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ai大数据分析软件

来源:baiyundou.net   日期:2024-07-08


2023年,AI大模型的爆发,给大数据和智能营销带来更多机会。企业数据长期积累和目标客户画像的不断变化,意味着任何一个企业的应用模型都应该不断迭代更新。


人工智能和大数据被营销领域广泛应用,为企业增长带来无限可能性。基于深度学习技术、神经网络、自然语言处理技术和预训练模型等对大量销售商机文本数据进行理解和分析,构建目标客户画像,实现了对销售优质商机的精准推荐。


同时,也为行业赛道增长带来了新的机会。销售科技云平台启客科技始终关注大模型的深层应用,通过对专业垂直数据模型的训练,实现高度专业化和可控性,为各行业带来营销新增长范式。



01 销售模型的场景应用价值明显



每个公司都面临过这样的场景,如何衡量企业营销预算是否物有所值,以及如何实现效益最大化,实现数据工具的应用和精准营销。


可以看到,使用了大量数据、复杂架构和强大计算能力训练出来的人工智能模型,基于其核心优势,在智能营销场景已经展现出明显价值。



例如,销售模型在其训练过程中接触了大量数据,包含了丰富的企业知识库。它们可以理解和生成多种语言和格式的文本,用来提取和搜索特定的信息价值。基于企业多样化、碎片化的业务需求,打造特色业务标签并实现组合,深度挖掘符合业务画像的目标客户群体。基于自然语言处理技术、深度学习、预训练模型等对大量数据理解和分析,实现对优质商机的精准挖掘推荐。


相比于AI大模型的通用性和普适性,销售模型训练是为To B销售领域定制的数据模型,能够根据不同的特定需求和规则进行设计和优化,以实现多个领域和场景中的商机价值输出。


这里,销售数据模型作为专业垂直的数据模型,其专业领域的优势往往会超过大模型。同时,比大模型更容易理解和应用,可解释性和可控性更强,在专业领域的可预测性场景应用也更为有效。



02 引领新一轮产业结构创新升级



此前,启客科技就曾指出,大模型具备更强的通用性和智能程度,使AI更广泛地赋能各行业应用。但如果需要更为聚焦的专业解决方案,对细分行业理解更深的模型打磨者,则更具优势。


启客科技始终坚持对销售数据模型的不断训练,通过大数据+AI核心技术,专注在「To B销售领域」使用机器学习,实现了客户画像、模型标签的智能生成,预测行业客户的购买意向并提供商机信号提醒,掌握目标客户动向,为企业提供具有判断价值的科学依据,带来从商机高效获取到全旅程智能管理的全新体验。


在数智化营销的背景下,大模型的应用对于数据驱动的决策、精准营销、用户行为预测等方面都具有重要价值。启客科技全面拥抱大模型,基于生成式AI技术打造与现有业务紧密结合的行业小模型,积极把握市场机遇,助力企业提质增效。


举个例子,聚焦某招聘平台的To B业务增长路径,启客科技旗下产品营销商机预测云启商多基于该行业独有的业务特性,打造了「在线招聘行业营销解决方案」,助推该招聘平台释放增长红利。这其中,会有几个特点:



第一, 它是聚焦于招聘行业的细分小模型,一个更加适用于自身行业、具体业务的模型,加入企业独有的营销场景数据,可以快速生成自己的专属模型;


第二, 代替掉以前传统重复、低效、低价值的获客工作,精准的目标群体画像建模和信息智能补全,深度挖掘价值商机,释放从未有过的生产力;


第三, 把智能销售和商机建模等应用结合起来,提供一个更全面、更高效、更智能的超级MarTech领域的AI应用,实现全场景覆盖的智能销售能力。


此外,需要强调的是,数据安全是企业数据资产的重中之重。数据从端到端传输过程中,启商多采用了先进的数据传输技术。所有数据传输过程中使用非对称加密传输方案,搭配严格的访问控制策略,保障数据高效传输不泄漏,全方位保障企业数据安全。旨在构建负责任、透明、可解释的AI工作流,积极推进行业协同赋能。


商业世界的未来趋势就是不断创新和变革。


随着AI的“质变时刻”正在到来,打造细分行业模型将成为行业热点。只有坚持科技创新,重塑业务驱动增长模式,才能有望搭乘数字经济的变革快车,引领新一轮产业结构创新升级。


关于启客科技


销售科技云平台“启客科技”,基于AI技术、大数据能力和云计算,为B2B企业的营销与销售团队,提供商业数据的挖掘、分析、洞察与决策服务。启客科技已在北京、上海、杭州、深圳、重庆等14个地市建立分部,服务数十个领域的各类规模企业,凭借技术力、数据力和洞察力,输出营销与销售场景下的全链路解决方案,帮助企业实现业绩成倍增长。

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左所乔15634185742 ______ 随着人工智能时代的到来,IT技术的重要性也越来越突出,运维也进入了新的运维时代,即AIOps.通过近几年的技术投入和实践,AIOps在效率提升、可用性保障、成本优化等运维场景中都取得了显著的成果.对比于传统运维工具,AIOps的优势非常明显:传统运维工具的指标采集维度过于单一,在判断故障时,会通过非常多的运维指标进行排查,这样会造成时间的浪费,对于传统运维数据更多的是依靠专家经验判断;而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析,通过AI技术的充分学习判断,对告警进行直接的溯源、降噪,第一时间对运维人员展示故障的根本原因及定位,大大提高了工作效率和处理故障的时间.

(编辑:自媒体)
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