文/陳鋒

　　2016年，人工智能機器人AlphaGo戰勝圍棋世界冠軍李世石之后，AI開始真正進入公眾視野。

　　從那時至今，在商業世界里，無論是那些被外界熟知的商業巨頭，還是層出不窮的創業公司，都試圖加快AI的落地進程，踩中下一個時代風口。

　　但直到去年底Open AI憑借著ChatGPT爆火出圈、帶火大模型以前，無論是在B端還是C端，AI所帶來的智能化落地成果都較為有限。

　　一個典型的場景是，大多數企業的數字化轉型進程中，業務側的智能化都進展緩慢甚至停滯不前;而那些真正在業務側落地了智能化的公司，又往往是為數不多的、有技術積淀且不被成本所累的頭部企業。

　　基于此，如何幫助更多的企業更快、更高效地提升業務側的智能化水平、更好地實現數智化營銷及服務，成了當前大模型落地探索中，最為火熱的一個命題。

　　12月19日，容聯云正式發布了基于其自研的赤兔大模型的全新產品品牌“容犀智能”，涵蓋了“容犀AICC”“容犀Desk”“諸葛IO/CDP/CEP”“容犀Copilot”這四大模塊。

　　其中，容犀Copilot是這次發布會的重頭戲。據容聯云產業數字云事業群副總經理孔淼介紹，容犀Copilot集“全鏈路數據+大小模型+分析洞察”于一體，旨在幫助客戶在每一次的服務與營銷場景中，都能產出更佳的溝通策略。

　　以容聯云為觀察切口，不難發現，大模型在營銷領域的應用正逐漸深化到幾乎每一個營銷環節和場景，而這背后所對應的，正是企業們越來越迫切的智能化需求。

　　1、企業數智化營銷，痛點是什么?

　　某種程度上，一家企業整體的數智化水平，與營銷側的數智化水平緊密相關——對任何一家企業而言，營銷向來都是最關鍵的業務場景之一，直接影響企業營收。

　　企業們在營銷上的智能化需求，近幾年也在加速釋放出來。CTR《2023年廣告主營銷趨勢調查報告》顯示，廣告主對AIGC技術的應用持較為積極的態度，已經有36%的廣告主開始在營銷活動中使用AIGC技術，且62%的廣告主認為，未來1-3年，AIGC技術在企業的營銷活動中是有力輔助。

　　在這一層面，近幾年眾多第三方代理商、SaaS服務商和機構都加速了對AI技術的探索，也陸續落地到實際的產品或解決方案中。

　　但一來當前市面上的很多AI工具都是單點式的，二來此前AI的能力較為有限，通用性并不高，在實際場景中的應用更偏向于“辨別”而非“生成”。這就導致，盡管業界對營銷的智能化探索已經持續了一段時間，但在實際落地過程中，企業仍然面臨著不少痛點。

　　其中最核心的一個痛點在于，在實際的落地過程中，在很多行業，AI工具對企業數字化的賦能，并沒有離業務更近。

　　一方面，近幾年AI與營銷的融合，整體上遵循著從“易”到“難”的場景拓寬路線在走。根據TE智庫，AIGC+營銷服務商的布局方向中，聚焦內容生產的約占60%、聚焦創新運營的約占25%，而聚焦到客服、銷售、策略與洞察這三個場景的，分別只有10%、5%、5%。

　　再加上很多的AI工具都是單點式的，實際賦能到的營銷場景不夠豐富，這就導致，那些對內容營銷依賴性較弱，而對客服、銷售等營銷場景依賴性較強的行業，比如金融行業，AI的賦能力度不夠深，一線業務的智能化水平也就很難提上來。

　　而在當前眾多行業開始從過去的以渠道、產品為中心轉向以用戶為中心的前提下，前端一線業務場景智能化水平的不足，也會影響到企業在服務用戶全流程中的數據打通，也就是“數據煙囪”的問題本質上并未解決。

　　另一方面，很多企業在數字化轉型過程中，IT部門所能提供的技術支持，和業務上復雜、多變的需求存在錯配。

　　TE智庫數據顯示，有42.6%的受訪企業中IT部門在數字化轉型中起主導作用，41.2%的是企業管理部門，只有11.8%為業務部門。

　　這對企業而言會帶來另一個難題，即企業的數智化轉型更多依賴于IT部門，但業務部門源源不斷、不斷變化的需求，又對企業的IT人才資源提出了挑戰。在某種程度上，這與當下企業們降本增效的普遍訴求相悖。

　　最后，即便一家企業想要搭建起覆蓋整個營銷鏈條的智能化生態，在很大程度上，也意味著它可能要同時引入好幾款工具，而這其中所涉及到的成本上的挑戰、工具間適配層面的挑戰、營銷全鏈條數據打通層面的挑戰，都不小。

　　2、一線業務場景的智能化，是關鍵破局點

　　大模型的出現，帶來了新的機會。

　　孔淼指出，“大部分公司每天面對的業務場景都處在動態變化中，這種情況下，所謂的AI智能化任重而道遠，但如今大模型技術的出現，讓我們看到了打破現狀的可能性。”

　　這種可能性，來源于兩方面：

　　一來，隨著大模型的語言理解能力、生成能力、邏輯推理能力、記憶能力越來越強，它潛在的應用價值在加速釋放;二來，基于大模型的上層AI應用，也能夠在客服、銷售等落地難度較高的業務場景下，發揮出實際作用。

　　容聯云新發布的生成式應用“容犀Copilot”，是一個直觀的觀察窗口。

　　“容犀Copilot”主要面向金融行業提供解決方案，重點落地場景是金融企業在銷售、客服這兩個關鍵業務下的自動化和智能化。

　　孔淼指出，他們在過去的實踐中發現，在銷售和客服這兩個場景下，企業要想真正做到“千人千面”難度很大，關鍵的影響因素有兩個。

　　“首先是話術，企業面臨的競爭環境、客戶畫像、用戶的需求一直處在動態變化中，因此往往好的話術是來自于一線的銷售或者客戶總結和提煉出來的;其次，即使有一些公司能把這些話術提煉出來，但怎么用也是個難題，因為銷售人員跟客戶的溝通是一個復雜的過程，客戶的提問往往是更隨機、靈活的。”他如此說道。

　　企業破局的關鍵在于，在銷售和客服的管理過程中，如何讓一線的業務人員能找到最佳的溝通時機、最佳的溝通內容，來提升會話效果。

　　“容犀Copilot”的解法是，將智能語音、人物、客服、企微在線會話、業務等數據統一接入，做全鏈路的數據洞察和優化，從而幫助企業更好、更高效地構建出知識話術、QA和策略，再通過前端的實時推薦賦能給客服坐席和客戶經理等。

　　進一步拆解來看，“容犀Copilot”的能力分為三層：

　　首先是大模型話術挖掘，企業可以一鍵快速對海量的歷史會話數據進行核對篩選，挑選出更佳話術并生成金牌話術;

　　其次是智能知識庫。它可以幫助企業從零開始構建知識庫，包括理解文檔知識、知識快搜、智能問答等，并將內部的知識做統一的收納和管理，不僅降低了對專業訓練師的依賴(普通的業務人員就可以)，而且所需時間也從此前的幾個月縮短到了分鐘級;

　　最后是會話洞察，能夠幫助企業高效、便捷地洞察每一次會話的溝通情況，分析客戶訴求，精準診斷問題并進行優化。

　　值得注意的是，針對金融行業細分場景，“容犀Copilot”還打造了場景化客服助手，比如分期挽留助手、薦卡挽留助手、投訴安撫助手等，實時幫助客戶快速洞察客戶需求，推薦更佳應答話術，診斷客戶情緒變化，提醒措辭及注意事項等。

　　舉個例子，某家銀行總行信用卡中心高度重視數字化與AI的投入，在電話客服、公眾號客服以及App渠道等所有客戶交互的入口，都有智能化需求，也在加大投入。

　　在與容聯云的合作中，該銀行基于容聯云自研的赤兔大模型，在客服場景中，基于生成式AI輔助，整體提升了10%的服務效率，通過準確的意圖識別，生成式AI幫助該銀行提升了1%的營銷轉化率(千萬級的營收增長)。

　　3、深入營銷場景背后，大模型如何幫助客戶創造新的價值?

　　當大模型以及基于大模型的生成式應用不斷在實際的業務場景落地，是不是意味著，能否為企業帶來實際業務層面的智能化水平提升，成了衡量大模型價值的唯一標準?

　　答案并非如此。

　　“我們一直在思考，我們的大模型到底應該做成什么樣子?應該抓住哪些關鍵的核心點?后來在做大模型的過程中，我們覺得應該著重注意三個核心點，分別是智能性、可控性和投產比。”容聯云AI研究院院長劉杰如此說道。

　　容聯云的這一思考，也是當前大模型賽道面臨的兩個挑戰：

　　一方面是如何保證大模型落地過程中的安全性，尤其是在金融行業此類較為嚴肅的To B場景中。

　　劉杰就提到了一個場景——大模型的通用能力越來越強，但它在解決某一個業務角色的問題時，它的知識、回答內容應該是有所限定的，要在業務范圍內，不應該是一個開放或者非常自由的對話，不然既可能帶來安全風險，也會帶來無謂的資源消耗。

　　容聯云的解法是，在赤兔大模型從訓練到上線再到應用的過程中，對業務數據進行了模塊化，明確各個知識模塊的范圍界定，讓大模型只處理業務角色相關問題。

　　另一個挑戰則在于，怎么幫客戶把成本降下來，真正實現降本增效。

　　容聯云的思考是，不完全摒棄小模型，而是采取大小模型打配合的機制來完成能力輸出。

　　“我們更多在考慮的是怎么達成更合理、更實際的大模型調度和分配機制，在特定的一些場景，任務其實相對簡單，那么我們就可以讓小模型來完成。”劉杰如此表示。

　　與此同時，基于多年服務金融行業客戶的實踐，容聯云發現，只有這一套機制還遠遠不夠。

　　原因在于，不少頭部金融行業客戶在信息安全風險上的要求更高，而依托公有云平臺的大模型、小模型，很難滿足這類型客戶的需求，但對他們而言，私有化部署又會帶來在時間、人力、資源等維度的高成本投入。此外，很多客戶也有讓大模型適配信創體系的要求。

　　針對這類需求，容聯云透露，公司內部正在研發“容犀赤兔一體機”，旨在更高效地滿足頭部金融客戶在安全和信創適配上的需求，同時為中腰部的客戶也提供“開箱即用”的服務。

　　綜上所述，不難發現的是，從赤兔大模型到此次發布“容犀Copilot”以及“容犀智能”品牌，容聯云在金融行業的大模型競速賽中，已經率先加速了探索步伐。

　　容聯云還在加速布局海外市場。容聯云透露，旗下子公司容聯七陌計劃在未來推出更多AIGC的智能交互應用。今年3月，容聯七陌在日本市場推出了AIGC智能交互應用，是較早一批擁有AIGC落地應用的企業之一。

　　此外，容聯云還將推出基于AIOT平臺的金融銀行場景解決方案，涵蓋安防風控、合規運營、重資管理等多個方面。

　　布局速度是一方面，但更重要的是，我們看到，對于大模型該如何落地到業務場景、如何幫客戶規避風險、如何真正幫客戶降本增效上，提升數智化水平上，容聯云都有著自己的思考，并且正一步一步落到實處。