內容來源： 2019年11月14日-17日，由msup主辦的“第八屆全球軟件案例研究峯會（簡稱： 壹佰案例）”上，科大訊飛副總裁、大數據研究院院長 劉鵬 進行了以《AI時代的智能營銷與服務探索》爲主題的精彩分享。 筆記俠作爲合作方，經主辦方和講者審閱授權發佈。

封面設計  &  責編  | 馬暢

第   4495   篇深度好文：2838 字 | 8 分鐘閱讀

大家好，近些年我一直在研究互聯網的計算廣告，市場上缺乏對這個領域的系統性介紹，所以我還寫過一本計算廣告領域的書，並有幸得到互聯網行業的認可。

今天我想和大家探討一個案例： 在新時代，人工智能對營銷或是品牌服務有沒有幫助？

社會上普遍認爲，人工智能就是機器對算法的深度學習。 但我可以準確地告訴大家，這個概念是不對的。

人工智能是被計算機領域的泰山北斗們提出來的，目的是用計算機替代人，來解決一些智能問題，比如代替人的聽、說、讀、寫和交流。 人工智能可以用機器學習的方法實現這些，也可以不用。

也就是說， 機器學習是人工智能的方法和工具，而不是人工智能本身。

一、營銷與客服的2大關鍵意識

狹義的人工智能領域，主要包括“感知智能”和“認知智能”： 感知智能是代替人的五官，認知智能是代替人的思考交流。

波士頓公司在一本書裏面提到： 人工智能在企業營銷服務方面，能夠爲客戶提供個性化的服務、廣告和互動。

現有的所有廣告營銷都是不與用戶互動的，像傳單一樣發到對方手裏就完了。 但數據顯示： 能創造個性化體驗的品牌，可以提高6%~10%的收入。

個性這個詞，大家都耳熟能詳，今天的廣告營銷就是個性化的，千人千面。 但是利用人工智能技術，能讓廣告營銷在個性化的基礎上，與用戶互動起來。

我看到現在有很多人，在提到人工智能營銷或是智能服務時，他們總會說這樣一套話：

“我們有多少活躍設備”、“通過SDK採集到多少數據”、“構建了多少標籤”、“識別目標人 羣”、“進行精準投放”等等。

這些話不可證實，也不可證僞。 我相信他們使用了機器學習的技術，但不能說他們使用了人工智能本身。 我們今天探討的話題，就是利用人工智能本身，促進營銷服務。

這個過程相當困難，因爲大多數人現在對人工智能本身的理解，還處於非常初級的階段。

今天所有的廣告營銷都有一個特點，主動出擊。但卻是以單向宣傳爲主，把廣告發出去後面就不管了。 這樣的廣告營銷，嚴重缺乏交流和互動，是不對的。

在發展營銷時，一個非常有用的技術是： 定向互動。 如此運用數據和機器學習，就可以靈活應對不同的情況，千人千面地去投放廣告。

再來看看客服。 與營銷相反，客服是用戶有問題直接來找，但不對用戶做調研，而是根據用戶的問題，就事論事來解決。

這兩項工作，本質上是一件事，而保險銷售員在這兩方面做得最好。

保險銷售員不區分營銷和服務（ 客服 ）的過程，首先他會與你溝通，跟你成爲朋友，目的是獲取你的資料，這個過程他們很耐心。

在營銷裏，我們獲取用戶資料是被動的，而保險銷售員的獲取是主動的，就像是客服一樣，針對收集到的需求而擇機銷售。

對於售後服務，保險銷售員也很關心。 逢年過節常給用戶寄小禮物，問問家裏有什麼情況，收集反饋，持續跟蹤更新用戶資料，最終目的是做二次營銷。

這種營銷和服務的無縫接軌，有兩點值得我們學習： 一個是服務意識，一個是客戶資料意識。

將來，我們也許可以模仿保險銷售員的方式，建立虛擬的營銷過程。 當然，這還需要時間。

二、對“智能體”要有更多想象

現有的人工智能研究分爲四類，感知智能、運算智能、運動智能、認知智能。

感知智能的問題，是人們長久以來最想解決的問題，感知包括眼睛、鼻子、耳朵、語音識別等等，這些的進化時間最久，從動物有了這些感官開始就在進化了。

對於運算智能的問題，人工智能可以憑藉極高的計算力找到快速的解決路徑，這很有難度，最典型的就是圍棋，但是相對來說，人工智能已經較早地解決了圍棋問題。 今天，在所有的博弈類問題上，機器都能秒殺人類。

運動智能也是進化時間最長的，從原始時期就在開始進化。

認知是人類獨有的能力，是形成推理、思維和交流的源泉。 我們的交流、對話、理解，全都是認知智能。

人工智能在博弈問題上能超越人類，而人類將在感知、運動和認知三方面 得到進化 。

我們在營銷服務領域，也對人工智能研究做出過很多探討——

電話外呼機器人，我感受過它的交互體驗，和它聊天會覺得很自然，如果不是專業人士，根本分辨不出來它是機器人，這是交互領域邁出的一大步。

外呼機器人在營銷領域的效果還不錯，相當於一個保險銷售員，在爲你做合適的產品推薦，這種概念就是“精準營銷”。

然而，機器人客服與外呼機器人相反，客服是服務，外呼是營銷，但二者的邏輯是類似的，都是用技術解決營銷服務的問題。

總結來說，人工智能時代的品牌營銷與服務方向就是—— 建立感知和認知能力，實現面向每個客戶全生命週期的服務智能體，記錄和分析用戶數據，交互式進行持續服務。

這個智能體，要有大腦（ 交互的東西 ）、可用的產品、個性化模型（ 類似於保險銷售員的服務意識，針對客戶具體情況進行服務 ）、客戶資料。

例如肯德基白鬍子老爺爺，完全可以在人工智能時代變成一個智能體，所有的營銷和服務渠道，都由這個形象來與客戶做交互。

現在的機器已經可以很主動地進行身份認知了，當然這裏有一個法規邊界。 比如分衆傳媒的屏幕，在合理授權的情況下，它就可以和人主動交互。

雖然這種場景還沒有實現，但我們可以暢想。

三、人工智能的弱點

很快，機器在感知智能領域，就能與人類越來越接近，因此在主動配合的場景下是可用的。

但是不要認爲人工智能因此到了一個拐點，其根本問題還沒有解決，人工智能在認知智能方面的能力還差得很多。

認知智能的問題非常有難度，萬物的靈感都是依靠認知智能獲得的。

我們的概念推理，不是從學校教育那裏學來的，就像一個大學生和一個文盲做基本的概念溝通，完全沒有障礙。 人類80%以上的概念和邏輯，都是在6歲以前，以一種非常奇妙的方式習得的。

現在，所有的人工智能，都是弱人工智能。

比如這個常識——我喝完了一瓶水，所以瓶子變輕了——機器就沒法學，再比如有些新聞，人一聽就知道是假新聞，但是機器就不知道。

因爲做到這些，需要具備很複雜奇妙的常識，而機器找不到可以學習這些常識的語料，所以機器在對概念的理解和推理上，目前還不可能趕上人。

這也意味着，我們的暢想，要圍繞以人機交互的方式去營銷和服務，如果是在泛泛的領域，就很困難。

不過，在一些垂直領域，比如醫藥領域，我們感覺很專業，但是對機器而言很簡單。 這是因爲專業的知識書本上都有，只要有語料，機器就可以學習。

因此， 認知智能是人工智能目前最大的挑戰，這不是簡單依靠功能上的改進，或是資源的投入，就可以解決的，這是理論上的鴻溝。

四、總結

科大訊飛是做語音合成起家的，兩年前，訊飛就實現了機器模擬真人聲音，而且模擬得非常逼真。

模擬視覺形象也不比模擬聲音難，訊飛有一個虛擬主持人，不過目前還是影像，但這說明以後想要輸出一個真人形象不是難事。

訊飛還希望， 把人工智能的核心技術與營銷和服務結合起來 ，比如模擬一個人類的銷售員，持續地進行營銷和服務。

營銷領域的資料收集，加上個性化的能力，這是訊飛具備的人機交互基本能力，之後還要做調動資料、語音識別、視覺形象和虛擬形象輸出，現在唯一差的就是人工智能對概念的理解、推理和交流。

因此，我們要在泛場景的前提下做智能體，去進行營銷，還需要些時間，而這件事在一些特殊的垂直場景下，是可行的。

希望在下次跟大家討論時，我能展示出更多有趣和完善的案例。 謝謝。

*文章爲作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

主辦方簡介——

由msup主辦的壹佰案例峯會是科技界一年一度的案例研究榜單，旨在發現有案例教學意義的項目或方法論，如同商業領域的哈佛案例，科技界的壹佰案例榜單每年精選100件案例題材，有別於媒體的追逐熱點和新奇概念，更崇尚專業的力量和案例落地實踐，自2012年創辦至今，壹佰案例榜單涵蓋了500+國內外知名軟件、互聯網企業。

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