工业企业

摘要：营销服经过多年的数智化探索，未来即将走进AI技术的深水区。作为感知智能、认知智能、决策智能和生成式AI四大类技术的综合呈现，多模态交互可谓是实现营销服数智化的关键技术。本文作者系中关村科金技术副总裁张杰，分享了多模态交互在数智化营销服中的技术实践。

关键词：人工智能、多模态交互、人机协同、营销服、数字化转型

营销服数智化进入人机协同阶段

数字经济从2019年起已连续4年写入政府工作报告，数字经济被看作是与农业经济、工业经济相对应的新的经济形态，数字化转型实际上是从工业经济向数字经济的转变。在如今这样一个充满不确定性的经济环境中，企业竞争的一个关键生产要素就是数据，或早或晚，任何组织都会走上利用数据创造价值的道路。

然而，数据本身很少直接创造价值，而是依托具体的业务场景。营销服是大多数企业都会涉及到的核心价值创造过程，也是数字化转型中最容易见到成效的环节，尤其是对于产品品类繁多或者业务逻辑复杂的行业。企业数字化转型必然要经历三个阶段：信息化、网络化和智能化。信息化是将核心生产要素（如：人、机、料、法、环）和关键价值创造过程（如：研、产、营、销、服）纳入信息系统。网络化是通过大数据、区块链等技术连接企业内外部数据，消除信息孤岛。智能化是通过人工智能等技术辅助操作和决策，达到降本增效、开源节流的效果。

营销服经过前些年的数智化探索，未来即将走进AI技术的深水区，主要原因在于：随着大数据和AI技术的普及，很多企业对技术的心理预期和业务效果比较基线被拉高了，进一步的效果提升依赖更复杂的AI技术。同时，越来越多的传统企业启动数字化转型项目，其中不乏产品种类繁多、业务流程繁琐的企业，浅层AI技术无法满足业务需求。拿呼叫中心举例：第一代呼叫中心基本上是拿到客户名单后做盲打；第二代呼叫中心为客户添加了一些属性维度，通过精准营销模型做筛选和排序后再拨打；而新一代呼叫中心则要求从系统日志中沉淀出优秀话术，并根据客户属性将话术素材组织成标准操作流程，企业不但希望系统告诉它哪些客户可营销，还希望在一步步地话术提示下营销。

营销服数智化不单是技术问题，还是管理问题，最终可能都会涉及流程变革，将以往人工主导的方式改造成人机协同的方式。人机协同是一门综合学科，它与人机工程学、多媒体技术、计算机科学、机器学习、认知心理学等密切相关，它通过合理有效的交互协调机制，集成人类智能和人工智能，由人类和机器人一起组成团队，自主交互，协作共赢。

多模态交互是实现人机协同的重要途径

传统的营销服系统（如呼叫中心、客服系统）仅仅起到连接客户（Customer）和客户经理（Agent）的通道作用，系统本身没有决策能力。

在数智化阶段，企业需要的不仅仅是另外一款连接用户的沟通系统，还希望系统具备以下能力：

1. 实时交互能力

适时地介入到客户经理与客户的交互过程中，在其中增加客户与机器的交互、客户经理与机器的交互，判断哪些任务交给客户经理、哪些任务交给后台机器人处理，并且选择适当的交互方式。

1. 客户洞察能力

全方位地了解客户，既知道客户的基本属性，又能精准感知到客户当前的情绪状态和潜在需求。

1. 业务决策能力

同时具备领域事实知识（如产品、竞品）和领域技能知识（如营销话术、售后处理流程）。

04最佳实践总结能力

• 快速发现用户需求及其变化趋势，并总结出应对的最佳实践。在总结过程中，最好能通过傻瓜式的工具简单、快速地完成，形成人机协同的闭环。

• 无论是售前营销还是售后服务，数智化的背后都依赖多模态交互技术的支撑，都是感知智能、认知智能、决策智能和生成式AI这四大类技术的综合呈现，多模态交互是实现营销服数智化的关键技术。

三个模块组成多模态交互引擎
中关村科金在过去8年间，服务了金融、零售、教育、医疗、智能制造等多个行业的500多家头部企业，在营销、服务、运营的三大类环节中提供了200多个细分场景的解决方案。基于上述经验，中关村科金打造了一款多模态智能交互引擎，主要包含三部分：多模态感知系统、领域知识中台和交互式决策引擎，其逻辑架构如下图所示。
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