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2023-08-31 01:24:38
AI大模型迫切需要真实的可落地场景释放价值,才对得起军备竞赛中大小组织投入的人力与真金白银。在现代人生活中必然接触的电商场景中,大模型已经走在落地之路上,重构相关业态。其中风头最盛的当属生成式内容(AIGC),包括但不限于文生图、文生视频、人机交互等。只需简单列举,我们便不难得出一个重塑电商领域人货场的故事:B端应用智能客服、数字人直播提高人效,消费者获得24小时响应客服的体验;AIGC低成本生成全渠道内容,智能化搜索与选品为分发增效的同时缩短交易链路,提升ROI……只是如今深度学习中流传的一句话道出了当下AIGC的困境:我们已经可以让机器像人一样说话,却很难让机器像人一样智能。
面对电商场景强交互、重决策、弱链接的的特点,单纯的“拟人”难以形成完善的产品逻辑。因此对于AIGC在电商领域的落脚点,玩家们通常寻求“在开放中求封闭”,走出一条自下而上的道路。
智能客服是AIGC在电商领域落地的急先锋,只是接入成本高昂的大模型能力却是一件急不来的事情。智能客服既然是SaaS业务中的一种,那么其增长范式也同样有因循逻辑。智能客服的盈利模式以降本为核心目的,且智能客服厂商的生存空间在于客户与达成智能客服能力之间的距离。智能客服想做出一个demo来确实容易,但其距离落地之间的距离并不止投入一个调用或自研的模型。
智能客服以其自身的降本价值以及与大模型的耦合程度,已然成为大模型落地的确定性场景之一。而其大模型时期的发展才刚起了个头,勉强从“智障”变“智能”的客服面对复购、交叉销售等需求,还需要更多范式迭代。
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