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除了大模型,数云在2024还发力了这个技术!

发布时间:2024-03-08 / 浏览次数:2,074
一起聊大势、谈现状、探未来:

前言

在技术领域,每隔两三年就会出现新热词,近年来,更是形成了涌现现象。都说技术革新生产力,而新技术或也意味着新希望。所以:

企业该如何判断某项新技术是否值得引入?炙手可热的大模型在消费者数字化运营领域的应用是否已经成熟?哪些新技术是可以积极拥抱的,哪些还可以再观望?

数云是否有大模型应用的相关规划?还有什么技术方向是数云正重点关注并发力的?对此,数云的优势是什么?

数云对新技术的期待是什么?它们如何让营销更有价值?

……

本期【营销说】,我们邀请到了负责产品研发工作的数云副总裁韩铮,一起聊大势、谈现状、探未来:

Q1

眼下,大模型很热,有些人甚至提出一切产品和服务都可以用大模型再造一遍,对此,您怎么看?

韩铮:在面对大模型应用的探索中,我们应保持积极和开放的心态。正如Gartner新兴技术成熟度曲线所展示的,每项新技术在初露端倪后,都将经历期望的高涨和现实的考验,然后逐步进入成熟的生产阶段。

对于大模型在消费者数字化运营的应用,智能客服无疑是较为成熟的领域。因此,对于具有远见的品牌及零售企业而言,这不仅是一个值得探索的领域,也是一个可以把握的机会。至于眼下发展正如火如荼的视频和图片生成领域,则需要品牌及零售企业充分考虑对应的版权和舆情风险,稳步推进。总的来说,我们鼓励尝试,但也建议同时制定一个为期3-5年的发展规划,以期在相关领域实现质的飞跃。

关于其他创新应用的探索,我们会倾向于品牌及零售企业能采取更加稳妥的应对方式。因为对于大模型的应用,"再造"需要更加务实的解读。拆开来看,在产品上,建议采用相对成熟的 LLM(Large Language Model)+ 知识库,以及更新的、基于代理的应用架构。就服务而言,建议先建立拥抱AI的企业文化,让服务团队充分了解AI工具对工作效率的提升意义。

Q2

如何判断新技术是否适合自己企业发展

韩铮:技术的迭代影响商业的发展进程,但并不会改变商业的本质,企业在考虑引入新技术时,应该重点关注其与自身战略的适配程度,尤其是企业的发展战略。

 

首先想清楚“我有什么”:特点是什么、积累是什么。然后从关键场景切入,想清楚“它(新技术)能帮到我什么”,再发力去探索和投入。

以数云为例,数云的定位是消费者数字化运营科技公司,如果某项新技术影响了消费者的消费行为,这种影响越直接,数云的跟进就会越快。

 

Q3

数云是否有大模型相关应用的规划?

韩铮:有,关于大模型,首先会切强化训练的方向;其次将坚持从业务出发的探索、投入。大模型的要素除了数据、算法和算力,还有知识。自2011年成立至今,数云沉淀有多个行业的营销知识库、积累了上万个项目的成功交付经验。

数云更懂业务:我们理解什么是营销、知道营销的关键点在哪儿、懂得怎样更合理地拆分流程。关于大模型,数云将围绕营销策略从生成到执行的所有关键环节,不断探索合适的应用方向并持续投入,如用AIGC赋能营销素材的生成和优化等。

但如果已有的产品或服务中,原先建立在小模型基础上的相关功能已经成熟且效果可观,那就没有必要上大模型。

Q4

除了大模型外,2024年数云还有其他着重发力的技术领域么?

韩铮:有,湖仓一体。在中国信通院发布的“2023大数据十大关键词”中,湖仓一体排在首位。

简单介绍下,数据湖适用于存储部分或全量原始数据,以备不时之需。而数据仓库则是存储已经被处理或过滤的数据,支持随时的分析和使用。但现状是,湖仓分离,湖和仓基于不同的大数据系统架构构建,且两者不兼容,由此形成了一系列问题,包括但不限于数据孤岛、实时性和并发度以及集群规模受限、非结构化数据无法整合、建模路径冗长、数据一致性弱等。而随着企业数据量的不断攀升,这些问题带给数据赋能营销工作的妨碍也越来越大。

数云是消费者数字化运营科技公司,如何提升数据分析效率、挖掘数据价值,本就是数云长期关注并致力的一个方向。结合近两年,通过架构融合,集成化提供了新的思路,由此,数云提出了湖仓核心应用的一体化,通过强调以业务为导向,把湖、仓在一套相对紧凑的架构上实现集成,帮助品牌及零售企业降低总体拥有成本,用更少的钱同时获得数据湖的灵活性和数仓的成长性。

归结来讲,就是降本提效,在不增加成本的前提下,实现已有数据管理基础设施对业务的直接赋能,降低数据运维成本,提升数据的整体效能。

2024年,数云将对湖仓核心应用的一体化进行重点投入和探索,客户不久就能感知到数云相关应用数据能力的明显升级。
Q5

做湖仓核心应用的一体化,数云的优势是什么?

韩铮:能不能做,关注两个维度:业务目标,分析目标(数据),“是否清楚”是其中的衡量指标。

如前所述,数云有充足的消费者数字化运营知识库、知识图谱储备,对业务,一个字:熟!其次数云作为经营超过10年的消费者数字化运营科技公司,本身具备很强的数据基因

举个例子,数据存储,数云有能力预测80%-90%的数据应用场景,可以根据数据的价值密度、从成本最优的角度出发规划存储空间。又比如忠诚度管理,哪部分该实时化、哪部分能离线运作,数云有实力对其进行精细化的拆解,实现效益最大化。再举个例子,BI,哪些可以做预制报表、哪些需要支持配置等,数云有经验可以帮助企业用最低的成本、让报表实现对业务洞察的有效指导、生成可执行的报告……

这就是数云的优势,左手数据,右手知识,且两手都够硬。

 

Q6

2024年,数云对大模型和湖仓一体的具体规划是怎样的,是否有主次之分?数云对这些技术的期待是什么?

韩铮:左手大模型、右手湖仓核心应用一体化。从重要度而言,两者不分伯仲,因为它们是基于不同层面的考量。

对大模型营销应用的深耕,目的是实现机器的“使能”、使人获得解放。而关注湖仓一体则是为了降本增效,两者都能让营销更有价值,所以,两手都要抓。

目标是,让用户能像做脑图一样使用数云的软件产品。畅想下,未来将是由人机配合、协力生成和落地营销策略。

怎么协力?品牌及零售企业的运营人员围绕营销要素梳理脑图框架,比如要什么数据、用什么卡券、什么时候用什么方式、给谁、推送什么内容,跟进哪些维度、以怎样的频率、什么形式给到复盘报告……具体协作通过对话的方式进行,数云的产品将逐步完成脑图框架的内容填充和策略的落地。而背后做支撑的就将是大模型和湖仓核心应用一体化技术。

大模型赋予了数云产品理解上下文内容并有效执行的能力。又由于围绕脑图的对话使得协作场景非常聚焦,加上模型本身经由行业知识的强化训练,因此能有效规避产生幻觉的可能。而湖仓核心应用一体化又确保了数云产品能有的放矢、最大限度地发挥数据在营销中的价值。

举个例子,建指标。作为数据分析过程中的关键一环,指标的建立过程涉及计算方式定义、数据收集和准备、度量层级以及时间粒度等一系列步骤,重复建设不仅浪费精力,还会造成不必要的数据冗余,增加管理成本。但由于人员更迭、以及技术人员和业务人员间天然存在的知识隔阂等原因,类似情况又屡见不鲜。

数云产品将根据运营人员提到的指标,先查询、再执行,如发现类似指标,会将检索结果及相关名解反馈给运营人员,由后者判断是否替代使用。

技术革新生产力,而技术也确实能降低人对使用数据分析工具和营销工具的学习成本。有时候,成本可能就是人们对于干这件事的痛苦程度,真正让人疲惫的不是遥远的路途,而是鞋子里的一颗沙,数云要做的就是用技术把营销过程中的这粒沙去掉。

做让营销更有价值的事儿,数云有信心、也有恒心,以客户为中心,善用新技术、让客户更省心。

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