基礎(chǔ)模型自身存在局限性

很多報(bào)告中都提到，生成式AI會(huì)對(duì)營(yíng)銷這件事產(chǎn)生很深的影響。比如，大規(guī)模生成創(chuàng)意內(nèi)容、優(yōu)化營(yíng)銷和投放策略、提升推薦系統(tǒng)的個(gè)性化和相關(guān)性等。在帶來(lái)營(yíng)銷生產(chǎn)力提升的同時(shí)，也有人會(huì)擔(dān)心丟掉自己的工作。

但在曹志斌看來(lái)，針對(duì)營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，基礎(chǔ)模型自身存在一定的局限性。

以營(yíng)銷場(chǎng)景中經(jīng)常要寫(xiě)文章這件事為例來(lái)看。首先，由于模型對(duì)業(yè)務(wù)訴求缺乏清晰理解，需要人工提供指導(dǎo)來(lái)告知模型具體的業(yè)務(wù)需求。而且，文章中經(jīng)常需要傳遞的新內(nèi)容、新服務(wù)、新產(chǎn)品等信息，這些內(nèi)容生成式AI無(wú)法自行生成，必須依賴人類提供原始內(nèi)容。

隨后，當(dāng)生成式AI產(chǎn)出內(nèi)容后，很快會(huì)發(fā)現(xiàn)這些內(nèi)容并不完美，還需要后續(xù)通過(guò)提示工程逐步引導(dǎo)，仍然需要人工參與。最后，當(dāng)審視一篇文章的時(shí)候，由于文章的好壞本身沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，AI無(wú)法自行判斷，所以，仍舊需要人類來(lái)定義。

曹志斌表示，生成式AI基礎(chǔ)模型與真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景之間的差距還是非常大的，當(dāng)用戶希望生成式AI直接給出簡(jiǎn)單的答案時(shí)，往往會(huì)行不通。

比如，當(dāng)用戶希望被告知購(gòu)買汽車保險(xiǎn)需要花多少錢時(shí)？會(huì)發(fā)現(xiàn)，模型還需要知道用戶的家庭背景、工作環(huán)境、是否有孩子等，還需要知道用戶所在的國(guó)家和城市的相關(guān)信息。這說(shuō)明AI的使用者只有提供詳細(xì)的信息和引導(dǎo)，才能使生成式AI系統(tǒng)更好地理解和處理實(shí)際需求。

生成式AI應(yīng)用正在實(shí)際場(chǎng)景中快速落地

在曹志斌看來(lái)，2023年業(yè)內(nèi)普遍還在對(duì)生成式AI進(jìn)行PoC驗(yàn)證，2024年，企業(yè)用戶開(kāi)始在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用生成式AI。當(dāng)提到生成式AI的價(jià)值時(shí)，他將其總結(jié)為提升客戶體驗(yàn)、提高生產(chǎn)效率、提供更多洞察力和推動(dòng)創(chuàng)新力四個(gè)方面。

在線旅行預(yù)訂平臺(tái)Booking.com 利用亞馬遜云科技的Amazon Bedrock以及其他生成式 AI 技術(shù)，通過(guò)分析過(guò)往旅客的數(shù)據(jù)和信息，來(lái)推薦合適的酒店、航班和景點(diǎn)，為客戶提供個(gè)性化的旅行計(jì)劃。

LexisNexis 是全球知名的法律信息服務(wù)公司，它使用亞馬遜云科技的Amazon Bedrock以及Anthropic模型技術(shù)來(lái)高效分類整理、歸檔和查找大量法律文案，這大幅提高了處理速度，使律師能夠更快速地檢索信息，提升了工作效率。

美國(guó)著名稅務(wù)軟件公司 Intuit 推出了 Intuit Assist 工具，利用亞馬遜云科技的生成式 AI技術(shù) 提供個(gè)性化的財(cái)務(wù)建議。該工具分析用戶財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，提供優(yōu)化建議和理財(cái)規(guī)劃，幫助用戶更好地管理財(cái)務(wù)，提高用戶體驗(yàn)。

路透社（Thomas Reuters）通過(guò)亞馬遜云科技的Amazon Bedrock技術(shù)整合和分析大量新聞和數(shù)據(jù)來(lái)源，提供更新、更深入的見(jiàn)解。這使新聞報(bào)道更加及時(shí)和準(zhǔn)確，推動(dòng)了媒體行業(yè)的創(chuàng)新和變革。

這些案例表明，生成式AI技術(shù)在全球范圍內(nèi)的企業(yè)中快速落地，顯著提升了客戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效率。除了幫別人使用生成式AI服務(wù)，亞馬遜自己也在用生成式AI技術(shù)。

比如，在Amazon.com的評(píng)價(jià)體系中，利用生成式AI分析和匯總客戶評(píng)價(jià)，幫助消費(fèi)者更好地了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)。亞馬遜還構(gòu)建了一個(gè)叫Rufus的“購(gòu)物專家”，利用生成式AI為客戶提供購(gòu)物建議和產(chǎn)品推薦，提高購(gòu)物體驗(yàn)。

此外，還有一個(gè)叫Amazon Pharmacy的新服務(wù)，通過(guò)生成式AI處理處方信息，加快處方處理速度并減少錯(cuò)誤。Amazon Music也推出了Metrics功能，生成式AI根據(jù)用戶的心情和描述推薦播放列表。

這些應(yīng)用展示了生成式AI在改善用戶體驗(yàn)方面的巨大潛力，越來(lái)越多的企業(yè)正在將通用的生成式AI轉(zhuǎn)變?yōu)楦私馄錁I(yè)務(wù)和用戶需求的定制化AI。對(duì)于更多對(duì)于生成式AI躍躍欲試的企業(yè)來(lái)說(shuō)，要如何開(kāi)啟生成式AI之旅呢？

生成式AI戰(zhàn)略的戰(zhàn)略建議

對(duì)此，曹志斌介紹了生成式AI應(yīng)用落地要注意的三大關(guān)鍵策略。首先，明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適用性，選擇合適的模型和技術(shù)；其次，設(shè)定全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，讓AI更好地理解和利用企業(yè)數(shù)據(jù)；最后，重視實(shí)現(xiàn)的方式和工具，以提高效率。

第一大策略：明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適用性。

曹志斌強(qiáng)調(diào)，亞馬遜云科技認(rèn)為，“不會(huì)有一個(gè)生成式 AI 基礎(chǔ)模型能適用所有業(yè)務(wù)場(chǎng)景”。所以，企業(yè)在應(yīng)用生成式AI時(shí)，必須明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景的適用性，需要根據(jù)具體需求選擇合適的模型和技術(shù)。

在確定業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí)，企業(yè)需要考慮團(tuán)隊(duì)和知識(shí)儲(chǔ)備、預(yù)算、項(xiàng)目可行性、資源投入和投資回報(bào)率、數(shù)據(jù)支持、風(fēng)險(xiǎn)和時(shí)間要求等多個(gè)維度。針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，不同規(guī)模和能力的模型有著不同的適用性，企業(yè)應(yīng)根據(jù)具體需求進(jìn)行選擇。

第二大策略：設(shè)定全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。

曹志斌指出，數(shù)據(jù)是生成式AI應(yīng)用的核心，企業(yè)必須設(shè)定全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，確保生成式AI能夠充分利用企業(yè)數(shù)據(jù)，理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景并有效完成任務(wù)。而且，由于生成式AI可以利用各種數(shù)據(jù)，所以，需要對(duì)數(shù)據(jù)做多維度的考量。

比如，一個(gè)電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)包括搜索記錄、客戶評(píng)論、購(gòu)物車內(nèi)容和推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)，這些信息對(duì)于生成式AI的應(yīng)用都會(huì)至關(guān)重要。亞馬遜云科技提供了一系列數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析等服務(wù)，幫助企業(yè)管理和利用這些數(shù)據(jù)。

第三大策略：重視實(shí)現(xiàn)方法和工具。

這里主要強(qiáng)調(diào)了工具和方法的重要性。曹志斌提到，好的工具可以簡(jiǎn)化模型的調(diào)用和管理，加速開(kāi)發(fā)和落地過(guò)程。亞馬遜云科技提供了三層技術(shù)架構(gòu)：基礎(chǔ)架構(gòu)層、工具層和開(kāi)箱即用服務(wù)層，支持模型調(diào)優(yōu)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)和業(yè)務(wù)用戶的需求。

例如，Amazon SageMaker提供了模型調(diào)優(yōu)和部署的大規(guī)模能力，Amazon Bedrock支持不同模型的選擇和定制，而Amazon Q則是為企業(yè)和開(kāi)發(fā)者提供的虛擬助理，幫助更好地分析和理解企業(yè)數(shù)據(jù)。

結(jié)束語(yǔ)

盡管生成式AI技術(shù)本身仍有一些問(wèn)題，但一些嘗試和探索著實(shí)展現(xiàn)出了誘人的前景。對(duì)于那些想要開(kāi)啟生成式AI之旅的企業(yè)，也應(yīng)該意識(shí)到明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景、設(shè)定數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、重視實(shí)現(xiàn)方法和工具的重要性。

未來(lái)，隨著生成式AI技術(shù)的不斷發(fā)展和落地，我們可以預(yù)見(jiàn)它將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和增長(zhǎng)。

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