本期嘉宾：独到科技创始人&CEO 张文浩

Key Points：

1、企业要实现AI转型，关键条件包括明确业务场景和流程中需要引入AI的部分，以及确保足够的数据支持大型模型输出高质量答案。

2、在AI应用中，企业需要深入梳理业务流程和知识，并具备对业务流程高度熟悉的能力。在推动AI应用的过程中，培养团队的意识以及专业负责该领域的人才至关重要。

3、企业更倾向于让AI在辅助人工工作的过程中发挥作用，而尚未完全接受AI可以完全替代人工的观念。

4、AI业务团队的配置主要包括场景寻找、数据准备以及与合作伙伴共同优化场景等人员组成。

5、通过小规模实验和团队协作，企业能够逐步积累经验，为未来更广泛的AI应用打下坚实基础。

6、在营销领域，原生的AI产品相对较少，再加上大企业的工作流难以改变，员工对变化的接受度较低。同时，AI的准确度尚未达到足够高的水平，这使得大家对工作流程的改变感觉尚未迫切。

7、在当前经济环境下，营销技术厂商之间的紧密合作更为普遍，通过资源共享和优势互补，实现共同发展。这种紧密的产业合作有助于整体行业的发展，并促进整体技术创新和市场增长

下面是谈话实录：

问：企业在哪些营销场景下需要AI驱动？

答：许多企业面临着大量的售前场景，尤其是在企业微信私域中进行售前工作的需求相当强烈。他们希望能够及时解答用户经常提出的问题，以更好地为用户提供服务。但由于私域用户体量太大，导致人工很难高效、高质量处理这些问题。因此我们的工具主要是将大模型与私域助理的问答功能结合起来，通过AI提高用户回复效率。另外，由于B2B企业通常对准确性要求也比较高，因此我们也持续通过工程化方式，提升问答准确率。

▲ AI大脑管理

问：不同的客户要定向训练智能助理吗？

答：针对大客户，我们提供一系列全方位的服务，有专门的团队协助大客户沉淀相关信息，包括进行历史数据清洗等。在实施阶段，我们也类似于SAP或Oracle的实施服务，以确保工具的顺利部署。

▲ 数据上传

问：所以可以将我们的产品看成AI Agent？

答：我们是营销领域的agent，专注于售前、运营和客服这三个关键环节。

目前我们的产品提供两种模式：首先是Copilot模式，用户只需上传知识库即可轻松使用；其次是嵌入到我们原有的以RPA+AI为基础的智能对话式SCRM工具DearLink的工作流中。尽管当前还未实现高度智能化，但我们已将用户运营一些关键环节进行了自动化改造。未来，我们的愿景是实现真正智能的agent，使用户能够自动化执行活动策略等流程。并通过更智能、高效且无缝的营销服务，确保用户体验得到进一步优化。 

问：你们的Agent产品的优势是什么？

答：我们的产品具有两个主要特点。首先，它能够显著提高人工替代率，该指标主要衡量机器人在客户工作中所能替代的人工比例。其次，在企业微信中，我们拥有稳定的RPA（Robotic Process Automation）能力，相比市场上其他产品，我们在微信私域生态中提供高效服务的稳定性更为突出。鉴于中国商务沟通通常都依赖微信，我们在这个场景下的互动能力具有独特优势，这也是一些客户选择我们的重要原因之一。

另外，由于我们的核心产研团队都来自清华大学人工智能专业，对AI算法有深厚知识积淀。我们通过不断积累行业数据和理解行业需求，来提升算法准确性，使我们能够进行精细调优，从而持续提高人工替代率，确保机器人在特定领域的准确性更高。

在使用大语言模型时，我们还认识到直接将其embedding效率和效果并不理想，还需要进行通过在同一问题上提高匹配准确率等微调方式，来不断增强产品问答准确性。

问：未来你们将如何基于AI推动产品研发方向？

答：我们的产品计划逐步支持多个终端，并在其他媒体平台也提供类似功能，包括小红书、抖音等。虽然我们目前仍然主要聚焦私域产品和服务，但由于市场对AI的高度关注，如医药企业、健康产业、银行等领域对AI的需求都在不断上升。鉴于这一趋势，我们也将加强在这方面的深度投资。

从市场角度来看，企业对用AI解决实际问题的需求和关注度都非常高。而相关产品是否能够真正解决用户痛点，将直接影响其在市场上的生命力。如果相关产品无法真正解决用户的紧迫需求，在付费方面可能会面临一些困难。我们会密切关注市场反馈，以确保我们的产品能够满足客户的实际需求。

问：企业要实现AI智能化转型，需要满足哪些条件？

答：目前，大多数企业仍处于AI的尝试阶段，而成功应用AI的核心在于有效整理和利用数据。企业在这一过程中需要解决两个关键问题：首先，明确业务场景和流程中哪些部分需要引入AI，这是企业自身比其他人更清楚的信息。其次，确保在应用AI时拥有足够的数据，以支持大型模型输出高质量的答案。

除此之外，服务商在这个过程中的作用是协助企业在拥有足够数据的情况下，迅速实现客户的AI应用场景落地，并确保实际效果符合预期。

整体而言，服务商的角色在于提供专业技术支持，帮助企业克服在AI应用过程中可能面临的技术和实施难题，以确保整个过程的顺利推进。当然，服务商的协助不仅包括技术层面的支持，还包括对业务场景的深刻理解，以便更好地为客户定制解决方案，满足其特定需求。并且这样的协作模式也才有助于推动企业更有效地在AI领域取得实际成果。

问：AI介入企业营销流程和与消费者的互动关系中，会带来哪些新的变化和机会？

答：在AI早期落地阶段，企业更多地将AI视为辅助而非替代。通常情况下，企业也更倾向于在人工审核后才允许机器人回答或者解决问题，以降低潜在的错误带来的负面影响。在实际操作中，企业也首先会经过两三个月的测试，以确保AI的安全性和准确性，然后才考虑将其纳入主流应用。

这表明目前企业更倾向于让AI在辅助人工工作的过程中发挥作用，而尚未完全接受AI可以完全替代人工的观念。这种渐进的采用模式有助于企业逐步建立对AI技术的信任，并在确保安全性和准确性的前提下，更广泛地应用于业务流程中。 

问：这是否提高了企业梳理Know-How、业务流程和SOP的要求？

答：在AI应用中，企业需要深入梳理业务流程和知识，并具备对业务流程高度熟悉的能力。在推动AI应用的过程中，培养团队的意识以及专业负责该领域的人才至关重要。在启动阶段，企业需要寻找适合的落地应用场景，通过小范围试点来验证AI的准确率和效果。

AI业务团队的配置主要包括场景寻找、数据准备以及与合作伙伴共同优化场景等人员组成。合作伙伴也需要参与到优化机器人回答效果的过程中，通过提供后台技术支持等以便企业更容易调整机器人的行动效果。同时，企业可能需要培养专门负责调教机器人的人员，以更好地利用AI技术。

从长远来看，如果AI能够被有效应用，将会对企业的人员结构和业务角度带来显著变化。然而，目前这一阶段仍处于早期，各种POC正在逐步推动AI的应用。通过小规模实验和团队协作，企业能够逐步积累经验，为未来更广泛的AI应用打下坚实基础。 

问：AI与传统营销工具结合，会带来哪些新的变化？

答:目前，整个行业仍然处于+AI的阶段，而非AI+的阶段。主要的趋势都是在原有工作流中嵌入AI以提升效率，例如生成文案和个性化内容推荐等应用场景。这类工具的变化主要是为了辅助人们完成原本需要手动处理的任务，就像Office中的Copilot和其他工具一样。

在营销领域，原生的AI产品相对较少，再加上大企业的工作流难以改变，员工对变化的接受度较低。同时，AI的准确度尚未达到足够高的水平，这使得大家对工作流程的改变感觉尚未迫切。在这个阶段，我们更注重在有限的范围内利用AI来辅助和优化工作流程，以确保更高的工作效率，同时在技术和用户接受度上保持平衡。

问：你们的产品如何为传统营销技术公司赋能？

答：从今年整体趋势来看，厂商之间的合作关系变得更加紧密。尤其在大家普遍面临经济困境和企业求稳心态的情况下，合作成为共同选择。并且在大家都感到"大干不动"的情况下，合作可以实现资源共享和优势互补。

过去，在某一领域（比如机器人领域），各家企业都在进行自主研发。而如今的趋势是，如果某家企业在某个领域取得了突破，其他企业更愿意采取合作的方式。这种合作关系的基调是互相协力，互相取长补短。这种紧密的产业合作有助于整体行业的发展，并促进整体技术创新和市场增长。

问：您如何看待国内未来一两年AI技术和应用发展趋势？

答：从技术发展的角度来看，未来可能会朝着垂直模型的方向发展。在大模型领域，国内公司受到国内竞争和创新环境的限制，难以进行长周期、高不确定性的投资，因此更倾向于追随国外公司的步伐，而非引领行业。相反，垂直模型针对特定领域进行深入挖掘，优化准确率的可能性更大。未来我们可能会看到垂直模型在各个领域百花齐放，每个领域都涌现出更好用的模型和解决方案。