2023年，人工智能或AIGC已经成为当之无愧的热词，甚至能称之为年度词汇。在这股AI热潮下，无数企业认为新技术会对原有的营销方式产生翻天覆地的改变。但在具体的实践过程中，哪怕是一些知名的品牌和企业也对AI技术带来的创新营销犯了嘀咕。不管是相关的数据泄露事件，还是品牌用户们对数据隐私的担忧，又或者是为AI找到合适的应用场景、量化AI技术带来的商业效益等，都给企业的有效应用和实践出了不少难题。AI会改变我们的未来几乎已经成为人们的共识，但从目前的AI技术应用情况来看，带来的挑战同样不容小觑，需要我们一步一步地去解决和克服。11月29日，在第八届灵眸大赏「AI·智未来」圆桌环节，卡夫亨氏中国区首席营销官蔡宏、伊利集团数字科技中心总经理尚直虎、保乐力加（中国）用户互动负责人杨静怡、深演智能创始人兼CEO 黄晓南四位嘉宾同主持人资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖一起，从AI技术带来的挑战和人工智能技术的实际落地等方面为我们带来了如何做好AI创新营销的思想碰撞。AI就是把Digital Mind放在机器里面
资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖：本次圆桌的主题是《AI创新营销未来》，先请各位嘉宾介绍一下自己，然后分享一些关于AI/AIGC的案例和应用经验。
卡夫亨氏中国区首席营销官蔡宏：大家好我是蔡宏，现在就职于卡夫亨氏，负责所有营销相关的活动。在AI营销的创新之路上，卡夫亨氏一直在探索。
当现在所有的大语言模型都非常大的时候，卡夫亨氏正在尝试跟一些平台合作，从小模型的角度赋能我们的创意，比如在类似小红书的内容层面以及抖音的短视频上发力。现在AI模型的竞争很激烈，但有个最大的问题就是，大家在做的都是大语言模型，没有一个为行业深耕的小模型，比如有一道叫蚂蚁上树的菜，AI只看名字的话就不一定能正确理解。因此，如何在大语言模型时代做出一个行业内深耕的模型从而赋能商业本身，就是我们卡夫亨氏自己在做的探索。
伊利集团数字科技中心总经理尚直虎：大家下午好，我来自伊利。
讲到人工智能的话，其实在2023年很火的是生成式人工智能。其实对伊利来说，大概在四年已经建立了独立的算法团队，我们现在有两大类，一类是决策式的人工智能的算法和通用算法，每天有一千多个这样的模型在跑，从智能牧场到奶源的调拨，再到工厂以及整个渠道、消费者互动等，在整个全链路上都会有。而在生成式大模型方面，伊利目前已经有了文字生成图片、图生图、文字生成音乐的能力，在和中国很多实体企业做交流之后，我们发现自己应该属于最早吃螃蟹的一批人。
保乐力加（中国）用户互动负责人杨静怡：先介绍一下保乐力加这个公司，目前我们在中国已经有大概40多个品牌，除了刚才介绍过的马爹利，还有皇家礼炮、巴黎之花、绝对伏特加等洋酒品牌。
那么回到主持人的问题，AI对于我们做酒品牌的企业来说，要用在哪里？大概有这样三个方向：
第一，AI可以用在偏消费者洞察的方面，这里的应用刚才有LVMH的嘉宾讲到；
第二，将AI用在偏决策型的方面。比如在中国卖酒最多的是夫妻店、烟酒行，那么烟酒行所产生的五花八门的数据，就需要一些AI模型去跑；
第三，偏生成式人工智能（AIGC）的方面。无论是我们正在用的数字人直播，还是在内容平台上直接生成内容，AIGC都可以作为提高效率的尝试。
深演智能创始人兼CEO 黄晓南：我们公司叫深演智能，理念是AI赋能决策，因为在我们公司创立的14年间，一直致力于用AI来赋能企业的决策。
关于人工智能这件事，其实科技界从一九六几年就开始了研究，只是因为今年的ChatGPT让普通用户有了最接近AI的体验。我们公司最早的产品是在智能广告投放的时候，用大量的数据来辅助做投放决策，这个就是最早的AI。像现在大家耳熟能详的AIGC这种内容生成能力，在很多年前就已经可以实现。基于大量的图片元素，AI能够自动地生成上万个广告素材来优化广告投放。
OpenAI的CTO曾说过一句很好的话，什么叫做AI？他说是把Digital Mind放在机器里面。我们在过去的实践中认为AI有很大的局限性，所以我们现在更多的是去思考怎么在产品中去赋能客户做出更好的决策，而不是用AI去替代客户做决策。
大公司看AI：
既要有温度，又要平衡效率与道德
资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖：刚才大家有提到AIGC以及OpenAI。其实现在人们对AI的态度基本上分为两个流派，一种是认为AI应用能带来很多机遇、很多赋能机会等，另一种就很担忧AI应用会产生各种各样的安全问题。请大家分享一下自己的想法，是否存在担忧以及顾虑的点是什么？卡夫亨氏中国区首席营销官蔡宏：首先要感谢这个时代，因为有AI的出现让我们的生活有了很多的便利性。我对AI有两个个人观点，即AI要有边界，AI也要有温度。大家都能看到，AI的应用能让你的生活更便利，通过赋能商业、医疗等不同的方面，AI能做成很多事情，但它也一定要有边界。就像OpenAI公司内部对AI的担忧一样，不管是之前谈的元宇宙还是今年的AIGC，又或者是明年的新话题，所有新技术的背后都应该有人性的边界在里面。其次，AI应该是有温度的。现在有很多人都指望用AI来完成商业决策，就像很多年前市场人员笃信投电视广告和请代言人一定能让销量狂涨一样。但是我认为AI作为一种算法，只是解决具体问题的手段，它目前还不能做到点点鼠标就达到某种目标。在使用AI赋能商业的过程中，我认为人性的温度是运营品牌所不可或缺的，AI能节约很多成本、提高效率，但最不可替代的一定还是人性的温度。伊利集团数字科技中心总经理尚直虎：我会认为技术是第一生产力。AI作为生产力的提升，尤其是通用AGI会对所有人产生非常大的帮助，所以毫无疑问我们要拥抱AGI，这是一个确定性。同时作为新的生产力输出，AI现在还有很多的局限性，需要注意这几个方面：
二是符合当地的法律法规和一些文化信仰、民族习惯。伊利在去年12月份关注到那个全球排名第一的技术研究机构Gartner梳理出的全球十个未来战略技术趋势技术，最后一个就是生成式的人工智能。于是我们今年2月份在内部完成了一个关于AIGC的研究报告，在3月份上线了伊利GPTYILI-GPT，OpenAI所发布的所有版本迭代我们在集团内部很快就能用上。
三是现在讲到的大模型都依赖数据，其中有不少数据有隐私方面的问题。大家除了在讲通用能力的时候，还要考虑到很多数据隐私问题，这就是我们讲到的局限性；
四是技术有鸿沟。最早掌握这些新技术的人可以带来很大的市场和社会的竞争优势，所以我们认为AI技术一方面是要拥抱它，另外一方面是让它尽可能的解决一些社会问题。如果在企业内部应用了很多的人工智能结果却导致许多员工下岗失业，那其实是得不偿失的。我们更希望通过AI能力的应用、通过培训，能够让我们的同事具备更好的职业能力，可以更好地为我们的亿万消费者创造价值。在我自己的理解里，AI技术所带来的局限性中，我们还要考虑企业在利用这些新技术的时候，会不会对企业内部、对产业链上下游，以及对整个社会带来负面的影响。保乐力加（中国）用户互动负责人杨静怡：企业方的顾虑挺类似的，我们的担忧主要也是两个部分，一是数据隐私的问题，二是道德方面的问题。第一点是数据隐私的部分，欧洲地区对于数据隐私的规定是比较严谨的，另外两个法国的公司比如LVMH和欧莱雅已经宣布不会用OpenAI或者是AIGC去接触他们公司内部的一些资料，因为他们怕数据泄漏。我们作为法国企业，会重点关注公司在运用这些大模型的时候，如何做到对自己数据的安全防护。第二点是效率和道德的平衡。在小红书或者抖音等平台，我们通过大量数据分析，其实是可以知道哪些东西和哪些话题是容易火的。比如说我们通过数据分析曾经跑出来一个结果是“失身酒”，那这个AI分析结果就是非常不符合价值观的。像这种关于道德和效率的平衡也是我们对AI技术的顾虑之一。资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖：刚才有这么多品牌客户表达了对AI技术的担忧，你作为乙方的代表，会有什么样的观点？深演智能创始人兼CEO 黄晓南：针对刚才各位对AI的讨论，我这里想表达三个看法。第一点，刚才有嘉宾提到，AI是一种提高效率和生产力的科技，我们没有理由不去拥抱它，我很同意这个观点。AI带来的效率提高不是把人的工作搞没了，因为AI的出现就像搜索引擎的出现一样，聪明的人依旧聪明，能够把工具用好的人依旧能够产出更高，AI的出现只是让人的平均水平变得更高。不善于学习的人会被淘汰，这个结果不是AI带来的，而是这个社会本身的一种基本现象。我们不用过多地去焦虑AI科技的负面作用，而是应该去关注怎么把这个工具用好。第二点，刚刚说到数据安全的问题。我们深演智能在关于AI的实践里面是最早开始拥抱相关安全法规如《个保法》《网安法》等的，并且我们非常坚定的认为任何涉及到隐私数据的，除非是得到明确授权，否则都不应该参与到AIGC数据的获取流程。这个观念在我们看来是一条红线，也是保护所有人数据安全的一个基本原则。第三点，不管是AIGC还是AI，到底有没有产生更大的价值？应该好好思考这个问题。我们在某次参加CIO峰会的时候，有大公司的CIO问了一个问题，说甲方用AI有没有量化过产出的真正价值，除了很炫酷的概念和汇报的好看，对于商业效益有没有能去量化的。其实量化这件事情是很难的，如果要真的量化，我们作为乙方必须和我们的甲方合作伙伴一起去建立这方面的能力，这会成为我们共同要面对的挑战。现在做量化的做法通常是做大量的AB测试去做对比，去看是不是真正地提高了某些指标。在没有看到AI技术赋能带来的商业效益时，合作伙伴也许会出于数据安全考虑协商好几个星期而不推进，但是当他们现在能看到合作之后能带来多少Business impact，合作的推进就会很快。所以在这方面也会考虑一个平衡。 “价值可量化”是数字化转型的原则
资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖：再拿量化这个话题来问一下三个甲方，你们目前对于AI技术或其他新技术应用的量化是怎么考虑的？有没有一些案例或想法可以分享。
卡夫亨氏中国区首席营销官蔡宏：我来谈一下对这个问题的思考。在几年前抖音还没有那么火的时候，公司想向抖音这个平台去倾斜我们的预算，大家那时会产生一些疑问：这个平台会不会OK？你为什么做出这种改变？其实再往前倒推十年，当时我们从电视广告往互联网转的时候也会遇到这样的问题。
对于新技术或者新平台，我有这样两个看法：
一是你对东西的了解和信任会大于你的执行本身。我觉得不能等它产生明显的效果，我们才推进这件事情，因为我们一定要去不停地发展和迭代，AI时代也是这样。在今年年初，AIGC火起来以后，我们一直在想作为调味品公司不可能搞一个大语言模型，那么这股AI热对于我的意义就是可以赋能很多商业应用的角度。在证明这个东西确实有效果之前，我会先花一定的时间成本和人力成本去和平台、和友商做一些探索。
二是当有个新技术出来后，我们会拥抱这个技术，去找它应用的案例，先跑起来再去迭代，“learning by doing”。从卡夫亨氏来讲，我们还是鼓励大家做技术应用的创新。技术本身的创新不是我们的特长，技术应用的创新才是我们应该去追求的，这个角度来讲，我们的认知就是先去做，先去拥抱，再去变化迭代。
伊利集团数字科技中心总经理尚直虎：伊利有一个最基础的Philosophy，也是做数字化转型非常重要的原则，就是可量化的业务价值。我们做的任何一件事情，如果没有被量化就没有办法管理，也没有办法去迭代，所以可量化是我们最基础的工作原则。
AI的概念很宽泛，一般分为两大类，一类是决策式，另一类是生成式，今天讲的大模型是后者。决策式AI我们伊利用的非常广泛，比如去年伊利通过决策式的人工智能让伊利在单吨的物流成本下降了13.5%。
而在生成式人工智能方面，我们也有很多的量化指标，比如像黄总所讲的基于AB测试的量化。过去生成一个主视觉，大概需要多长时间、多少钱，现在需要多长时间、多少钱，做到了多少提升等，以及哪一类主视觉的实际转化效果更好，这些都是需要具体去量化的。
比如在抖音上，过去有很多企业起量会依靠达人直播或自播。而我们伊利每天有几十个虚拟数字人在做直播，产生了以亿为单位的价值。这个虚拟数字人的直播是每天在做的事情，我们会不断地量化评估效果，结论是虚拟数字人大概是自播成本的15%，这个数字就是我们量化出来的。
保乐力加（中国）用户互动负责人杨静怡：卖酒这件事情相对更感性一点，可能更难去量化AI带来的效益。
比如我们一开始试了数字人的直播或者小红书种草内容的生成等方式。但根据我们接收到的用户反馈，当用户接到电话一听就知道是机器人，会产生你们不尊重我们的感觉。还有像小红书平台上的内容虽然在量上能提升效率，但没有人工去修改润色的话，它的质量还是没有特别好。
当这两个事情造成的影响一加起来，我们应用AI这件事到底是赚的还是赔的就不一定了。特别对于我们这种比较偏情感型的品牌来说，当用户觉得你都不尊重我，不管是打电话还是做直播搞了一个机器人来，那我又为什么要偏爱你这个品牌呢。这其实是我们这类品牌在生成式AI上目前所面临的问题。
以上是我们这种比较偏情感性的品类，对生成式AI应用方面的问题。但如果从决策性AI上来说，AI就帮助我们很多。就像我前面keynote里分享的，保乐力加如何用AI去分析和解构消费者对于我们品牌的情感，并且归因到具体的内容和触点，从而帮助我们大幅提升了，多年来难以解决的“怎么让你爱上我”的情感向问题。原来用科技，能更高效地去解决用户的情感问题，这个项目做下来，还是很奇妙的。
技术从来不是瓶颈，
找到应用场景才是瓶颈
资深营销顾问、前腾讯公司副总裁郑香霖：想问一下在座的品牌客户，我们今天讨论那么多AI方面的话题。你们未来在AI方面是会自己做？还是找一些Marketing合作伙伴比如广告公司呢？你们会以什么样的方式投入AI。伊利集团数字科技中心总经理尚直虎：每家企业在AI应用上的情况不太一样，伊利比较复杂一点，我们分为几层。因为现在买不到A100 GPU的芯片，无论如何我们自己做不了，那么伊利就会和我们的公有云的合作伙伴合作。当然我们也有自己做的部分，比如伊利有二十一年母乳研究的数据，还有大量的研发数据。国家级的乳业创新中心就在伊利集团，我们会把集团和整个行业的数据放在一起，利用大模型来训练，然后反哺伊利的业务和整个行业，这一类的应用是我们觉得可以自己来做的。伊利还会和顶级的外部机构进行合作，比如前不久我们和复旦大学大数据学院针对睡眠时间做了许多临床数据研究，发现合适的睡眠时间甚至能帮助预防老年痴呆，这项研究对很多人来讲是一个巨大的社会福祉的进步。我们伊利和拥有绝对专业能力、特殊数据源的机构合作，然后把研究的成果再嵌入到伊利内部，更好地为中国消费者服务，这其实就是我们在人工智能方面与外部机构展开合作的意义。深演智能创始人兼CEO 黄晓南：伊利在技术方面太厉害了，有很多技术都是自建。其实我和尚总在会前交流时认为不是企业所有的东西都需要自建。当行业里面有成熟的跨行业、跨品牌的公司时，对那些有很多沉淀的产品用拿来主义也是能提高企业发展效率的一个办法。伊利集团数字科技中心总经理尚直虎：毫无疑问我们伊利是非常开放的。对所有能够通过合作带来双赢的、给我们双方带来业务价值和消费者价值的合作伙伴，伊利都是非常欢迎的。伊利在一些领域非常期待与合作伙伴们一起共创。卡夫亨氏中国区首席营销官蔡宏：在这个方面，我们卡夫亨氏有个一直秉持的观点。因为从企业所处行业本身来讲，卡夫亨氏就不会重资产投资到数据本身和技术模型，因为我觉得已经有很多人比我们更有优势做这件事情。所以我们不管从最早谈数字化转型，还是谈人工智能的应用，卡夫亨氏一直秉持着开放合作的态度。不管是跟平台，还是跟新兴的初创技术公司，或者像深演这些公司，我们都是非常开放的态度。卡夫亨氏本身团队的工作重心在于它的商业落地场景，我们知道会有哪些商业营销的痛点、节点，可以借助外界去共创来解决，我们永远保持开放、共赢的心态。同时我认为AI技术需要在企业内部有运用的场景和基因，只有对业务场景本身产生了解才能更好地赋能，否则技术本身是很难直接赋能业务的。保乐力加（中国）用户互动负责人杨静怡：我们公司会倾向于自己来做这方面的事情，不过自己来也会产生一些问题。比如在国内肯定喝洋酒的肯定没有喝牛奶的人多，我们没有伊利这样大体量的数据来做研究。同时作为一个全球化公司，我们公司会把相关的工作放在总部，因为不需要每个国家的团队都在同样的工作上重复造车轮，但是巴黎的团队对中国的情况或者世界各地的情况不可能很清楚，所以我们公司在每个区域市场又会有一到两个人，去负责把我们的business需求对接给总部的数据技术团队，来尽量做到跨国公司在效率方面的提升。深演智能创始人兼CEO 黄晓南：我最后来总结一下深演形成AI级产品解决方案的思路，同时回应几位嘉宾对AI负面影响的考量。第一点，我非常认同蔡总刚才的观点，其实技术从来不是瓶颈，找到应用的场景才是瓶颈。我们公司在选择客户的时候几乎跟每个行业的头部客户合作，我们与头部客户合作的原因不是因为他们规模大，而是因为他们的场景足够多，他们的团队足够专业，知道怎么把解决方案用起来。像前面嘉宾提到的极越汽车一样，他们车非常的炫，但是像我这样的老人家开起来恐怕就不方便。作为一个to B的公司，我们B端客户的场景非常重要。如果他们有非常复杂的决策，有自己数据的积累，那就为我们的AI型产品奠定了应用的基础。第二点，我个人认为，甲方企业是自建还是与伙伴合作其实就一个原则，就是你有没有相关的服务经验和能力。如果在这方面有足够的经验，服务过几乎所有的大品牌，那么像伊利这样的大企业就可以来借鉴。如果只服务过伊利的比如1/3预算那么多的项目，伊利就会觉得你们没有管过那么多的数据，我自建一定更灵活更快。当然每个人不一样，每个行业也不一样。我们的客户是B端，在我们服务每个B端客户的时候，也会去理解他们的行为模式和他们的诉求，从而来形成我们的产品解决方案。
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