DeepSeek用開(kāi)源顛覆了大模型的競(jìng)爭(zhēng)格局，技術(shù)的普惠之光從未來(lái)照進(jìn)了現(xiàn)實(shí)，折射出 AI向垂直領(lǐng)域滲透的加速度。而Manus的爆火則點(diǎn)燃了關(guān)于AI落地的想象力，從“回答問(wèn)題”到“把事辦了”，Agent（智能體）讓AI應(yīng)用的價(jià)值轉(zhuǎn)化成為可能。

擁抱AI，數(shù)云入局不晚、準(zhǔn)且穩(wěn)。作為消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)科技公司，數(shù)云圍繞消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的AI Agent探索其實(shí)在兩年前就已開(kāi)始：以深耕消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域十多年的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)為基石，數(shù)云持續(xù)投入，訓(xùn)練數(shù)云模型、布局營(yíng)銷(xiāo)AI Agent，致力于為品牌及零售企業(yè)的全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)提供更智慧的系統(tǒng)和服務(wù)。

這兩年，數(shù)云AI在應(yīng)用探索上穩(wěn)扎穩(wěn)打，當(dāng)前已小有所成,布局了包括營(yíng)銷(xiāo)旅程助手、BI分析診斷、運(yùn)營(yíng)報(bào)告助手、智能標(biāo)簽等營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，階段性答卷將于陸續(xù)推出。

本篇為序曲，我們邀請(qǐng)到了負(fù)責(zé)產(chǎn)研業(yè)務(wù)的數(shù)云副總裁韓錚、主持?jǐn)?shù)云AI項(xiàng)目的趙曉剛和產(chǎn)品經(jīng)理李鵬,先淺聊一下數(shù)云這些年對(duì)AI的認(rèn)知、探索和規(guī)劃，因?yàn)閷?duì)新技術(shù)的敏感度和認(rèn)知，會(huì)很大程度上影響公司對(duì)此的投入方向和力度。

我們認(rèn)為生成式AI高度適配全渠道消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)賽道，發(fā)展空間大、機(jī)遇多，技術(shù)落地的可行性高。這一點(diǎn)，從近幾年數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)與用戶運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品的發(fā)展歷程就可見(jiàn)一斑：

階段一：營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用。在該階段，品牌及零售企業(yè)出于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的訴求，開(kāi)始采購(gòu)各類數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用產(chǎn)品，如CRM、MA、BI等。

階段二：數(shù)據(jù)集成。品牌及零售企業(yè)開(kāi)始自建或采購(gòu)CDP等系統(tǒng)，用以跨渠道集成用戶運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)OneID打通，對(duì)用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行統(tǒng)一管理。

階段三：數(shù)據(jù)應(yīng)用。品牌及零售企業(yè)在該階段會(huì)重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)對(duì)消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)工作的賦能，即基于前一階段所建立的用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)向應(yīng)用層系統(tǒng)（如CRM、MA、SCRM、BI等）進(jìn)行策略指導(dǎo)和流程提效，最直接的表現(xiàn)形式是用戶標(biāo)簽、人群圈選、用戶360畫(huà)像等。

階段四：數(shù)據(jù)智能，這也是生成式AI大放異彩的時(shí)期。由于消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)工作存在大量的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，每一次營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的結(jié)果、用戶行為反饋、交易訂單達(dá)成都是一次數(shù)據(jù)標(biāo)注的動(dòng)作，這些可量化的數(shù)據(jù)就是訓(xùn)練AI的天然樣本。所以經(jīng)過(guò)前三個(gè)階段的積累和發(fā)展，消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域開(kāi)始具備了適合生成式AI技術(shù)落地的條件：經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)和價(jià)值空間。

作為消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)科技公司，數(shù)云致力于為不同發(fā)展階段的品牌及零售企業(yè)提供陪伴式、一站式的消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和服務(wù)，在生成式AI興起之初，數(shù)云就敏銳感知、積極擁抱，并且也具備了擁抱的能力。在這兩年的探索和實(shí)踐過(guò)程中，我們切實(shí)感受到了AI技術(shù)對(duì)消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)工作的裨益和巨大潛力。

如“看得更清”，即利用AI對(duì)數(shù)據(jù)的深度分析和挖掘?qū)崿F(xiàn)更深入的用戶洞察；又比如“做得更細(xì)”，用最佳實(shí)踐的模型化賦能運(yùn)營(yíng)流程的自動(dòng)化，持續(xù)降低人力成本的同時(shí)提升服務(wù)效率、優(yōu)化營(yíng)銷(xiāo)決策過(guò)程、落地更細(xì)粒度的個(gè)性化運(yùn)營(yíng)。

我們認(rèn)為，個(gè)性化是消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)服務(wù)擁抱生成式AI的價(jià)值之一，它把運(yùn)營(yíng)對(duì)象的顆粒度從“人群”細(xì)化到了“個(gè)人”,判別式AI時(shí)期就在倡導(dǎo)的“千人千面”“個(gè)性化”體驗(yàn)或?qū)⒁蛏墒紸I的出現(xiàn)而成為現(xiàn)實(shí), 實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)“規(guī)模化的個(gè)性化”。

“AI化轉(zhuǎn)型”是建立在數(shù)字化基礎(chǔ)上的更高階、更智能的發(fā)展，應(yīng)該說(shuō)這個(gè)進(jìn)階的過(guò)程從2023年就有了苗頭，在今年年初因Deepseek的爆火而進(jìn)入加速期。

可以這么理解，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心目標(biāo)是“上線”和“連接”，通過(guò)線上線下融合，提升用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ)數(shù)字化水平，關(guān)鍵詞是“效率提升、渠道拓展、數(shù)據(jù)積累”。而 AI化轉(zhuǎn)型的核心目標(biāo)則是“智能”和“個(gè)性化”，側(cè)重于利用AI技術(shù)深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)的智能化、自動(dòng)化和個(gè)性化，把用戶體驗(yàn)和運(yùn)營(yíng)效果提升至新高度,關(guān)鍵詞是“智能決策、個(gè)性化體驗(yàn)、預(yù)測(cè)優(yōu)化”。

數(shù)據(jù)應(yīng)用是數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI化轉(zhuǎn)型的共同關(guān)注，也是進(jìn)階過(guò)渡期的典型特征。

不同的是，“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的數(shù)據(jù)應(yīng)用會(huì)偏描述性和診斷性分析，如分析銷(xiāo)售額、用戶增長(zhǎng)、渠道轉(zhuǎn)化率等，數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值主要體現(xiàn)在報(bào)表和運(yùn)營(yíng)監(jiān)控上，主要用于回答“發(fā)生了什么”和“為什么發(fā)生”。

而“AI化轉(zhuǎn)型”階段則是回答“將會(huì)發(fā)生什么”和“應(yīng)該怎么辦”，數(shù)據(jù)應(yīng)用更偏向預(yù)測(cè)性和決策式的分析，應(yīng)用價(jià)值也體現(xiàn)在驅(qū)動(dòng)智能決策和自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)上，如預(yù)測(cè)用戶未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)行為、生命周期價(jià)值，推薦最優(yōu)的營(yíng)銷(xiāo)策略，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)優(yōu)化等。

AI落地是一場(chǎng)技術(shù)變革,也是認(rèn)知變革，面臨人才、戰(zhàn)略和組織，以及成本和ROI等諸多挑戰(zhàn)，比如：如何自證ROI、持續(xù)獲得管理層支持？怎么確保AI決策的透明度和可解釋性，增強(qiáng)員工信任？怎樣確保工具使用的安全性與合規(guī)性？……

可以說(shuō)，AI技術(shù)在一個(gè)場(chǎng)景的落地速度,很大程度取決于這個(gè)場(chǎng)景的容錯(cuò)率和過(guò)程數(shù)據(jù)的積累情況。智能客服與內(nèi)容生成領(lǐng)域之所以能成為以大模型為代表的AI技術(shù)落地相對(duì)較快的場(chǎng)景，就是因?yàn)樗鼈冊(cè)赗AG技術(shù)和容錯(cuò)率方面有明顯優(yōu)勢(shì),屬于“智慧之樹(shù)”上相對(duì)低垂的果實(shí)，能早落地自然而然。

但讓子彈再飛會(huì)兒，生成式AI的發(fā)展風(fēng)頭正勁，頂級(jí)的智力資源在傾斜、資本在不斷涌進(jìn)，相信隨著以R1為代表的推理模型的普及，模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的決策支持和推理準(zhǔn)確度將不斷提升，與此同時(shí)，企業(yè)對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程數(shù)據(jù)管理意識(shí)也會(huì)持續(xù)加強(qiáng)。在這個(gè)過(guò)程中，更多消費(fèi)者營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)全鏈路上的場(chǎng)景將隨之解鎖。

是的，數(shù)云已完成DeepSeek的接入工作，且Deepseek只是數(shù)云已接入大語(yǔ)言模型的其中之一，依據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景,數(shù)云會(huì)按需調(diào)用合適的模型組合。

這是因?yàn)椴煌Ｐ驮诔杀竞吞卣魃洗嬖诓町愋裕幢銉?yōu)秀如DeepSeek，也存在一定不足，如上下文的長(zhǎng)度無(wú)法適合Function Call和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。

通常來(lái)講，一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景可能需要調(diào)用多個(gè)模型協(xié)同支撐，所以不要迷信某一具體大模型，有用、好用才是王道。

“消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)+AI Agent”是目前數(shù)云在AI領(lǐng)域探索的主要方向，是數(shù)云基于對(duì)客戶實(shí)際業(yè)務(wù)需求的了解和自身數(shù)據(jù)、實(shí)踐優(yōu)勢(shì)的認(rèn)知做出的選擇。

數(shù)云專注于消費(fèi)者數(shù)字化運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，就AI技術(shù)而言是跨賽道的競(jìng)爭(zhēng)者，相較于參與到AI大模型比拼參數(shù)和打榜的敘事中，思考“如何把AI技術(shù)落地到消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域中”才是對(duì)于數(shù)云的客戶有價(jià)值意義的事情，即明確在AI技術(shù)落地時(shí)“解決誰(shuí)的問(wèn)題”、“解決什么問(wèn)題”以及“我有什么、憑什么解決的問(wèn)題”。

數(shù)云關(guān)于AI的探索會(huì)強(qiáng)調(diào)以解決客戶的痛點(diǎn)和需求為出發(fā)點(diǎn)，將AI技術(shù)融入到客戶的業(yè)務(wù)流程中，提升運(yùn)營(yíng)效率和效果。

數(shù)云作為跨賽道競(jìng)爭(zhēng)者的優(yōu)勢(shì)也在于此。在長(zhǎng)期服務(wù)客戶的過(guò)程中，數(shù)云積累了消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景豐富的數(shù)據(jù)和最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)為數(shù)云的AI探索提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，使其能夠在特定場(chǎng)景下為客戶提供更精準(zhǔn)、更有效的AI賦能。

對(duì)于落地場(chǎng)景的選擇，數(shù)云有一套價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)：

1. 實(shí)際業(yè)務(wù)指標(biāo)提升：能否有效提升客戶的銷(xiāo)售額、客戶轉(zhuǎn)化率、客戶留存率等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)？是否顯著降低了客戶的運(yùn)營(yíng)成本、縮短了運(yùn)營(yíng)周期、提升了運(yùn)營(yíng)效率？

2. 客戶滿意度提升：包括易用性、穩(wěn)定性、效果等。

3. 新的商業(yè)機(jī)會(huì)拓展：是否能夠?yàn)榭蛻魩?lái)新的業(yè)務(wù)模式和增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。

當(dāng)前數(shù)云中心化的智能平臺(tái)已初具雛形，包含了AI Agent和數(shù)云模型等，將為數(shù)云系統(tǒng)和服務(wù)提供AI能力支撐。

如前所述，數(shù)云中心化智能平臺(tái)支撐的直接對(duì)象是數(shù)云系統(tǒng)和服務(wù)。圍繞消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，數(shù)云應(yīng)客戶不同的渠道需求，提供數(shù)云麒麟和數(shù)云贏家兩大系統(tǒng)，面向客戶國(guó)內(nèi)和跨境不同的市場(chǎng)布局，提供數(shù)云思源及數(shù)云睿翼兩大服務(wù)。相應(yīng)的，智能平臺(tái)在細(xì)分場(chǎng)景上也會(huì)有所差異。

如在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，我們會(huì)傾向于智能營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)、智能BI、智能業(yè)務(wù)診斷、智能標(biāo)簽、智能客服以及個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)內(nèi)容等。而面向海外市場(chǎng)，我們規(guī)劃了VOC（客戶之聲）、智能SEO等。

舉個(gè)例子，智能客服是我們面向品牌/TP/達(dá)人的私域運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)推出的AI Agent。基于自然語(yǔ)言處理(NLP)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)流程自動(dòng)化(RPA)等技術(shù)，智能客服將以“超級(jí)協(xié)作者”身份，圍繞客戶在私域贏家系統(tǒng)使用過(guò)程中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)，為客戶提供功能咨詢、數(shù)據(jù)快查、指標(biāo)監(jiān)控、運(yùn)營(yíng)策略推薦等服務(wù)能力，輔助客戶更快地定位和解決問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)“系統(tǒng)使用提效-系統(tǒng)服務(wù)提效”和“系統(tǒng)使用門(mén)檻降低-系統(tǒng)服務(wù)人力成本降低”的雙循環(huán)。

產(chǎn)品設(shè)計(jì)的常用思路是“基于規(guī)則”，但AI技術(shù)則提供了一條新路徑:“基于模型”。舉個(gè)例子，設(shè)計(jì)埋點(diǎn)產(chǎn)品時(shí)我們會(huì)抽象事件、指標(biāo)等，但在做智能SEO時(shí)，我們抽象的是SEO優(yōu)化師的工作和技能：TA要做什么、怎么做。這就是Agent的魅力，它是特定場(chǎng)景下一個(gè)有一定自主決策能力和服務(wù)能力的“角色”，其本質(zhì)是把“人”給抽象了出來(lái)，抹平了對(duì)“人”的技能要求。

數(shù)云中心化的智能平臺(tái)就是一個(gè)圍繞消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的Agent集合，把一個(gè)個(gè)相關(guān)崗位的“最佳員工”（如最強(qiáng)導(dǎo)購(gòu)、最佳分析師等）抽象成智能體，置入到數(shù)云產(chǎn)品中，與已有功能相結(jié)合。我們常說(shuō)，產(chǎn)品是工具，產(chǎn)品價(jià)值的發(fā)揮離不開(kāi)好的使用者，數(shù)云中心化的智能平臺(tái)目的就是輔助客戶用好數(shù)云產(chǎn)品，讓營(yíng)銷(xiāo)更有價(jià)值。

誠(chéng)然，借助AI技術(shù)，跨賽道競(jìng)爭(zhēng)將越來(lái)越激烈。但模型、框架、算法、算力等都可以復(fù)制,場(chǎng)景數(shù)據(jù)卻是個(gè)大變量，也是數(shù)云的競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)云落地AI智能的一個(gè)關(guān)鍵抓手就是過(guò)往十多年在全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的服務(wù)過(guò)程中，積累到系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如JourneyBuilder、運(yùn)營(yíng)報(bào)告就是典型的數(shù)據(jù)與知識(shí)依賴場(chǎng)景。

當(dāng)前，數(shù)云已構(gòu)建起AI Decision機(jī)器學(xué)習(xí)與AI Designer生成式模型兩個(gè)AI服務(wù)底層引擎。2025年，數(shù)云將持續(xù)在這兩大引擎的加持下，聚焦全渠道消費(fèi)者運(yùn)營(yíng)的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景快速、低成本、持續(xù)地拓展和設(shè)計(jì)AI Agent能力，幫助品牌及零售企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中獲得AI Agent的切實(shí)賦能。

如您對(duì)數(shù)云AI解決方案感興趣，請(qǐng)關(guān)注后續(xù)內(nèi)容：完整解決方案及AI Agent場(chǎng)景應(yīng)用將于近期推送。