今天小編分享的科技經驗：AI 大模型如何重構消費品牌的產品-用戶關系？，歡迎閱讀。
關于 AI 在出海圈的應用，比如用 Midjounery 生成概念圖甚至產品宣傳圖，或者用 ChatGPT 寫產品包裝和社媒文案，品玩 Global 之前已經通過一篇文章介紹，這已經是很多跨境商家的基本操作。
由于 " 湧現能力 " 的出現，通用大模型 AI 在互動、生成、推演、計算等方向上的能力都得到了巨大的提升。這意味着 AI 将更深入地影響業務的每一個條線，而不僅僅是圖文自動生成那麼簡單。
2023 FBIF 食品飲料創新論壇上，企業創新數智化技術服務商——銜遠科技創始人周伯文向品玩 Global 分享了他的見解。
從產品營銷的角度來說，AI 大模型的進步和垂直領網域能力的分化帶來了機會，意味着今天企業業務場景中遇到的問題，都有機會找到更好的解決思路；而挑戰和困難在于，企業主不僅要理解高速發展的 AI 技術，基于業務需求選擇适合自身的 AI 大模型，還要能夠協調好不同 AI 工具和模型之間協同使用的問題，讓内部接入新技術的成本最低，收效最高。
那麼問題來了：在漫長復雜的產品和品牌營銷過程中，有沒有機會在某個特定行業或領網域内，用一個大模型解決企業的所有問題？
通用大模型的 " 能力湧現 " 和垂直領網域的能力分化
在 ChatGPT 為代表的的這一波創業浪潮裡，擁有學術和業界雙重背景的周伯文無疑是備受關注的明星創始人。他曾任京東集團技術委員會主席、美國 IBM 人工智能基礎研究院院長，他任職 IBM 期間提出的 " 自注意力融合多頭機制 " 的自然語言表征機理，成為 ChatGPT 背後所使用的 Transformer 架構的核心思想之一。
在與品玩 Global 的對話中，周伯文表示， AI 大模型将是未來企業 IT 基礎設施般的重要存在。他創立的銜遠科技就致力于用 AI 重塑商品價值。
以 FBIF 論壇主要關注的，也是銜遠科技當下正重點服務的食品飲料行業為例，據市場調研數據，2020 年時，AI 在食品飲料行業的市場價值就已經達到 30 億美金且在持續增長，但當時 AI 還只是處在所謂的 " 狹義人工智能 " 階段，即一個模型只能實現一類特定任務或功能，比如食品研發、營銷、自動化生產、食品監控等。
同一時期，周伯文在京東帶領團隊從零搭建了一個叫做 JD AI NeuHub 的人工智能開放平台，目的就是幫助各行各業在供應鏈上去做效率優化，涉及產品定義、設計、用戶研究、市場洞察、交易、售後、客服等諸多場景。這個平台最終做到每天調用量達到 100 億次。
如此的高頻使用，證明了 AI 在實際產業中的應用價值，也暴露了當時 AI 落地的難點：支持服務不同場景的任務需求的背後，是周和團隊在 NeuHub 上部署了數百個不同的 AI 模型，才得以實現的。其部署和實施的技術難度和成本之高，幾乎只有實力雄厚的大廠才能實現。
但今天的機會點在于，有可能用一個模型去實現過去數百個場景中需要的功能，并與人進行智能的協同互動。這将極大降低以 AI 賦能企業的門檻，甚至改變很多行業内部的工作模式。
一個通用模型，賦能企業全生命周期，重構產品 - 用戶關系
在周伯文看來，品牌或產品的一個完整的生命周期閉環，是從機會洞察（Discover）開始，到產品定義（Define）、設計（Design）、研發（Develop），再到最終的推向市場完成營銷轉化（Distribution）的 5D 流程。無論是國内零售電商、出海跨境電商，或是食品飲料、3C 電子等不同品類的零售企業，底層鏈路都有共性。
圖源：銜遠科技
這一閉環中的每一個環節，都需要產品和市場人員投入大量精力，或進行用戶和市場調研，或捕捉行業熱點。市場現有的解決方案，大多專注于其中的單一環節，尤其是在營銷轉化環節，競争激烈。過去的解決辦法是通過不同的數智化工具來輔助解決，單點突破式地賦能產品和營銷人員。
而銜遠科技想做的，就是打造零售垂直領網域的大模型，打通商品和用戶的關系，讓 AI " 想你所想 "，在產品研發到營銷的任意環節為營銷人員甚至用戶直接提供支持和協助。
周伯文博士認為，首先在大模型賦能下，用戶和產品之間的二元關系将被重構。
洞察用戶和市場機會，以及產品定義和設計，這兩個功能借助大模型能力，能夠穿透營銷和產品傳統意義上復雜多層次的工作流程，直接将 " 用戶 " 和 " 產品 " 這兩個要素聯系起來，讓企業和企業内部的員工，能夠簡單粗暴地透過種種數據和現象，看到最本質的用戶需求，并且直接以特定的產品功能點去匹配需求。在現有產品或功能不足以滿足需求的情況下，還能創造新的產品，以更好地匹配市場需求。這種以終為始的思路，會極大地改變人們的工作習慣，降低新品開發和營銷難度的同時，達到更好效果。
周伯文表示，利用銜遠大模型的強大預測生成能力，他們能夠幫助企業預測消費者和商品體驗的依存關系、細顆粒度的對應關系，從而幫助產業人員重新深刻理解什麼樣的消費者需要什麼樣的商品，甚至具體到消費者在什麼樣的場景、體驗上，被什麼樣的品牌參數、材質、文化符号、功能等價值點打動，從而與品牌發生什麼樣的互動。
圖源：銜遠科技
其次，這也是零售電商行業的企業在公司内部，首次通過一個大模型，就能夠實現 5D 產品全生命周期的完全賦能。
" 生成式人工智能讓 5D 第一次有可能用同一個 AI 基礎模型跑起來。而且能夠将 5D 的數據集中到一起并實現全部穿透，這類場景以前是不存在的。" 不久前周伯文接受品玩采訪時曾這樣指出。
從產品和市場團隊關心的市場機會洞察，供需分析，新品定義，爆品開發，產品研發，到營銷和銷售團隊關心的人群定位畫像，廣告内容生成，用戶觸達轉化 …… 這些企業内部各有分工但都緊密關聯的崗位和工作内容，以及面向不同用戶的千人千面的定制化需求，在歷史上第一次有機會通過一個大模型就實現完全支持，這将是企業數智化和經營提效的巨大轉變。
在大模型支持下，5D 鏈條上的任何部門的員工，都能獲得個性化且專業的支持，能夠快速調用内部知識，獲取基于數據的洞察等。銜遠在自身大模型的基礎上，搭建了一個企業級的通用多輪對話平台 ProductGPT，可以面向企業内部不同職責分工的員工，扮演不同的 CoPilot（副駕）角色，相當于每個員工都有一個 " 專家 " 外腦，具備專業知識和海量信息，可以随時響應，無限刷新，從而賦能每一個員工高效完成工作。
圖源：銜遠科技
并且，由于大模型的自然語言理解和互動屬性，這種支持能夠簡單快捷地通過多輪對話獲取，不需要對員工進行額外的使用技能培訓，上手快速但提效明顯，尤其是能夠減少員工對于個人經驗的依賴，提升依靠數據分析決策的能力和效率，反向以智能化帶動數字化，是絕佳的生產力工具。
對話互動案例，圖源：銜遠科技
除此之外，銜遠大模型也具備其他基于通用大模型的能力，但都根據零售電商行業進行了進一步的能力 " 微調 "，以更适配建立產品 - 用戶關系的垂直需求。如支持多模态内容生成，可以根據產品和用戶特點，生成千人千面的個性化營銷素材，提供從文案到圖片等多種模态的產出内容。這些能力也集成在銜遠平台提供的多種現成衣務選擇裡，可以和產品營銷前序的市場洞察、產品設計等内部内容對接，不用額外再接入其他的工具。
這也回應了他決定創業時，在朋友圈公布的對于商業模式與產品價值的構想：垂直整合從自有基礎大模型到應用、到終端用戶的全場景閉環，以實現生成式 AI 技術與商業價值 " 雙落地 "。
出海行業天生适用 AI 大模型
在 FBIF 上，銜遠公布了在食品飲料行業的品牌合作案例：與蒙牛集團達成合作，幫助蒙牛做了企業自身的大模型私有化部署，提供了更貼合乳品飲料行業的全套品牌解決方案。其中有提及基于市場洞察和競品研究，由 AI 主動生成的新品創意以及可落地的產品配料組合方案。令人印象深刻的同時，品玩 Global 也相當好奇，這種大模型能力，能否遷移到出海領網域。畢竟，相比國内，跨境面臨着跨語言、跨文化等更為復雜的市場洞察需求，以及同樣激烈的選品競争和品類創新訴求。
對此，在會後的交流中，周伯文也給出了令人振奮的回應。他認為，在海量數據 + 規模效應的大背景下，利用 AI 提效，天然适配于企業出海業務場景。
首先，大模型的多語種理解和翻譯能力，可以解決出海最大的挑戰之一：語言和文化障礙。這對出海企業的市場洞察、產品本地化和客服都是必須應對的挑戰。然而，具備通用能力與專業知識的大語言模型卻可以輕松承擔相關任務，無論是多語種環境的用戶溝通交流，還是本地化的品牌内容生產，都能幫助出海企業顯著提高客戶溝通與服務的效率和質量。
AI 生成圖片，by 通義萬相
其次，AI 大模型對數據的整合、挖掘及分析能力，将有助于企業快速識别復雜多變的海外市場中的用戶趨勢和商業機會，并為企業制定本地化策略提供支持。例如，借助 AI 技術自動總結社交媒體趨勢、生成顧客畫像、記錄顧客對話，輔助員工在海外市場落地品牌營銷工作，并為消費者提供個性化的營銷和服務。
銜遠科技也正積極拓展跨境電商尤其是 B2C 出海企業的合作場景和資源， 願意與更多這一領網域的合作夥伴共建更适配出海領網域的大模型和具體應用。
我們亦觀察到，在 ChatGPT 為代表的這一波大模型浪潮中，跨境電商行業是最早做出反應、積極實踐探索的。當前落地較快的工具和應用場景，主要還是集中在内容生成類工作上。但當大模型工具與應用更深地參與到跨境生意的更多環節和鏈條中去，并跟與之協作的人們產生更多碰撞，甚至改變現有的工作習慣和工作方法之後，AI 在出海行業的深遠影響才會更多顯現出來。
在當前復雜多變的全球背景下，大模型可能是中國企業出海過程中的一個重要變量，我們期待看到更多場景下的 AI 落地應用。
