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榮耀標識大多數人對AI的理解，都是錯的
在新時代，人工智能對營銷或是品牌服務有沒有幫助？
閱讀前，先思考：
- AI在哪方面無法超越人類？
- AI能在營銷或品牌服務中的哪些要點上發揮作用？
近些年我一直在研究互聯網的計算廣告，市場上缺乏對這個領域的系統性介紹，所以我還寫過一本計算廣告領域的書，并有幸得到互聯網行業的認可。
今天我想和大家探討一個案例：在新時代，人工智能對營銷或是品牌服務有沒有幫助？
社會上普遍認為，人工智能就是機器對算法的深度學習。但我可以準確地告訴大家，這個概念是不對的。
人工智能是被計算機領域的泰山北斗們提出來的，目的是用計算機替代人，來解決一些智能問題，比如代替人的聽、說、讀、寫和交流。人工智能可以用機器學習的方法實現這些，也可以不用。
也就是說，機器學習是人工智能的方法和工具，而不是人工智能本身。
一、營銷與客服的2大關鍵意識
狹義的人工智能領域，主要包括“感知智能”和“認知智能”：感知智能是代替人的五官，認知智能是代替人的思考交流。
波士頓公司在一本書里面提到：人工智能在企業營銷服務方面，能夠為客戶提供個性化的服務、廣告和互動。
現有的所有廣告營銷都是不與用戶互動的，像傳單一樣發到對方手里就完了。但數據顯示：能創造個性化體驗的品牌，可以提高6%~10%的收入。
個性這個詞，大家都耳熟能詳，今天的廣告營銷就是個性化的，千人千面。但是利用人工智能技術，能讓廣告營銷在個性化的基礎上，與用戶互動起來。
我看到現在有很多人，在提到人工智能營銷或是智能服務時，他們總會說這樣一套話：
“我們有多少活躍設備”、“通過SDK采集到多少數據”、“構建了多少標簽”、“識別目標人群”、“進行精準投放”等等。
這些話不可證實，也不可證偽。我相信他們使用了機器學習的技術，但不能說他們使用了人工智能本身。我們今天探討的話題，就是利用人工智能本身，促進營銷服務。
這個過程相當困難，因為大多數人現在對人工智能本身的理解，還處于非常初級的階段。
今天所有的廣告營銷都有一個特點，主動出擊。但卻是以單向宣傳為主，把廣告發出去后面就不管了。這樣的廣告營銷，嚴重缺乏交流和互動，是不對的。
在發展營銷時，一個非常有用的技術是：定向互動。如此運用數據和機器學習，就可以靈活應對不同的情況，千人千面地去投放廣告。
再來看看客服。與營銷相反，客服是用戶有問題直接來找，但不對用戶做調研，而是根據用戶的問題，就事論事來解決。
這兩項工作，本質上是一件事，而保險銷售員在這兩方面做得最好。
保險銷售員不區分營銷和服務（客服）的過程，首先他會與你溝通，跟你成為朋友，目的是獲取你的資料，這個過程他們很耐心。
在營銷里，我們獲取用戶資料是被動的，而保險銷售員的獲取是主動的，就像是客服一樣，針對收集到的需求而擇機銷售。
對于售后服務，保險銷售員也很關心。逢年過節常給用戶寄小禮物，問問家里有什么情況，收集反饋，持續跟蹤更新用戶資料，最終目的是做二次營銷。
這種營銷和服務的無縫接軌，有兩點值得我們學習：一個是服務意識，一個是客戶資料意識。
將來，我們也許可以模仿保險銷售員的方式，建立虛擬的營銷過程。當然，這還需要時間。
二、對“智能體”要有更多想象
現有的人工智能研究分為四類，感知智能、運算智能、運動智能、認知智能。
感知智能的問題，是人們長久以來最想解決的問題，感知包括眼睛、鼻子、耳朵、語音識別等等，這些的進化時間最久，從動物有了這些感官開始就在進化了。
對于運算智能的問題，人工智能可以憑借極高的計算力找到快速的解決路徑，這很有難度，最典型的就是圍棋，但是相對來說，人工智能已經較早地解決了圍棋問題。今天，在所有的博弈類問題上，機器都能秒殺人類。
運動智能也是進化時間最長的，從原始時期就在開始進化。
認知是人類獨有的能力，是形成推理、思維和交流的源泉。我們的交流、對話、理解，全都是認知智能。
人工智能在博弈問題上能超越人類，而人類將在感知、運動和認知三方面得到進化。
我們在營銷服務領域，也對人工智能研究做出過很多探討——
電話外呼機器人，我感受過它的交互體驗，和它聊天會覺得很自然，如果不是專業人士，根本分辨不出來它是機器人，這是交互領域邁出的一大步。
外呼機器人在營銷領域的效果還不錯，相當于一個保險銷售員，在為你做合適的產品推薦，這種概念就是“精準營銷”。
然而，機器人客服與外呼機器人相反，客服是服務，外呼是營銷，但二者的邏輯是類似的，都是用技術解決營銷服務的問題。
總結來說，人工智能時代的品牌營銷與服務方向就是——建立感知和認知能力，實現面向每個客戶全生命周期的服務智能體，記錄和分析用戶數據，交互式進行持續服務。
這個智能體，要有大腦（交互的東西）、可用的產品、個性化模型（類似于保險銷售員的服務意識，針對客戶具體情況進行服務）、客戶資料。
例如肯德基白胡子老爺爺，完全可以在人工智能時代變成一個智能體，所有的營銷和服務渠道，都由這個形象來與客戶做交互。
現在的機器已經可以很主動地進行身份認知了，當然這里有一個法規邊界。比如分眾傳媒的屏幕，在合理授權的情況下，它就可以和人主動交互。
雖然這種場景還沒有實現，但我們可以暢想。
三、人工智能的弱點
很快，機器在感知智能領域，就能與人類越來越接近，因此在主動配合的場景下是可用的。但是不要認為人工智能因此到了一個拐點，其根本問題還沒有解決，人工智能在認知智能方面的能力還差得很多。
認知智能的問題非常有難度，萬物的靈感都是依靠認知智能獲得的。
我們的概念推理，不是從學校教育那里學來的，就像一個大學生和一個文盲做基本的概念溝通，完全沒有障礙。人類80%以上的概念和邏輯，都是在6歲以前，以一種非常奇妙的方式習得的。
現在，所有的人工智能，都是弱人工智能。比如：這個常識——我喝完了一瓶水，所以瓶子變輕了——機器就沒法學，再比如有些新聞，人一聽就知道是假新聞，但是機器就不知道。
因為做到這些，需要具備很復雜奇妙的常識，而機器找不到可以學習這些常識的語料，所以機器在對概念的理解和推理上，目前還不可能趕上人。
這也意味著，我們的暢想，要圍繞以人機交互的方式去營銷和服務，如果是在泛泛的領域，就很困難。
不過，在一些垂直領域，比如醫藥領域，我們感覺很專業，但是對機器而言很簡單。這是因為專業的知識書本上都有，只要有語料，機器就可以學習。
因此，認知智能是人工智能目前最大的挑戰，這不是簡單依靠功能上的改進，或是資源的投入，就可以解決的，這是理論上的鴻溝。
四、總結
科大訊飛是做語音合成起家的，兩年前，訊飛就實現了機器模擬真人聲音，而且模擬得非常逼真。
模擬視覺形象也不比模擬聲音難，訊飛有一個虛擬主持人，不過目前還是影像，但這說明以后想要輸出一個真人形象不是難事。
訊飛還希望，把人工智能的核心技術與營銷和服務結合起來，比如模擬一個人類的銷售員，持續地進行營銷和服務。
營銷領域的資料收集，加上個性化的能力，這是訊飛具備的人機交互基本能力，之后還要做調動資料、語音識別、視覺形象和虛擬形象輸出，現在唯一差的就是人工智能對概念的理解、推理和交流。
因此，我們要在泛場景的前提下做智能體，去進行營銷，還需要些時間，而這件事在一些特殊的垂直場景下，是可行的。
希望在下次跟大家討論時，我能展示出更多有趣和完善的案例。謝謝。
內容來源：2019年11月14日-17日，由msup主辦的“第八屆全球軟件案例研究峰會（簡稱：壹佰案例）”上，科大訊飛副總裁、大數據研究院院長劉鵬進行了以《AI時代的智能營銷與服務探索》為主題的精彩分享。筆記俠作為合作方，經主辦方和講者審閱授權發布。
來源：https://mp.weixin.qq.com/s/-PKdPLih3IF0XUjb90tlRw
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