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？

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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：

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。

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。

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。

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。

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。

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。