產(chǎn)品經(jīng)理大多數(shù)人對AI的理解,都是錯的

1、在新時代，人工智能對營銷或是品牌服務有沒有幫助？閱讀前，先思考：近些年我一直在研究互聯(lián)網(wǎng)的計算廣告，市場上缺乏對這個領域的系統(tǒng)性介紹，所以我還寫過一本計算廣告領域的書，并有幸得到互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的認可。今天我想和大家探討一個案例：在新時代，人工智能對營銷或是品牌服務有沒有幫助？社會上普遍認為，人工智能就是機器對算法的深度學習。但我可以準確地告訴大家，這個概念是不對的。人工智能是被計算機領域的泰山北斗們提出來的，目的是用計算機替代人，來解決一些智能問題，比如代替人的聽、說、讀、寫和交流。人工智能可以用機器學習的方法實現(xiàn)這些，也可以不用。也就是說，機器學習是人工智能的方法和工具，而不是人工智能本身。狹義

2、的人工智能領域，主要包括 “感知智能 ”和 “認知智能” ：感知智能是代替人的五官，認知智能是代替人的思考交流。波士頓公司在一本書里面提到：人工智能在企業(yè)營銷服務方面，能夠為客戶提供個性化的服務、廣告和互動。現(xiàn)有的所有廣告營銷都是不與用戶互動的，像傳單一樣發(fā)到對方手里就完了。但數(shù)據(jù)顯示：能創(chuàng)造個性化體驗的品牌，可以提高6%10%的收入。個性這個詞，大家都耳熟能詳，今天的廣告營銷就是個性化的，千人千面。但是利用人工智能技術，能讓廣告營銷在個性化的基礎上，與用戶互動起來。我看到現(xiàn)在有很多人，在提到人工智能營銷或是智能服務時，他們總會說這樣一套話：我們有多少活躍設備”、通過SDK采集到多少數(shù)據(jù)”、構

3、建了多少標簽”、 “識別目標人群” 、 “進行精準投放 ”等等。這些話不可證實，也不可證偽。我相信他們使用了機器學習的技術，但不能說他們使用了人工智能本身。我們今天探討的話題，就是利用人工智能本身，促進營銷服務。這個過程相當困難，因為大多數(shù)人現(xiàn)在對人工智能本身的理解，還處于非常初級的階段。今天所有的廣告營銷都有一個特點，主動出擊。但卻是以單向宣傳為主，把廣告發(fā)出去后面就不管了。這樣的廣告營銷，嚴重缺乏交流和互動，是不對的。在發(fā)展營銷時，一個非常有用的技術是：定向互動。如此運用數(shù)據(jù)和機器學習，就可以靈活應對不同的情況，千人千面地去投放廣告。再來看看客服。與營銷相反，客服是用戶有問題直接來找，但不

4、對用戶做調研，而是根據(jù)用戶的問題，就事論事來解決。這兩項工作，本質上是一件事，而保險銷售員在這兩方面做得最好。保險銷售員不區(qū)分營銷和服務（客服）的過程，首先他會與你溝通，跟你成為朋友，目的是獲取你的資料，這個過程他們很耐心。在營銷里，我們獲取用戶資料是被動的，而保險銷售員的獲取是主動的，就像是客服一樣，針對收集到的需求而擇機銷售。對于售后服務，保險銷售員也很關心。逢年過節(jié)常給用戶寄小禮物，問問 家里有什么情況，收集反饋，持續(xù)跟蹤更新用戶資料，最終目的是做二次營 銷。這種營銷和服務的無縫接軌，有兩點值得我們學習：一個是服務意識，一 個是客戶資料意識。將來，我們也許可以模仿保險銷售員的方式，建立虛

5、擬的營銷過程。當 然，這還需要時間?，F(xiàn)有的人工智能研究分為四類，感知智能、運算智能、運動智能、認知智 能。感知智能的問題，是人們長久以來最想解決的問題，感知包括眼睛、鼻 子、耳朵、語音識別等等，這些的進化時間最久，從動物有了這些感官開始就 在進化了。對于運算智能的問題，人工智能可以憑借極高的計算力找到快速的解決路 徑，這很有難度，最典型的就是圍棋，但是相對來說，人工智能已經(jīng)較早地解 決了圍棋問題。今天，在所有的博弈類問題上，機器都能秒殺人類。運動智能也是進化時間最長的，從原始時期就在開始進化。認知是人類獨有的能力，是形成推理、思維和交流的源泉。我們的交流、 對話、理解，全都是認知智能。人工智能

6、在博弈問題上能超越人類，而人類將在感知、運動和認知三方面 得到進化。我們在營銷服務領域，也對人工智能研究做出過很多探討 一一電話外呼機器人，我感受過它的交互體驗，和它聊天會覺得很自然，如果 不是專業(yè)人士，根本分辨不出來它是機器人，這是交互領域邁出的一大步。外呼機器人在營銷領域的效果還不錯，相當于一個保險銷售員，在為你做 合適的產(chǎn)品推薦，這種概念就是 精準營銷”。然而，機器人客服與外呼機器人相反，客服是服務，外呼是營銷，但二者 的邏輯是類似的，都是用技術解決營銷服務的問題?？偨Y來說，人工智能時代的品牌營銷與服務方向就是建立感知和認知能力，實現(xiàn)面向每個客戶全生命周期的服務智能體，記錄和分析用戶數(shù)據(jù)

7、，交 立式進行持續(xù)服務。這個智能體，要有大腦（交互的東西）、可用的產(chǎn)品、個性化模型（類似 于保險銷售員的服務意識，針對客戶具體情況進行服務）、客戶資料。例如肯德基白胡子老爺爺，完全可以在人工智能時代變成一個智能體，所 有的營銷和服務渠道，都由這個形象來與客戶做交互?，F(xiàn)在的機器已經(jīng)可以很主動地進行身份認知了，當然這里有一個法規(guī)邊 界。比如分眾傳媒的屏幕，在合理授權的情況下，它就可以和人主動交互。雖然這種場景還沒有實現(xiàn)，但我們可以暢想。很快，機器在感知智能領域，就能與人類越來越接近，因此在主動配合的 場景下是可用的。但是不要認為人工智能因此到了一個拐點，其根本問題還沒 有解決，人工智能在認知智能方

8、面的能力還差得很多。認知智能的問題非常有難度，萬物的靈感都是依靠認知智能獲得的。我們的概念推理，不是從學校教育那里學來的，就像一個大學生和一個文盲做基本的概念溝通，完全沒有障礙。人類80%以上的概念和邏輯，都是在6歲以前，以一種非常奇妙的方式習得的?，F(xiàn)在，所有的人工智能，都是弱人工智能。比如：這個常識 我喝完了一瓶水，所以瓶子變輕了 機器就沒法學，再比如有些新聞，人一聽就知道是假新聞，但是機器就不知道。因為做到這些，需要具備很復雜奇妙的常識，而機器找不到可以學習這些常識的語料，所以機器在對概念的理解和推理上，目前還不可能趕上人。這也意味著，我們的暢想，要圍繞以人機交互的方式去營銷和服務，如果是

9、在泛泛的領域，就很困難。不過，在一些垂直領域，比如醫(yī)藥領域，我們感覺很專業(yè)，但是對機器而言很簡單。這是因為專業(yè)的知識書本上都有，只要有語料，機器就可以學習。因此，認知智能是人工智能目前最大的挑戰(zhàn)，這不是簡單依靠功能上的改進，或是資源的投入，就可以解決的，這是理論上的鴻溝?？拼笥嶏w是做語音合成起家的，兩年前，訊飛就實現(xiàn)了機器模擬真人聲音，而且模擬得非常逼真。模擬視覺形象也不比模擬聲音難，訊飛有一個虛擬主持人，不過目前還是影像，但這說明以后想要輸出一個真人形象不是難事。訊飛還希望，把人工智能的核心技術與營銷和服務結合起來，比如模擬一個人類的銷售員，持續(xù)地進行營銷和服務。營銷領域的資料收集，加上個性化的能力，這是訊飛具備的人機交