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。

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

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。

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。**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。**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。

来源: 中国科技新闻学会