企业用上AI营销，有的在驱动成单转化，有的已经在重构企业生产

先讲一个场景：卖男装。

男性消费者可能是市场上最难打动的一个群体，无论是商务品类，还是时尚休闲，男性对服装有着更高的要求，单纯品牌带来的高溢价并不能完全满足其需求，注重舒适度、质感、时尚感、以及品牌价值等，都是其考虑的因素。而大部分男性缺乏穿搭能力，男装展示的效果图适合于标准身材，并不一定能适合所有人。如果想购买成套男装，不同颜色、尺码的对比过程会非常繁琐。这对于一个不想浪费时间在逛街和试衣服上的男性而言，非常常见。

因而，对于商家而言，想要卖好男装，提高消费者购买意愿，设计穿搭是本质。

如果能够通过AI识别出该群体的日常风格、穿着场合等，或者根据上传的个人特征、服装照片，再利用AI生成高写实感的虚拟试穿图，可让他们提前感知穿搭效果，提高购买效率。

事实上，此前针对该场景的解决方案并不在少数，但因为建设成本等因素，并没有达到规模化生产的阶段。大模型技术带来的场景泛化能力，有望改变这一现状。

据衔远科技阐述，他们在小程序创建的“穿搭方案库”，已经建立用户穿搭方案超10000套，为商家提升了3%的私域成交转化率。而这家公司想做的也不只这些，除了穿搭场景，还有AI模特、社媒运营、为导购提供AI助理进行私域运营、以及从商机发现到营销、生产全链路的企业数字化转型……逐步深入产业。

衔远科技是谁

衔远科技成立于2021年底，目前衔远科技自研了大语言模型ProductGPT和多模态大模型ProductDiffusion，并且已经通过中央网信办备案。跟许多AI技术驱动的ToB公司一样，需要结合具体产业场景落地，衔远科技选择了用户需求快速变化的商品消费领域。

清华大学惠妍讲席教授、衔远科技创始人周伯文观察到，中国消费市场在过去几年发生巨大变化，需求侧不断创新，使得中国消费市场的潜力巨大。“而人货场的连接、匹配、分发，完全有机会利用通专融合大模型实现在供给端的更高效率，在营销侧更具创意的产品设计，以及更高效、更互动的消费者服务。”

在此之前，老的做法是就是用大量的（小）模型，需要算法人员不断维护、迭代模型，研发成本居高不下，同时对消费者也没有充分的理解，比如产品创新是一个模型，物流是另外一个模型，对于这些细节的理解迭代无法融合。但大模型改变了这一切。

而在4月25日下午的发布会上，周伯文提出了将大模型技术与产业结合在一起的路径，即“模用一体、通专融合”。

“模用一体”，意味着要在模型在做顶层设计和应用时要考虑一体化、系统化；“通专融合”，即在保持泛化能力基础上，通过模型设计持续加强专业性。

在周伯文看来，如何在保持泛化性的基础上保障专业性是行业突破的核心。“通专融合”能够在保障泛化能力的前提下，通过“模用一体”实现数据飞轮，进而达到领域专家90%以上的专业水平，实现Expert AGI。

而落地到产业、商业化层面，周伯文引用“快思考”与“慢思考”到人工智能体系，并将其落地到衔远科技通专融合架构中。其核心逻辑就是，慢模型提供高阶推理能力来指导内容框架的生成，快模型进行只是填充和个性化内容生成。通过通用慢模型与专业快模型的协同，同时兼具专业性、泛化性、更低推理成本。

基于模用一体、通专融合这套理念，衔远科技还公布了基于自研大模型的MODI摹小仙AI营销大脑。据称，该一站式营销自动化产品解决方案，目前提供三种交付模式：SaaS层面，目前已推出热点营销、AI商拍、AI视频等三款SaaS应用；aPaaS层面，提供给企业的任一营销系统进行功能整合，提升营销系统智能化；MaaS，可支持围绕企业私有数据进行定制化训练，更加深入了解企业需求和风格，提高营销洞察、创意策划、内容生成、营销转化等能力，实现营销体系全面升级。

衔远科技产品副总裁刘佐立指出，区别于MarTech，衔远科技希望走更加颠覆的MarAI能力，打造AI原生的营销自动化底座。目前，MODI已开放测试申请，预计五月下旬正式上线。

内容营销要创意，人机协同不是谁取代谁

目前看来，衔远科技是非常典型的AI toB思路，力求实现营销物料自动化生产投放，全流程效率提升推进品效合一。但正因如此，在当下企业需求环境、资本融资环境变得更为理性、深刻的背景下，衔远科技也在此次发布会上强调了对商业化的路径思考。

那么，要做这件事情，打动头部客户是核心命题。这个市场存在明显的“二八原则”，过去往往是掌握了营销预算的大客户方，如快消、美妆等，占据了市场内近乎八成的营销预算。随着电商形态的持续进化，从京东、淘宝等聚合式平台，到抖音、快手、小红书等内容电商、直播电商，大量的品牌商有更多的渠道和方法掌握与消费者的距离。

比如在内容营销领域，作为技术方案提供商，需要对接电商平台了解消费者信息，也需要与品牌商对接，告诉品牌应该怎样设计、在哪里设计、分发什么样的些元素适合这些人群，最终使得生意得以优化。而这部分内容本身会跟人有关，将原本打动消费者、促使消费者种草的营销理念，转化为结构化的数据和知识，而这直接决定了大模型落地产业也需要“数据飞轮”：

深入理解商品内涵，能够创作出更优质的营销内容，好的内容进而有助于更有效地转化为商机；随着模型泛化和专业性越强，消费者的满意度也会不断提升，进而促进与品牌之间的互动。

南讯股份服务于零售行业，同样表达对了生成式AI驱动驱动营销的积极态度。南讯股份创始人&CEO陈碧勇指出，对于品牌商而言，更精准的内容才能为其实现更高效的运营，大模型可以可以在其中扮演重要价值。此外，目前品牌商有强数据分析需求，但落地到产品如ChatBI则需要不断对AI进行训练，比如客单价、复购率、销售额这些听起来很简单的事情，AI还并不能理解。

而伊利集团数字科技中心技术负责人程国强还谈到一点，做内容营销需要好的创意，而人与机器最大的区别就是最了解用户，懂得如何策划活动，其直觉往往比大模型更为敏锐。大模型更多的是一个辅助工具，通过提出好问题并获取相关数据，实际上也是对员工能力的一种提升。实现人机协同，而不是谁取代谁。（本文首发于钛媒体APP， 作者｜杨丽，编辑 | 盖虹达）