ChatGPT爆火后，B2C企业如何借力AI？
自对话式AI新模型ChatGPT面世以来，围绕它的讨论与关注经久不绝。人工智能技术的进步再一次激发了商业的想象力，提前预告着它对市场竞争环境的影响以及对效率的改变是前所未有的。
从技术维度来讲，ChatGPT拥有超群的算法，其核心是通过模型自主理解用户语言并准确回应用户问题，真正让我们看到了AI在交互对话时的实用性，代表了AI技术的成熟度。
从应用维度来讲，AI不再仅是一种技术，一种辅助性的工具，而是代表了一种趋向于“AI+”决策方式和服务体验的出现，具备全新商业化的可能。技术、场景组合的方式将驱使AI落地发挥更大的的实践价值，例如在距离我们最近的消费者级的业务场景下，为包括企业内部的员工、企业外部的使用用户而服务。
想象一下，如果有类似ChatGPT的算法模型能够代替与用户交流的服务人员，相当于企业雇佣了一个7x24小时的客服，不知疲倦地专为用户服务，从而随时随地为用户提供一种个性化的实时解答与服务体验。同时，企业员工则避免了此类高强度的重复性工作。
尽管当前的算法模型还存在一定的距离，但这样的场景仍旧有可能存在于未来的用户交互中。
场景是复杂的，技术亦是在不断迭代的，ChatGPT的爆火将推动AI范式转变，开拓更多面向场景的AI应用，带来更多的商业空间。
下面我们以当下算法模型的个性化匹配为例来展望AI嵌入场景的智能化，讲一讲AI是如何影响市场竞争环境、改进效率的。
一、个性化匹配
// 尽可能提高推荐效率与准确度
我们经常谈到“被大数据包围”或者“猜你喜欢”，其实质就是算法模型驱动下的个性化匹配。当然，相对于ChatGPT，个性化匹配的“智能”还有待提高，但匹配效率与业务提升效果是显而易见的。
信息大爆炸时代，对用户来说，每天有大量的商品信息、服务内容呈现在面前，花费了大量的时间和精力却没有找到满足需求的信息；站在企业的角度，生产了大量的产品、花费了无数资源和时间，但销售效果不尽如人意。
而AI在数据、算法的基础上依托于软硬件连接用户、信息、产品，从海量丰富的商品中为用户提供个性化的信息支持、产品推荐与服务体验；在泛人群中为企业找到目标用户。在过往创略科技的合作实践中，通过AI算法模型筛选的目标用户，使销售转化率有10倍以上的提升；在算法驱动的个性化推送中，用户购买率提升了46%。
由此可见，人工智能既能解决在信息量过载、产品供大于求的情况下用户如何选择的问题，还能让企业专注于发挥竞争优势，使企业在场景内找到并服务于目标人群，让科学化的决策方式代替以经验总结推测的决策路径。
人工智能是信息技术的集大成者，ChatGPT的出现则预示着“大规模智能”的进一步应用普及。对当下的人工智能来说，尽管位于商业化浪潮的前夕，但足于看出其威力。那么，未来的人工智能带给商业的想象力可能不止于此。
二、AI赋能业务
// 让智能嵌入更多行业场景
不过，我们仍旧要认识到，单纯的技术应用并不会为企业带来巨大的商业价值，但融合在业务场景中则潜力巨大，可以给未来的企业发展和商业模式带来无尽的想象空间。
让我们先来想象在用户运营侧的业务场景中问答环节的技术应用：
-
用户产生了一个疑问，在和ChatGPT的交互中得到了满足需求的答案；
-
用户产生了一个产品使用的疑问，在企业社群与服务人员的交流中得到了一个解答；
而如果有类似ChatGPT的算法模型能够代替与用户交流的服务人员，则相当于企业雇佣了一个7x24小时的客服人员，不知疲倦地专为用户服务，从而随时随地为用户提供一种个性化的实时解答与服务体验。
数字技术应用放在其他的业务场景中亦是如此，区别在于智能融入不同行业的场景存在差异，AI赋能的范围、要求、作用不一而足，其中关键节点是要弄明白在业务场景中智能应该用在何处。以汽车行业和零售行业的为例，同样是预测性的算法模型，但在实践中应用场景和作用效果都是不一样的：
示例：汽车行业
-
针对潜在培养期用户的乘车试驾，车企通过预测性模型预测其转化率，优先锁定高意向用户，采用短信推送、外呼试驾邀请等措施增强接触频率；
-
针对保有车主等运营期的用户，可基于车联网，云服务平台等实时更新的汽车数据，通过AI算法从中发现细微的变化，评估其影响性，向车主推送预警信息，进行提前预测性维护与保养。基于组合模型算法预测，其准确率最高可超过98.5%，车企实际可提升数倍乃至数十倍的营销效率效果。
示例：零售行业
-
针对线上（APP/小程序）的复购场景，零售通过不同的分析预测模型识别用户规模，预测潜在销量，从而及时调整供货规模和供货形式；
-
针对线下门店运营场景，可基于AI技术搭建模型分析，在仓库选址，库存分布，人员比例等方面的配比达到成本最小化和效率最大化的平衡；同时，门店还会成为AI应用的集中体现，在有效预测洞察之后实现用户自主服务、智能化购物、体验化购物。
未来，伴随着计算机技术的长久发展，AI的“智能化”会逐步从弱向强进一步迁跃，以ChatGPT的智能化应用会持续探索实践落地与商业场景，包括语音工作助手、对话类搜索引擎，还会带动各个应用维度的“AI+”；同时，亦会为包括数据标注、算法、自然语言处理（NLP）等上游带来业务，在数据、算力、算法的协同下整条行业链将共同打开场景的智能化空间。
基于此，作为一家致力于提供AI驱动的客户数据技术解决方案的科技公司，创略科技将以产品为基础、以技术为驱动，不断基于业务应用AI算法实现业务价值，将AI扩展应用于业务场景升级的边界探索，在技术的落地中赋能企业激发更强劲的发展动力，驱动数智化营销闭环。
