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本文深入探討了AI技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用現(xiàn)狀與未來(lái)潛力，分析了SaaS在中國(guó)的發(fā)展挑戰(zhàn)以及智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)的業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新。通過(guò)具體案例和技術(shù)策略解析，為讀者提供了一條明晰的AI項(xiàng)目接觸和實(shí)施路徑，旨在幫助企業(yè)把握AI時(shí)代的脈搏，開(kāi)啟智能化新篇章。

在過(guò)去五年的數(shù)字化旅程中，我有幸從構(gòu)建面向消費(fèi)者（2C）的數(shù)字化平臺(tái)起步，逐步轉(zhuǎn)型至搭建企業(yè)級(jí)系統(tǒng)（2B），并最終借助人工智能工具為企業(yè)的數(shù)字化產(chǎn)品注入新動(dòng)力（AI-CMS）。在這一過(guò)程中，我深切體會(huì)到數(shù)字化浪潮以及AI的前沿動(dòng)態(tài)，既感到興奮，也不免有些憂(yōu)慮。

自2023年以來(lái)，人工智能的熱潮愈發(fā)洶涌，但隨著時(shí)間的推移，我也明顯感受到AI技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的落地仍處于成長(zhǎng)階段。目前，工業(yè)級(jí)AI的應(yīng)用往往還停留在數(shù)據(jù)信息化和統(tǒng)計(jì)分析的層面，尚未能與產(chǎn)品流程實(shí)現(xiàn)深度整合。此外，AI技術(shù)的成本依然居高不下，這可能會(huì)限制其在某些領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

一、企業(yè)數(shù)字化與AI的關(guān)系

1. 企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用AI的現(xiàn)狀-拿營(yíng)銷(xiāo)AI舉例

探討企業(yè)數(shù)字化的演進(jìn)與AI的關(guān)系，需要拿典型產(chǎn)品和具體場(chǎng)景舉例?？傮w來(lái)說(shuō)，當(dāng)前階段的市場(chǎng)AI應(yīng)用中，大模型是用來(lái)講產(chǎn)品故事的，小模型才實(shí)現(xiàn)快速變現(xiàn)和營(yíng)收。在企業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品的諸多模塊中，數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)是最早擁抱AI的領(lǐng)域。

數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)與AI融合中，AI助手和客服已經(jīng)取得了顯著的成效。例如，AI社群小助手在私域社群運(yùn)營(yíng)中扮演著不知疲倦的角色，它能夠自動(dòng)發(fā)送歡迎語(yǔ)、早報(bào)，以及執(zhí)行各種日常營(yíng)銷(xiāo)任務(wù)。而AI客服則能夠提供一對(duì)一的個(gè)性化聊天服務(wù)，與顧客建立親密的溝通，一旦檢測(cè)到顧客的購(gòu)買(mǎi)意向，便能及時(shí)發(fā)送相關(guān)的購(gòu)買(mǎi)鏈接。

這些應(yīng)用不僅提升了顧客滿(mǎn)意度，還通過(guò)精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦，進(jìn)一步提高了顧客的忠誠(chéng)度，驗(yàn)證了AI帶來(lái)的生產(chǎn)力革新。

2. 企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用AI的未來(lái)潛力

展望未來(lái)，還是拿數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的AI未來(lái)發(fā)展舉例。隨著大模型AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，它將成為數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的重要推動(dòng)力，甚至可以說(shuō)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的盡頭是AI營(yíng)銷(xiāo)。

未來(lái)，所有的廣告平臺(tái)都可能利用AI來(lái)制作廣告，進(jìn)行A/B測(cè)試，品牌也能夠通過(guò)AI和算法為用戶(hù)推薦量身定制的產(chǎn)品。

此外，未來(lái)的數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)將更加注重為用戶(hù)提供個(gè)性化內(nèi)容。無(wú)論是面向企業(yè)（2B）還是消費(fèi)者（2C），品牌都將利用數(shù)據(jù)和智能技術(shù)更準(zhǔn)確地把握用戶(hù)喜好，創(chuàng)造更加細(xì)分的個(gè)性化內(nèi)容，從而提升品牌影響力和顧客忠誠(chéng)度。

二、挑戰(zhàn)與機(jī)遇

1. 追溯軟件服務(wù)（SaaS）在中國(guó)的發(fā)展

數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的發(fā)展從線(xiàn)索整合到CRM系統(tǒng)，再到平臺(tái)化，經(jīng)歷了SaaS這一重要階段。在中國(guó)，SaaS的發(fā)展面臨著特定的挑戰(zhàn)-數(shù)字化轉(zhuǎn)型或Saas軟件本身就是為高利潤(rùn)企業(yè)準(zhǔn)備的，企業(yè)有足夠的利潤(rùn)才能使用軟件來(lái)提升企業(yè)的效率，只是這件事在中國(guó)，高利潤(rùn)企業(yè)都是央國(guó)企，而央國(guó)企對(duì)于軟件的需求是非市場(chǎng)化，因此標(biāo)準(zhǔn)化的Saas在中國(guó)很難發(fā)展，但AI不一樣。

2. AI的機(jī)會(huì)

在我看來(lái)，AI代表一種新的軟件模式，結(jié)合人工智能具備很強(qiáng)的個(gè)性化能力，滿(mǎn)足中國(guó)2B市場(chǎng)需求，而且成本會(huì)越來(lái)越低廉。一旦AI軟件的開(kāi)發(fā)模式趨于成熟，市場(chǎng)機(jī)會(huì)很大。

三、數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化轉(zhuǎn)型的不同

1. 企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型：從第三方執(zhí)行到企業(yè)自建

在企業(yè)轉(zhuǎn)型的執(zhí)行策略上，我們看到了從依賴(lài)第三方服務(wù)到企業(yè)自主構(gòu)建技術(shù)的轉(zhuǎn)變。

1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型：外包至第三方

傳統(tǒng)企業(yè)往往缺乏跨領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)技術(shù)能力，自建技術(shù)團(tuán)隊(duì)不僅成本高昂，而且成效難以衡量。因此，企業(yè)傾向于利用第三方服務(wù)以節(jié)約成本并獲取更專(zhuān)業(yè)的技術(shù)支持。

2）智能化轉(zhuǎn)型：企業(yè)自主主導(dǎo)

在中國(guó)B2B服務(wù)市場(chǎng)，盡管SaaS解決方案尚未普及，但隨著智能代理技術(shù)的發(fā)展，預(yù)計(jì)企業(yè)將越來(lái)越多地在內(nèi)部團(tuán)隊(duì)中進(jìn)行模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)處理，特別是在特定的垂直和B2B應(yīng)用場(chǎng)景中。

2. 智能化轉(zhuǎn)型影響：加速反饋循環(huán)

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，大數(shù)據(jù)分析的效率受限，需要經(jīng)過(guò)咨詢(xún)、調(diào)研、數(shù)據(jù)處理和分析等多個(gè)階段，才能提煉出對(duì)業(yè)務(wù)有價(jià)值的信息。

相比之下，智能化轉(zhuǎn)型通過(guò)AI技術(shù)顯著提高了決策效率，使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策變得更加關(guān)鍵。企業(yè)必須重視數(shù)據(jù)的收集、分析和應(yīng)用，以提升決策的速度和準(zhǔn)確性。

然而，這一過(guò)程中也面臨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的數(shù)字化技術(shù)往往缺乏整合，導(dǎo)致供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)流無(wú)法有效連接。此外，數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)也是企業(yè)必須嚴(yán)肅對(duì)待的問(wèn)題。

3. 轉(zhuǎn)型的作戰(zhàn)方式：從業(yè)務(wù)孤島到AI的整合作戰(zhàn)

轉(zhuǎn)型的作戰(zhàn)方式：從孤立的業(yè)務(wù)單元到AI整合 數(shù)字化轉(zhuǎn)型往往關(guān)注于解決孤立的業(yè)務(wù)問(wèn)題，通過(guò)CRM、CMS、大數(shù)據(jù)、CDP等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和業(yè)務(wù)協(xié)同。

而智能化轉(zhuǎn)型則利用AI優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈管理和生產(chǎn)流程，自動(dòng)理解和連接業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)企業(yè)協(xié)同，無(wú)需跨部門(mén)協(xié)調(diào)，即可提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。

盡管如此，人才需求的挑戰(zhàn)依然存在。AI時(shí)代需要能夠理解并整合不同流程的跨界人才，以提升效率而不犧牲用戶(hù)體驗(yàn)。什么都懂一點(diǎn)的產(chǎn)品經(jīng)理可能更有優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)然，還有一種可能的解決方案是利用大型模型取代產(chǎn)品經(jīng)理的角色，自主實(shí)現(xiàn)AI的落地。這些模型在理解場(chǎng)景指令和工具能力后，能夠整合OCR、TTS、ASR等傳統(tǒng)工具，降低新技術(shù)應(yīng)用的成本。

4. 轉(zhuǎn)型的創(chuàng)新模式：從“抄作業(yè)”到“AI DIY”。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是抄作業(yè)模式，產(chǎn)品經(jīng)理通過(guò)市場(chǎng)調(diào)研和競(jìng)品分析來(lái)設(shè)計(jì)流程，這通常導(dǎo)致產(chǎn)品功能常規(guī)化，通常為了效率而犧牲了2B產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)。

智能化轉(zhuǎn)型則激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，AI提高了企業(yè)軟件服務(wù)的調(diào)試效率和穩(wěn)定性，做到更個(gè)性化DIY，推動(dòng)軟件更好地服務(wù)于生產(chǎn)業(yè)務(wù)。借助AI，2B的軟件產(chǎn)品也有好的體驗(yàn)，更貼合生產(chǎn)力和企業(yè)協(xié)同的需求，從而在市場(chǎng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

但挑戰(zhàn)依然存在，尤其是在企業(yè)協(xié)同方面。AI是否能夠促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作和溝通，與組織文化和團(tuán)隊(duì)建設(shè)緊密相關(guān)。雖然，AI協(xié)作工具/平臺(tái)能夠提高團(tuán)隊(duì)間的交流和信息共享效率，打破部門(mén)間的隔閡，提升協(xié)同創(chuàng)新的能力。然而，Saas軟件面臨的中國(guó)市場(chǎng)問(wèn)題依然存在，企業(yè)規(guī)章制度的約束和舊制度的打破需要自上而下的改革和創(chuàng)新。

四、接觸AI項(xiàng)目的步驟

對(duì)于那些渴望嘗試AI但不知從何開(kāi)始的企業(yè)，建議先保持觀望并積極學(xué)習(xí)，等待技術(shù)進(jìn)一步成熟。大部分企業(yè)實(shí)現(xiàn)的AI還止步在RAG階段（高效檢索系統(tǒng)）

企業(yè)級(jí)AI服務(wù)的精髓在于在通用的大型模型基礎(chǔ)上進(jìn)行定制化的“二次開(kāi)發(fā)”和“二次訓(xùn)練”。雖然當(dāng)前的大型模型在技術(shù)上已經(jīng)取得了突破，但它們?cè)跇I(yè)務(wù)應(yīng)用上的影響尚未完全顯現(xiàn)。企業(yè)需要更強(qiáng)大的大模型算法來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

當(dāng)前階段企業(yè)業(yè)務(wù)想要探索AI，建議的可執(zhí)行策略是：效果預(yù)測(cè) > 選擇模型 > 模型訓(xùn)練。具體步驟：

1. 效果預(yù)測(cè)：利用現(xiàn)有的LLM API和RAG技術(shù)輕量化搭建一個(gè)demo，把本地?cái)?shù)據(jù)存在RAG里，然后評(píng)估效果。
2. 模型選擇：對(duì)于開(kāi)源模型，可以選擇經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的模型，如BERT或GPT系列。閉源模型可以嘗試市場(chǎng)上已有的成熟產(chǎn)品。
3. 模型訓(xùn)練：測(cè)試集就是考試題，可以理解為針對(duì)垂直業(yè)務(wù)自己出若干道考試題，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)和實(shí)施一系列針對(duì)性的測(cè)試，以評(píng)估模型的性能和適用性。