AI在B2B营销上的应用分析与场景展望

本《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》(下称“白皮书”）的知识产权以及衍生的任何相关权利均归上海径硕网络科技有限公司（下称“径硕”）所有。本白皮书仅供个人和公司通过径硕官方渠道或径硕授权的合作伙伴渠道（合称“径硕授权渠道”）下载取得。未经径硕的许可，任何个人或公司不得以商业化的目的引用白皮书中的内容，或将其取得的白皮书以其他区别于径硕授权渠道的方式进行宣传、传播，或向公众和其他第三方提供白皮书的下载服务。就任何侵犯径硕权利的行为，径硕将追究其法律责任。本白皮书的内容仅供参考，径硕不对任何因参考本白皮书内容而做出的商业决策的结果负责。 2 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 在这个数字化飞速发展的时代，AI已经成为了一个不可忽视的力量，它正改变着我们的工作方式、学习方式，乃至生活方式。从某种程度上来说，AI开启了一个新时代，它像一把“利器”，帮企业降本提效，突破技术瓶颈；对个人来说，它帮助提高工作效率，解决操作难题。 人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。应用在创作领域，主要体现在：AI机器人通过深度学习进行文本、视频、PPT大纲等创作，一些技术水平已达到“本科学历认证”级别。 在AI产业如火如荼的发展趋势下，B2B企业已意识到AI应用可以带来巨大价值，但具体如何操作如“雾里看花”，也因缺少一套体系化的应用方法论，对短期能否兑现这些价值又有“水中望月”的担忧。同时，B2B行业内对于AI的讨论更集中于AI产业本身，而对企业尤其是B2B企业如何切入AI应用谈之甚少。 因此，本白皮书旨在通过AI技术类型分析、国内B2B企业目前对AI技术的应用现状、B2B企业如何巧用AI等多维度建立一套系统务实的AI部署思路，无论你是B2B企业的经营者，还是对AI技术感兴趣的读者，我们都希望你能从这本白皮书中获得启发，找到属于自己的答案。 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》3 01. 02. 03. AI概述 AI在B2B垂直行业应用现状 AI在B2B营销上有哪些应用场景目录 1.AI+内容营销 2.AI+私域运营 3.AI+广告投放 4.AI+数据洞察 5.AI+客户旅程 CONTENTS 04. 05. 径硕科技AI应用产品发布 AI对于B2B“市场人”有何影响 01. 02. 03. AI概述 AI在B2B垂直行业应用现状 AI在B2B营销上有哪些应用场景目录 1.AI+内容营销 2.AI+私域运营 3.AI+广告投放 4.AI+数据洞察 5.AI+客户旅程 CONTENTS 04. 05. 径硕科技AI应用产品发布 AI对于B2B“市场人”有何影响 6 AI是计算机科学的一个分支，它旨在创建能够执行通常需要人类智能的任务，这些任务包括语言理解、视觉识别、决策制定等。 AI发展经历了多个阶段，从早期的符号主义学习，到后来的联结主义，再到现在流行的深度学习，每个阶段都推动了AI技术的进一步发展。目前AI应用非常广泛，包括自动驾驶汽车、语音识别、推荐系统、医疗诊断、金融分析等领域。 AI优势在于其处理大数据的能力、持续学习和改进潜力以及在某些领域超越人类的准确性。然而，它也面临着伦理问题、隐私问题以及对工作岗位可能产生的影响等挑战。 所以你真的了解AI吗？目前AI技术你知道几种？不同行业应用AI的现状如何？尤其对B2B企业来说，AI到底是鸡肋，还是帮手，我们该如何应对？ 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 人工智能按产业链来划分，可分为基础层、技术层和应用层三大层面： 基础层 技术层 应用层 侧重基础支撑平台的搭建，主要包括传感器、AI芯片、数据服务和计算平台 侧重核心技术的研发，主要包括算法模型、基础框架、通用技术 注重产业应用发展，主要包括行业解决方案服务、硬件产品和软件产品 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》7 人工智能按模型分类，大致可以分为决策式AI和生成式AI两种。 决策式AI 指学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体等领域。 生成式AI 即GenerativeArtificialIntelligence，指学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成了全新内容，也能解决判别问题。 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》8 随着科技进步，人工智能技术正在实际改变生产和生活方式，中国的AI产业也进入了快速发展的轨道。据赛迪研究院的数据显示，2023年中国生成式人工智能企业的采用率已达到15%，市场规模约为14.4万亿元。预计到2035年，生成式人工智能将为全球经济贡献近90万亿元的价值，其中中国超过30万亿元。 据统计，2023年中国AI大模型产品的数量已超过100种。其中，Vivo的“蓝心大模型”、百度的“文心一言”、阿里巴巴的“通义千问大模型”等产品因其在多个领域处理复杂任务的能力而受到关注。这表明，国产AI大模型不仅在技术上取得了突破，而且在商业应用和推动社会生产力变革方面展现了巨大潜力。 9 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 AI七大应用场景 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》10 国内常见的AI技术有哪些？ AI分类 AI帮助实现 AI软件举例 AI写作 帮助用户完成文案、代码、视频脚本、歌曲等内容的创作 笔灵AI AI语言模型 它们能够帮助用户完成文本问答、文学创作、解答数学题等任务 AI图像生成 通过上传图片，AI可以对其进行分析和理解，提供如图像识别、风格转换等服务 AI聊天机器人 使用聊天机器人提供24/7的客户支持，提高响应速度和客户满意度 云知声 AI视频制作 能够根据文字、图片自动生成视频等 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》11 01. 02. 03. AI概述 AI在B2B垂直行业应用现状 AI在B2B营销上有哪些应用场景目录 1.AI+内容营销 2.AI+私域运营 3.AI+广告投放 4.AI+数据洞察 5.AI+客户旅程 CONTENTS 04. 05. 径硕科技AI应用产品发布 AI对于B2B“市场人”有何影响 01 02 03 04 05 市场营销 数据分析 客户服务销售优化 运营效率 总的来说，AI技术在B2B企业中的应用正处于快速发展阶段，主要应用于市场营销、数据分析、客户服务、销售优化和运营效率等层面，但是还没有形成大规模应用，B2B企业正在试图通过技术研发、合作共建和业务创新等方式，不断探索AI技术在提升营销效率和客户体验方面的潜力。随着技术的成熟和应用案例的增多，预计未来AI将在B2B领域扮演更加重要的角色。 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》13 B2B赛道上，在很多行业都能看到AI的“身影”，下面径硕科技将从调研的四大行业工业制造业、医疗健康、高科技、商业服务行业出发进行分析，通过案例来更好窥探行业发展。 政府供应链管理能源 工业制造 医疗健康教育零售 高科技商业服务金融农业 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》14 据德勤预测到2025年，AI在中国制造业的市场规模有望达到141亿人民币。这表明AI技术在制造业中的应用正在得到越来越多的认可和投资。AI在制造业中的应用不仅限于某个单一环节，而是涵盖了从设计、生产到检测、物流等多个环节，例如，机器人、数控系统、机器视觉、工控与工业软件、智能仪表等领域都有AI的应用案例。随着技术的不断进步，未来AI在这一领域的应用将更加广泛，对全球经济增长的贡献也将越来越大。 案例1：SoftRobotics与一家食品生产商合作开发了一种AI解决方案，使机器人能够识别并从一堆鸡翅中拾取单个湿软的鸡翅，大大提高了工作效率。 15 案例2：一家二级汽车供应商在InvisibleAI的帮助下，将生产线的吞吐量提高了一倍，这在很大程度上归功于InvisibleAI所擅长的一个过程：异常周期检测，即分析人类或机器的周期表现是在预期范围内还是异常。 案例3：西门子西门子使用AI来确定哪些电路板可能从检查中受益，从而提高了印刷电路板生产线的产量。 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 （以上来源：控制工程网） AI在高科技行业的应用规模正快速增长，AI技术在高科技行业的应用不仅限于某一个特定领域，而是涵盖了多个方面，主要包括：智能芯片和硬件、基础架构和操作系统、机器学习和自适应系统、智能服务和解决方案、研发和创新等领域。 案例1：中飞艾维借力百度大脑AI技术提升电网巡检智能化，开发了基于AI的海量数据分析平台，提高了电网系统的巡检效率。（来源：国际电力网） 16 案例2：极视角科技与“华润电力”联合打造了“润极视”安全智能管控系统，率先实现了厂区明火识别，极大节省了人力监控成本。（来源：搜狐新闻） 案例3：中国火星探测工程与百度合作，发布了全球首辆火星车数字人“祝融号”，展示了AI在太空探索领域的应用潜力。（来源：腾讯新闻） 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 AI医疗市场前景广阔，细分赛道进展较快。据观研天下数据显示，预测2024年中国AI医疗市场达到60.6亿元，5年复合增速达到53.1％，目前具备先发优势的细分赛道集中在医学影像识别、药物开发、病理诊断等，其中AI制药发展最为迅速，医学影像识别积累最充分，已获批AI医疗注册产品以影像类为主。据国家药监局数据，相关已注册AI产品中，CT影像占据绝大部分，同时由于国内对智慧医疗的长期支持，CDSS和手术机器人的注册数较多，另外在辅助诊断、AI制药尚处于技术开发阶段，建议关注AI应用落地标的。 案例1：联影智能肺结节CT影像辅助检测软件可实现结节高灵敏检出、病灶多维量化分析，辅助医生精准诊断。（来源：搜狐新闻） 17 案例2：医策科技Patholnsight-TCTAI病理诊断产品，产品采用半监督式深度学习算法，用于宫颈癌的筛查与检测，生成TBS报告。（来源：搜狐新闻） 案例3：微软研发了一种利用AI预测心脏病风险的API，在印度综合专科医院Apollo投入使用，这款工具会从21个方面进行分析：饮食、烟草和吸烟习惯、日常活动等因素，还会通过呼吸频率、高血压、收缩压舒张压来判断心理压力与焦虑。（来源：36氪） （配图来源：https://unsplash.com/） 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 据相关数据统计，2023年，AI在相关服务行业的市场规模达到了5784亿元，尽管增速有所放缓，但仍保持了13.9%的增长率。这表明AI技术在服务行业中的应用仍然具有强劲的生命力和广阔的发展前景。 案例1：钉钉AI全家桶覆盖了近100种AI技能，涉及聊天、文档、表格、知识库等办公应用。 （来源：腾讯新闻） 18 案例2：DeepBI通过集成AIAgent技术，为Airbnb提供了一种高效、智能的数据分析解决方案。（来源：百度开发者中心） 案例3：WPS上线很多AI服务，比如智能起草文档、一键生成PPT、长文档信息梳理、数据智能处理、模板和灵感市集等。（来源：IT之家） 《AI在B2B营销上的应用分析与场景展望》 总的来说：AI在国内B2B企业的应用面临着多方面的挑战，包括技术层面、认知层面、业务层面、风险层面、人力层面以及客户体验层面等，这些挑战需要通过不断的技术创新以及多维度实践来逐步解决。 主要问题： 技术成熟度和应用适配性： AI应用需要极致的垂直细分领域知识和模型训练，这对特定领域的知识语料学习训练提出了更高要求。 业务流程整合： B2B企业需要将AI技术与业务流程相结合，然而，许多企业在这方面缺乏明确的应用场景、服务对象、使用功能和付费设定。 技