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听懂一句AI实话做成一件零售实事
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来源:电竞比赛押注平台app    发布时间:2024-02-07 15:48:37

  “这个软件商说只需要一部手机,就能实时换脸,让数字人替我直播,尊嘟假嘟?”

  “我们是一家连锁酒店,你这AI能依据建筑结构图,按酒店主题生成房间的装修示意图吗?”

  “最近做梦都在跑图,人家的AI作画效果那么好,prompts(提示词)到底是咋写的?”

  过去一年里,我在很多场合感受到零售从业者对AI的渴望。他们看到了大模型及其对应的AI新技术,在市场营销、生产管理、办公流程等多个环节对零售行业的革命性影响,迫切希望用AI工具武装自己。

  然而,大多数没有技术背景的人,在听了太多大模型怎么好,AIGC怎么惊人的故事之后,却在开始亲自上手将大模型、AIGC与自身业务相结合的时候,发现困难往往存在于一些细节:不知道某一句prompt怎么写,不清楚某个具体场景如何“被AI”,不懂效果该怎么优化……

  这些具体而实际的问题不解决,企业想要真实地从AI技术中获益,恐怕还要打一个问号。而这些细致问题,是无法通过一场两小时发布会、一次科学家的布道、一个面向全行业的讲座,就得到充分解决的。

  今天我们就来聊聊,零售企业与从业者,究竟要跨越多少混沌,才能让AI落到实处。

  如果要给今天的零售智能化,设定一个阶段性坐标,我愿称之为“混沌纪元”:虽然技术愿景和趋势很清晰,但脚下的路和身边的环境却很朦胧。

  造成这种混沌局面的,正是以大模型、AIGC为代表的新一代智能技术,在广泛落地的初期,往往空谈大于实干。

  AI与零售,实际上并不陌生,早在2016、2017年起,AI与零售行业的结合就有了不少探索,比如利用机器视觉算法统计线下门店的人流量,为日常经营提供决策;基于数据中台+AI算法模型,对零售品牌的会员体系、经营销售的方式、用户画像等来优化……

  但是,基于大模型技术的AIGC应用与零售场景的结合,才起步。去年,以ChatGPT为代表的AIGC大语言模型崭露头角,凭借更大的数据量和参数量、比传统AI算法更强大的理解、分析、泛化能力,能轻松实现文本、图像、音视频等内容的自动生成。由此发展的AIGC,一种新型内容创作方式(包括AI生成文本、AI作图、AI生成语音视频等),在零售行业有着大量的落地场景。

  一是认知“混沌”。AI技术概念与体系复杂,各种新概念层出不穷,很容易让零售从业者们一头雾水,从而“病急乱投医”,报一些仓促上马的“大模型课程”“AIGC培训班”,学不到有用的干货。

  二是能力“混沌”。AI是一个相当复杂的产业链,涉及非常多的技术能力、工程化能力、产品化能力,每个环节对于零售企业来说,都有比较陌生的地方。零售企业听了许多AIGC的“神奇之处”,但通过哪些能力,才能对新技术进行实用性转化,仍是一知半解。

  三是价值“混沌”。很多AI论坛、会议和课程,都会有意无意规避掉的,就是一个行业内部的复杂性与特殊性。零售企业的规模不同、性质各异、商业模式多种多样,能够为大模型、AIGC等AI技术落地投入的人力财力也各不相同。忽略行业特点去谈AIGC,企业就很难评估智能化的实际价值,因此也不敢安心投入。

  这种“空谈大于实干”的混沌局面,有大量痛点困扰着零售从业者,也让大模型及AIGC的产业价值,变得朦胧。

  今天,零售行业已经有共识:AIGC就算现在不用,迟早都得用。而绝大多数零售企业都希望少走弯路,少交学费。这种情况下,打开更大的技术应用视野和思路,看看“第一批吃螃蟹的人”是怎么做的,就很有必要了。

  最近我们得知,腾讯智慧零售恰好就在做这样一件事。他们特别推出了「AI+零售应用新视野」系列课程,第一期聚焦在生成式 AI(AIGC),把AI商业化专家、零售企业蒙牛、孩子王,以及腾讯智慧零售官方讲师等都汇聚到一起,从各自视角分享有关AIGC在零售行业的应用洞察与实战心得经验、成功案例。

  在几位AIGC+零售先行者的“大实话”中,我发现,AIGC已经在零售行业的研发、生产、销售、营销、服务等业务链路中,都有了具体的落地实践:

  1.消费者体验环节。AIGC+问答客服,基于大模型的智能问答对话,可以为广大购买的人提供个性化的推荐和服务,大幅优化服务体验和效率。比如孩子王打造的AI育儿顾问大模型-KidsGPT,以及蒙牛打造的首个营养健康领域模型MENGNIU.GPT,并推出基于该模型的AI营养师蒙蒙。

  2.销售与营销环节,AIGC+创意营销。AIGC能力能够在一定程度上帮助零售企业生成创意素材,为营销活动降本增效。在名为“纯真·团圆艺术展”的互动活动中,蒙牛纯甄与腾讯云合作,通过强大的AI生图能力,对用户上传的全家福照片,进行多元风格转化,赢取团圆月光奖等惊喜,吸引了大量消费者的关注和积极参与。

  3.办公和支持环节。AIGC还能够最终靠智能培训、办公助手、文档助手等一系列能力,为零售企业的员工提升效率。蒙牛通过内部培训计划,培养“Prompt Engineer”(提示词工程师),让员工在蒙牛自行开发的AISM企业大脑平台上进行探索,最大限度地利用AI技术。

  4.分析与决策环节。对历史的产品营销售卖数据来进行分析,把控整体生产制造,完善市场经营销售的策略,是零售企业的必要工作。孩子王目前已建立了1000+个智能模型,为“千人千面”的个性化服务提供支撑。

  5.更多业务创新的可能性。除了对各个零售环节的提质降本增效,AIGC还为零售公司能够带来了一些全新的业务模式。目前,孩子王正着手将AI能力赋能合作伙伴,打造多产业融合发展的育儿和成长生态圈。

  总的来说,AIGC在零售行业的研、产、供、销、服的各个业务链路当中,都具备强大的应用价值和潜力。

  通过该课程,零售公司能够听到一些技术落地的大实话,学到“零售+AIGC”的务实经验,以及踩过的坑,找到更对自己最合适的数智化解题思路。

  听到这里,很多零售人可能觉得AIGC确实有点用,摩拳擦掌准备实践了。别急,动手之前,必须握住称手的工具。

  对于今天的零售企业来说,AIGC还是一件有点陌生的事物。硬件怎么配置,提示词怎么写,模型怎么通过你自己的业务数据来进行精调,甚至去哪里买算力、数据如何清洗……大多数企业都充满了困惑。

  为此,腾讯智慧零售学堂AI零售应用新视野系列课程中,还将由腾讯官方讲师带来《AIGC驱动零售数智化之工具实操》,通过AIGC工具的实操讲解,帮大家敲开AIGC赋能零售实际业务场景的实操大门。

  第一,细致教学。课程内容具体到怎么去撰写一个prompt,才能得到一个较为满意的生成结果,这是很多品牌发布会,或者泛泛而谈的课程没办法提供的。

  第二,合理预期。普通人很容易夸大技术的能力,用之前过度神化,感觉“人类马上要被AI取代了”,用之后大失所望,认为“AI根本没啥用”。AIGC在零售场景中要良性发展,必须弄清楚技术的边界,这一点在课程中也进行了有力诠释。

  第三,结合案例。通过讲解具体的实操案例,比如一个AIGC+零售的创意活动是如何操盘的,让观众更具有代入感。

  不会写代码,不懂什么是提示词工程学,也能轻松上手AIGC。用好这些实用工具,干成一件零售实事,正是非技术背景的用户所迫切地需要的。

  AIGC在零售场景中的业务价值,不仅取决于技术本身,还取决于现实环境。要收获实际效果与价值,企业至少还要解决几个问题:

  1.昂贵的算力。专属大模型的精调、训练,以及AIGC应用的内容生成,都要用到AI算力,依旧是普通企业难以搞定或负担的稀缺资源。

  2.持续的运维。AIGC应用要不断学习业务数据和知识,持续迭代,很多零售企业的技术人才并不丰富,后续运维升级等都面临麻烦。

  3.复杂的兼容性问题。部署AIGC应用,也要面临本地和云端的协调、跨平台兼容问题、网络连接、物联网设备等复杂的软硬件。

  不解决以上问题,AIGC的综合成本高,投入产出比低,没办法发挥出降本增效的实际效果,也会让很多企业在尝试之后,将其束之高阁。

  避免高成本成为零售企业引入AIGC的拦路虎,目前业内也有了一些解决方案。

  比如腾讯云,作为最早一批提出MaaS(Model-as-a-Service)并实践落地的企业,腾讯云依托TI平台,正在慢慢地完善专属大模型的构建,为零售公司可以提供稳定、高效的大模型服务,让零售企业能够便捷有效地构建智能化应用,打开AIGC助力业务提效增收的大门。

  可以看到,想要真正拥抱AIGC及大模型时代,更合理的姿势应该是摒弃空谈、持续学习、与正确的伙伴同行。听懂一些AI实话,做成一件零售实事,不妨先从这套课程开始。