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隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，AI大模型已成為推動各行各業(yè)轉型的關鍵力量。在金融、醫(yī)療、制造等多個行業(yè)中，企業(yè)正積極探索如何利用這些強大的工具來優(yōu)化業(yè)務流程、提高決策質量和增強客戶體驗。

在前面的文章中，風叔完成了三個系列的介紹，包括《5W1H拆解AI Agent系列》、《AI大模型實戰(zhàn)篇系列》和《RAG實戰(zhàn)篇系列》，通過系統(tǒng)原理和源代碼，來幫助大家深入地了解這些前沿的技術范式。接下來，我們正式開啟《大模型應用場景系列》。

大模型的應用場景主要分為toC和toB，toC領域大家相對比較熟悉，市面上也出現(xiàn)了非常多面向C端用戶的大模型產品，比如MidJourney、Character、Notion AI、Kimi等等。同時，大模型C端應用場景的文章也已經汗牛充棟，但是闡述大模型B端應用場景的優(yōu)質文章尚不多見，因此在《大模型應用場景系列》中，風叔將重點圍繞企業(yè)業(yè)務領域，介紹AI大模型能為企業(yè)帶來哪些價值。

本篇文章是一個場景藍圖，先從整體上介紹企業(yè)內部都有哪些應用場景。在后續(xù)文章中，風叔將挑選一些非常有代表意義的場景，展開進行詳細介紹，以及對于企業(yè)，AI應用場景的落地順序是應該怎么樣的。

風叔將場景分為兩類：

一類是通用型應用場景，即在大多數(shù)行業(yè)和企業(yè)內，都會存在的業(yè)務類型，比如營銷、供應鏈、辦公協(xié)作。

另一類是行業(yè)型應用場景，即只存在于特定行業(yè)的應用場景，比如制造業(yè)的智能排產和智能設備維護，醫(yī)療行業(yè)的藥物研發(fā)和智能問診，金融行業(yè)的智能投研和智能交易等等。

我們先來看看行業(yè)通用型應用場景。

一、營銷

營銷的本質是在合適的場景下，將正確的營銷內容觸達給正確的目標客群，以達成特定的營銷目標。任何行業(yè)都存在對營銷的強烈需求，同時營銷部門往往也是企業(yè)預算最為充裕的部門，因此面向營銷領域的AI解決方案，也往往是很多AI初創(chuàng)公司的首選。

我們看看AI大模型可以在營銷的哪些環(huán)節(jié)創(chuàng)造價值。

1.1 營銷素材生成

在企業(yè)營銷中，無論是Ad-hoc campaign，還是always-on的日常營銷場景，都會涉及到活動海報、商品設計圖、商品詳情頁、營銷文案等內容的生成。傳統(tǒng)的做法需要人工拍攝和撰寫，而在AI大模型的助力下，使用者只需要將自己的創(chuàng)意和想法告訴大模型，比如商品類型、內容形態(tài)、內容主題和風格等，由大模型自動完成內容的生產。

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1.2 營銷計劃生成

營銷計劃是企業(yè)進行大型營銷活動的總綱領，包括了企業(yè)的營銷目的、目標人群、營銷渠道、營銷策略和預算分配機制，營銷部門往往需要花費大量的時間進行營銷計劃的對齊和撰寫，非常耗時耗力。而在AI大模型的幫助下，營銷部門只需要給出營銷目標的相關描述，大模型可以查詢各項關鍵數(shù)據(jù)，按客群、渠道、內容等維度拆解營銷預算，制定營銷策略，自動生成詳細的營銷計劃文檔，大幅提升營銷部門效率。

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1.3 自動營銷系統(tǒng)

傳統(tǒng)的自動營銷系統(tǒng)，比如CDP或MA，非常依賴于運營人員的經驗，并且需要進行繁瑣的操作和配置。而利用AI Agent，大模型自動解析營銷計劃文檔，自動生成人群提取和人群觸達指令，完成營銷策略的配置。還能結合用戶歷史上在各個營銷渠道的觸達和點擊數(shù)據(jù)，自動預測每個用戶在每個營銷渠道（比如短信、外呼、小程序、公眾號等）的預估點擊率，實現(xiàn)自動化和個性化的營銷活動。

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1.4 智能導購

傳統(tǒng)的導購都是由真人在執(zhí)行，但往往存在培訓成本高、人員流失率高、回復準確率較低等問題。而通過AI Agent技術，結合RAG系統(tǒng)構建的產品知識庫，AI智能導購可以更快速和精準的回復消費者關于產品或服務的疑問，并能自動提煉消費者標簽，利用合理的話術，引導消費者轉化。

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1.5 智能客服

通過構建企業(yè)專屬知識庫，AI Agent 可以自動回答用戶的咨詢，處理訂單問題和退貨請求。相比傳統(tǒng)智能客服，AI Agent可以支持用戶靈活多樣的問題，不用局限于傳統(tǒng)的Q&A模板，可以大幅節(jié)省準備問答對的時間，提升智能客服的準確率。

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1.6 輿情監(jiān)控

通過爬蟲自動爬取社媒網站的相關信息，例如消費者對企業(yè)/品牌的評論、消費者關注話題等等，然后交給AI大模型或AI Agent進行分析，并自動生成輿情報告，從而幫助企業(yè)更快速應對輿情變化。

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1.7 個性化推薦

將用戶的歷史瀏覽數(shù)據(jù)、購買數(shù)據(jù)以及當下和AI的上下文數(shù)據(jù)，作為輸入給到AI Agent，Agent自動預測用戶在未來對各類商品的購買率，進行重排后輸出預估購買率最高的TopN商品，實現(xiàn)個性化的產品推薦。但風叔并不太建議用AI優(yōu)化這個場景，因為傳統(tǒng)的推薦模型已經非常強大了，基于Transformer的預測模型效果不一定能趕上。

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二、供應鏈

供應鏈的本質是管理好商品從采購、生產、倉儲、物流的全流程，從而保障產品的持續(xù)穩(wěn)定交付。無論是零售、電商、醫(yī)藥，還是面向B端的工業(yè)品、半成品，都需要良好的供應鏈系統(tǒng)來支撐業(yè)務的運行。

2.1 銷售計劃

銷售計劃是企業(yè)供應鏈最為重要的環(huán)節(jié)之一，只有確定了銷售計劃，才能更準確的安排采購和生產。銷售計劃的關鍵在于訓練企業(yè)的銷量預測模型，將過去一段時間內，各個品類的銷量數(shù)據(jù)、促銷活動信息、天氣信息等數(shù)據(jù)，作為輸入給到AI Agent，Agent預測未來一段時間內的銷量，從而幫助企業(yè)提前做好商品配貨。

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2.2 庫存管理

庫存管理的核心作用是為了應對產品銷售的波動性，關鍵是對產品安全庫存的計算。將歷史各個品類的訂單數(shù)據(jù)，各個供應商的供貨數(shù)據(jù)，比如供貨周期、供貨價格，作為輸入給到AI Agent，AI Agent預測每個品類的安全庫存，并在商品庫存預警時，自動發(fā)起采購流程。

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2.3 智能采購

采購計劃是指企業(yè)需要提前采購多少原材料、找哪些供應商采購、采購周期是多久。AI可以對接企業(yè)的供應商、商品BOM等數(shù)據(jù)，詳細解析銷售計劃文檔，結合商品BOM清單、供應商成本和響應時間，輸出標準采購計劃清單。同時，自動向對應的供應商，下單特定數(shù)量的特定商品，并跟蹤采購單的進展，提升采購流程的效率。

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2.4 供應商管理

根據(jù)企業(yè)對供應商的要求，自動在特定網站爬取供應商基本信息，并自動通過郵件等方式聯(lián)系供應商；通過OCR等技術，自動檢查供應商的各項資質和證書，進行篩選和入庫

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2.5 倉儲管理

倉庫工作人員可以通過對話方式，向AI Agent查詢某個商品或品類在哪個區(qū)域；監(jiān)測商品的庫存數(shù)量，當庫存數(shù)量達到安全庫存水位時，自動向采購Agent發(fā)起采購請求，或者發(fā)送提醒給倉庫管理員或采購員；通過OCR技術對各項單據(jù)進行檢查，比如入庫單、出庫單、調撥單等等，對異常信息進行提醒。

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三、辦公場景

辦公場景天然需要和大量的文檔打交道，因此也是AI大模型目前最為成熟和穩(wěn)定的應用領域。

3.1 內部知識助手

通過RAG技術，將企業(yè)內部數(shù)據(jù)，比如產品說明、政策法規(guī)、流程說明、培訓手冊等文檔，構建企業(yè)專屬知識庫。再通過AI Agent，以對話機器人或智能搜索的方式，對內部員工提供服務，即時解答員工的各項問題。

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3.2 文檔助手

相關內外部文件的快速分析、關鍵信息提煉、文檔摘要總結等，方便員工更高效地和內部、外部各部門溝通協(xié)作。比如幫助員工快速總結會議信息、寫周報、擬郵件等等。

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3.3 合同審核

利用AI大模型，幫助法務部門自動審查合同的潛在風險，比如甲乙方權利和義務、合同金額、時間范圍、合同條款等等。同時，還能快速進行前后版本的合同對比，幫助法務部門快速找到合同修改點。通過相關數(shù)據(jù)的訓練，AI還能快速進行合同的起草，大幅提升法務部門工作效率。

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3.4 智能培訓

結合企業(yè)專屬知識庫，利用語音對話或數(shù)字人形象，對員工進行培訓與評估。例如，AI可模擬消費者，和門店員工或導購進行對話，幫助員工快速熟悉對客話術。同時，基于員工的實際回答表現(xiàn)，評估員工的不足之處，并提供針對性的課程指引。

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3.5 代碼助手

幫助IT部門在日常編碼工作中，進行代碼自動補齊、代碼查詢或糾錯、測試用例自動撰寫、自動單元測試等等，提升IT部門效率。代碼助手目前已經是一個非常成熟的領域，也出現(xiàn)了像Cursor這樣的現(xiàn)象級產品。

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3.6 數(shù)據(jù)分析

可與BI報表相結合，以輸入框或語音對話的形式，方便業(yè)務部門快速查詢數(shù)據(jù)或指標。但是AI數(shù)據(jù)分析的難點在于text-to-SQL的轉換準確率，目前比較有效的優(yōu)化方式包括：先生成業(yè)務指標，再做查詢；或者給到大模型足夠多的example，大模型主要做參數(shù)替換。

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總結

在本篇文章中，風叔介紹了AI大模型在行業(yè)通用業(yè)務下的應用場景，主要圍繞營銷、供應鏈和辦公領域。

在下一篇文章中，風叔將繼續(xù)介紹AI大模型在行業(yè)特定場景下的應用，比如制造業(yè)的智能排產和智能設備維護，醫(yī)療行業(yè)的藥物研發(fā)和智能問診，金融行業(yè)的智能投研和智能交易等等。