隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型已成為推動(dòng)各行各業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵力量。在金融、醫(yī)療、制造等多個(gè)行業(yè)中，企業(yè)正積極探索如何利用這些強(qiáng)大的工具來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提高決策質(zhì)量和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。

在前面的文章中，風(fēng)叔完成了三個(gè)系列的介紹，包括《5W1H拆解AI Agent系列》、《AI大模型實(shí)戰(zhàn)篇系列》和《RAG實(shí)戰(zhàn)篇系列》，通過(guò)系統(tǒng)原理和源代碼，來(lái)幫助大家深入地了解這些前沿的技術(shù)范式。接下來(lái)，我們正式開啟《大模型應(yīng)用場(chǎng)景系列》。

大模型的應(yīng)用場(chǎng)景主要分為toC和toB，toC領(lǐng)域大家相對(duì)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(chǎn)品，比如MidJourney、Character、Notion AI、Kimi等等。同時(shí)，大模型C端應(yīng)用場(chǎng)景的文章也已經(jīng)汗牛充棟，但是闡述大模型B端應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)質(zhì)文章尚不多見，因此在《大模型應(yīng)用場(chǎng)景系列》中，風(fēng)叔將重點(diǎn)圍繞企業(yè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，介紹AI大模型能為企業(yè)帶來(lái)哪些價(jià)值。

本篇文章是一個(gè)場(chǎng)景藍(lán)圖，先從整體上介紹企業(yè)內(nèi)部都有哪些應(yīng)用場(chǎng)景。在后續(xù)文章中，風(fēng)叔將挑選一些非常有代表意義的場(chǎng)景，展開進(jìn)行詳細(xì)介紹，以及對(duì)于企業(yè)，AI應(yīng)用場(chǎng)景的落地順序是應(yīng)該怎么樣的。

風(fēng)叔將場(chǎng)景分為兩類：

一類是通用型應(yīng)用場(chǎng)景，即在大多數(shù)行業(yè)和企業(yè)內(nèi)，都會(huì)存在的業(yè)務(wù)類型，比如營(yíng)銷、供應(yīng)鏈、辦公協(xié)作。

另一類是行業(yè)型應(yīng)用場(chǎng)景，即只存在于特定行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景，比如制造業(yè)的智能排產(chǎn)和智能設(shè)備維護(hù)，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(lái)看看行業(yè)通用型應(yīng)用場(chǎng)景。

一、營(yíng)銷

營(yíng)銷的本質(zhì)是在合適的場(chǎng)景下，將正確的營(yíng)銷內(nèi)容觸達(dá)給正確的目標(biāo)客群，以達(dá)成特定的營(yíng)銷目標(biāo)。任何行業(yè)都存在對(duì)營(yíng)銷的強(qiáng)烈需求，同時(shí)營(yíng)銷部門往往也是企業(yè)預(yù)算最為充裕的部門，因此面向營(yíng)銷領(lǐng)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(yíng)銷的哪些環(huán)節(jié)創(chuàng)造價(jià)值。

1.1 營(yíng)銷素材生成

在企業(yè)營(yíng)銷中，無(wú)論是Ad-hoc campaign，還是always-on的日常營(yíng)銷場(chǎng)景，都會(huì)涉及到活動(dòng)海報(bào)、商品設(shè)計(jì)圖、商品詳情頁(yè)、營(yíng)銷文案等內(nèi)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(nèi)容形態(tài)、內(nèi)容主題和風(fēng)格等，由大模型自動(dòng)完成內(nèi)容的生產(chǎn)。

場(chǎng)景價(jià)值：??????????

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1.2 營(yíng)銷計(jì)劃生成

營(yíng)銷計(jì)劃是企業(yè)進(jìn)行大型營(yíng)銷活動(dòng)的總綱領(lǐng)，包括了企業(yè)的營(yíng)銷目的、目標(biāo)人群、營(yíng)銷渠道、營(yíng)銷策略和預(yù)算分配機(jī)制，營(yíng)銷部門往往需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行營(yíng)銷計(jì)劃的對(duì)齊和撰寫，非常耗時(shí)耗力。而在AI大模型的幫助下，營(yíng)銷部門只需要給出營(yíng)銷目標(biāo)的相關(guān)描述，大模型可以查詢各項(xiàng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)，按客群、渠道、內(nèi)容等維度拆解營(yíng)銷預(yù)算，制定營(yíng)銷策略，自動(dòng)生成詳細(xì)的營(yíng)銷計(jì)劃文檔，大幅提升營(yíng)銷部門效率。

場(chǎng)景價(jià)值：????????

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1.3 自動(dòng)營(yíng)銷系統(tǒng)

傳統(tǒng)的自動(dòng)營(yíng)銷系統(tǒng)，比如CDP或MA，非常依賴于運(yùn)營(yíng)人員的經(jīng)驗(yàn)，并且需要進(jìn)行繁瑣的操作和配置。而利用AI Agent，大模型自動(dòng)解析營(yíng)銷計(jì)劃文檔，自動(dòng)生成人群提取和人群觸達(dá)指令，完成營(yíng)銷策略的配置。還能結(jié)合用戶歷史上在各個(gè)營(yíng)銷渠道的觸達(dá)和點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，自動(dòng)預(yù)測(cè)每個(gè)用戶在每個(gè)營(yíng)銷渠道（比如短信、外呼、小程序、公眾號(hào)等）的預(yù)估點(diǎn)擊率，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和個(gè)性化的營(yíng)銷活動(dòng)。

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1.4 智能導(dǎo)購(gòu)

傳統(tǒng)的導(dǎo)購(gòu)都是由真人在執(zhí)行，但往往存在培訓(xùn)成本高、人員流失率高、回復(fù)準(zhǔn)確率較低等問題。而通過(guò)AI Agent技術(shù)，結(jié)合RAG系統(tǒng)構(gòu)建的產(chǎn)品知識(shí)庫(kù)，AI智能導(dǎo)購(gòu)可以更快速和精準(zhǔn)的回復(fù)消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品或服務(wù)的疑問，并能自動(dòng)提煉消費(fèi)者標(biāo)簽，利用合理的話術(shù)，引導(dǎo)消費(fèi)者轉(zhuǎn)化。

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1.5 智能客服

通過(guò)構(gòu)建企業(yè)專屬知識(shí)庫(kù)，AI Agent 可以自動(dòng)回答用戶的咨詢，處理訂單問題和退貨請(qǐng)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(zhǔn)備問答對(duì)的時(shí)間，提升智能客服的準(zhǔn)確率。

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1.6 輿情監(jiān)控

通過(guò)爬蟲自動(dòng)爬取社媒網(wǎng)站的相關(guān)信息，例如消費(fèi)者對(duì)企業(yè)/品牌的評(píng)論、消費(fèi)者關(guān)注話題等等，然后交給AI大模型或AI Agent進(jìn)行分析，并自動(dòng)生成輿情報(bào)告，從而幫助企業(yè)更快速應(yīng)對(duì)輿情變化。

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1.7 個(gè)性化推薦

將用戶的歷史瀏覽數(shù)據(jù)、購(gòu)買數(shù)據(jù)以及當(dāng)下和AI的上下文數(shù)據(jù)，作為輸入給到AI Agent，Agent自動(dòng)預(yù)測(cè)用戶在未來(lái)對(duì)各類商品的購(gòu)買率，進(jìn)行重排后輸出預(yù)估購(gòu)買率最高的TopN商品，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。但風(fēng)叔并不太建議用AI優(yōu)化這個(gè)場(chǎng)景，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的推薦模型已經(jīng)非常強(qiáng)大了，基于Transformer的預(yù)測(cè)模型效果不一定能趕上。

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二、供應(yīng)鏈

供應(yīng)鏈的本質(zhì)是管理好商品從采購(gòu)、生產(chǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、物流的全流程，從而保障產(chǎn)品的持續(xù)穩(wěn)定交付。無(wú)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(yīng)鏈系統(tǒng)來(lái)支撐業(yè)務(wù)的運(yùn)行。

2.1 銷售計(jì)劃

銷售計(jì)劃是企業(yè)供應(yīng)鏈最為重要的環(huán)節(jié)之一，只有確定了銷售計(jì)劃，才能更準(zhǔn)確的安排采購(gòu)和生產(chǎn)。銷售計(jì)劃的關(guān)鍵在于訓(xùn)練企業(yè)的銷量預(yù)測(cè)模型，將過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)，各個(gè)品類的銷量數(shù)據(jù)、促銷活動(dòng)信息、天氣信息等數(shù)據(jù)，作為輸入給到AI Agent，Agent預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)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(kù)存管理

庫(kù)存管理的核心作用是為了應(yīng)對(duì)產(chǎn)品銷售的波動(dòng)性，關(guān)鍵是對(duì)產(chǎn)品安全庫(kù)存的計(jì)算。將歷史各個(gè)品類的訂單數(shù)據(jù)，各個(gè)供應(yīng)商的供貨數(shù)據(jù)，比如供貨周期、供貨價(jià)格，作為輸入給到AI Agent，AI Agent預(yù)測(cè)每個(gè)品類的安全庫(kù)存，并在商品庫(kù)存預(yù)警時(shí)，自動(dòng)發(fā)起采購(gòu)流程。

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2.3 智能采購(gòu)

采購(gòu)計(jì)劃是指企業(yè)需要提前采購(gòu)多少原材料、找哪些供應(yīng)商采購(gòu)、采購(gòu)周期是多久。AI可以對(duì)接企業(yè)的供應(yīng)商、商品BOM等數(shù)據(jù)，詳細(xì)解析銷售計(jì)劃文檔，結(jié)合商品BOM清單、供應(yīng)商成本和響應(yīng)時(shí)間，輸出標(biāo)準(zhǔn)采購(gòu)計(jì)劃清單。同時(shí)，自動(dòng)向?qū)?yīng)的供應(yīng)商，下單特定數(shù)量的特定商品，并跟蹤采購(gòu)單的進(jìn)展，提升采購(gòu)流程的效率。

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2.4 供應(yīng)商管理

根據(jù)企業(yè)對(duì)供應(yīng)商的要求，自動(dòng)在特定網(wǎng)站爬取供應(yīng)商基本信息，并自動(dòng)通過(guò)郵件等方式聯(lián)系供應(yīng)商；通過(guò)OCR等技術(shù)，自動(dòng)檢查供應(yīng)商的各項(xiàng)資質(zhì)和證書，進(jìn)行篩選和入庫(kù)

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2.5 倉(cāng)儲(chǔ)管理

倉(cāng)庫(kù)工作人員可以通過(guò)對(duì)話方式，向AI Agent查詢某個(gè)商品或品類在哪個(gè)區(qū)域；監(jiān)測(cè)商品的庫(kù)存數(shù)量，當(dāng)庫(kù)存數(shù)量達(dá)到安全庫(kù)存水位時(shí)，自動(dòng)向采購(gòu)Agent發(fā)起采購(gòu)請(qǐng)求，或者發(fā)送提醒給倉(cāng)庫(kù)管理員或采購(gòu)員；通過(guò)OCR技術(shù)對(duì)各項(xiàng)單據(jù)進(jìn)行檢查，比如入庫(kù)單、出庫(kù)單、調(diào)撥單等等，對(duì)異常信息進(jìn)行提醒。

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三、辦公場(chǎng)景

辦公場(chǎng)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(yīng)用領(lǐng)域。

3.1 內(nèi)部知識(shí)助手

通過(guò)RAG技術(shù)，將企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，比如產(chǎn)品說(shuō)明、政策法規(guī)、流程說(shuō)明、培訓(xùn)手冊(cè)等文檔，構(gòu)建企業(yè)專屬知識(shí)庫(kù)。再通過(guò)AI Agent，以對(duì)話機(jī)器人或智能搜索的方式，對(duì)內(nèi)部員工提供服務(wù)，即時(shí)解答員工的各項(xiàng)問題。

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3.2 文檔助手

相關(guān)內(nèi)外部文件的快速分析、關(guān)鍵信息提煉、文檔摘要總結(jié)等，方便員工更高效地和內(nèi)部、外部各部門溝通協(xié)作。比如幫助員工快速總結(jié)會(huì)議信息、寫周報(bào)、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(wù)部門自動(dòng)審查合同的潛在風(fēng)險(xiǎn)，比如甲乙方權(quán)利和義務(wù)、合同金額、時(shí)間范圍、合同條款等等。同時(shí)，還能快速進(jìn)行前后版本的合同對(duì)比，幫助法務(wù)部門快速找到合同修改點(diǎn)。通過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，AI還能快速進(jìn)行合同的起草，大幅提升法務(wù)部門工作效率。

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3.4 智能培訓(xùn)

結(jié)合企業(yè)專屬知識(shí)庫(kù)，利用語(yǔ)音對(duì)話或數(shù)字人形象，對(duì)員工進(jìn)行培訓(xùn)與評(píng)估。例如，AI可模擬消費(fèi)者，和門店員工或?qū)з?gòu)進(jìn)行對(duì)話，幫助員工快速熟悉對(duì)客話術(shù)。同時(shí)，基于員工的實(shí)際回答表現(xiàn)，評(píng)估員工的不足之處，并提供針對(duì)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(jìn)行代碼自動(dòng)補(bǔ)齊、代碼查詢或糾錯(cuò)、測(cè)試用例自動(dòng)撰寫、自動(dòng)單元測(cè)試等等，提升IT部門效率。代碼助手目前已經(jīng)是一個(gè)非常成熟的領(lǐng)域，也出現(xiàn)了像Cursor這樣的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品。

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3.6 數(shù)據(jù)分析

可與BI報(bào)表相結(jié)合，以輸入框或語(yǔ)音對(duì)話的形式，方便業(yè)務(wù)部門快速查詢數(shù)據(jù)或指標(biāo)。但是AI數(shù)據(jù)分析的難點(diǎn)在于text-to-SQL的轉(zhuǎn)換準(zhǔn)確率，目前比較有效的優(yōu)化方式包括：先生成業(yè)務(wù)指標(biāo)，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(jié)

在本篇文章中，風(fēng)叔介紹了AI大模型在行業(yè)通用業(yè)務(wù)下的應(yīng)用場(chǎng)景，主要圍繞營(yíng)銷、供應(yīng)鏈和辦公領(lǐng)域。

在下一篇文章中，風(fēng)叔將繼續(xù)介紹AI大模型在行業(yè)特定場(chǎng)景下的應(yīng)用，比如制造業(yè)的智能排產(chǎn)和智能設(shè)備維護(hù)，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。