会带来无谓的资源消耗。

容联云的解法是,在赤兔大模型从训练到上线再到应用的过程中,对业务数据进行了模块化,明确各个知识模块的范围界定,让大模型只处理业务角色相关问题。

另一个挑战则在于,怎么帮客户把成本降下来,真正实现降本增效。

容联云的思考是,不完全摒弃小模型,而是采取大小模型打配合的机制来完成能力输出。

“我们更多在考虑的是怎么达成更合理、更实际的大模型调度和分配机制,在特定的一些场景,任务其实相对简单,那么我们就可以让小模型来完成。”刘杰如此表示。

与此同时,基于多年服务金融行业客户的实践,容联云发现,只有这一套机制还远远不够。

原因在于,不少头部金融行业客户在信息安全风险上的要求更高,而依托公有云平台的大模型、小模型,很难满足这类型客户的需求,但对他们而言,私有化部署又会带来在时间、人力、资源等维度的高成本投入。此外,很多客户也有让大模型适配信创体系的要求。

针对这类需求,容联云透露,公司内部正在研发“容犀赤兔一体机”,旨在更高效地满足头部金融客户在安全和信创适配上的需求,同时为中腰部的客户也提供“开箱即用”的服务。

综上所述,不难发现的是,从赤兔大模型到此次发布“容犀Copilot”以及“容犀智能”品牌,容联云在金融行业的大模型竞速赛中,已经率先加速了探索步伐。

容联云还在加速布局海外市场。容联云透露,旗下子公司容联七陌计划在未来推出更多AIGC的智能交互应用。今年3月,容联七陌在日本市场推出了AIGC智能交互应用,是较早一批拥有AIGC落地应用的企业之一。

此外,容联云还将推出基于AIOT平台的金融银行场景解决方案,涵盖安防风控、合规运营、重资管理等多个方面。

布局速度是一方面,但更重要的是,我们看到,对于大模型该如何落地到业务场景、如何帮客户规避风险、如何真正帮客户降本增效上,提升数智化水平上,容联云都有着自己的思考,并且正一步一步落到实处。

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