OpenAI如何支持数字化营销

　　OpenAI提供了一个基于AI的开发和研究框架。利用OpenAI的平台，AI科技公司可以快速提升开发技能并获取AI领域的专业知识，这有助于通用人工智能（AGI）技术的发展。OpenAI开发、维护和训练了一批可用于通用任务的AI模型，包括写作、阅读、编程和图像处理等。
　　当把OpenAI能力结合到具体的业务应用系统（如CRM，ERP等）中，OpenAI超智能化的内容生成能力可以很好地补充到业务应用系统的功能应用、业务流程中，提升业务应用系统的智能化水平。这里谈一谈如何把OpenAI能力结合到数字化营销场景中。1。OpenAI代表产品及适用场景
　　GPT3
　　GPT3是一个由OpenAI开发的人工智能大规模语言模型，通过使用深度学习来产生类似人类的语言文本，覆盖文本分析和摘要、文案撰写、代码生成等应用场景。ChatGPT，Codex等是基于GPT3的不同应用。
　　ChatGPT
　　ChatGPT是基于GPT3的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。具体应用场景如下：
　　1。可用于智能聊天机器人，帮助客户解决常见问题和任务，例如查询账户余额或付款。
　　2。可用于产品推荐机器人，例如帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化投资建议。
　　3。结合结构化数据，在特定场景类型下生成结构化文本内容，如新闻，财报等简讯写作。
　　4。提取呼叫中心客服与客户的对话摘要，并用于后续分析客户的行为
　　5。基于NLP的文档分析，总结和分析法律、财务、合同等文档，并提取重要信息，减少人力参与并提高效率。
　　6。可用于分析客户交互并检测可能表明欺诈活动的模式。
　　7。面试问卷或客户调研相关问卷生成。
　　8。文案创作，例如金融产品描述文案，产品广告文案生成、社交媒体文案、广告和营销文案。
　　9。分类及汇总文档内容，例如将会议笔记转化为摘要。
　　10。优化搜索引擎，根据搜索者的意图将搜索结果进行摘要汇总。
　　Codex
　　OpenAICodex是一种基于GPT3的自然语言生成代码的模型，有助于将自然语言指令转换为十几种流行的编码语言。Codex于2022年8月通过OpenAI的API发布，是GitHubCopilot的主要构建块。而Codex专注于生成可执行代码，使其成为开发人员的绝佳助手。它已经集成到VisualStudio，无缝集成到开发周期中。具体应用场景如下：
　　1。编程语言到自然语言转换，例如用人类可理解的语言解释一段Python或JS等代码。
　　2。辅助编码，人类语言转换为Python代码。
　　3。编程语言之间转换，例如JavaScript到Python。
　　4。代码提示。
　　5。代码错误检测和修复建议。
　　6。SQL语义解析。
　　7。解析非结构化数据和分类。
　　DALLE
　　DALLE可以根据文本描述生成对应的逼真图像，还可以根据文本提示修改图像内容。DALLE应用场景非常丰富，包括插图、图像摄影、NFT生成、图像编辑等，已经被电子商务网站用来生成产品图像和创造原创艺术品。微软已经宣布DALLE将为其DesignerApp提供支持；Shutterstock宣布与OpenAI建立合作关系，允许用户在平台上使用DALLE进行创作。具体应用场景如下：
　　1。视觉方面，具备文字配图、图片配文字、文字合成图片等能力。
　　2。图像创作方面，创意图像生成，自由或按风格生成图像；功能图像生成，按照一定功能描述或要求生成图像；根据原画衍生类似图像。
　　3。图像编辑方面，根据文本提示修改图像内容。
　　4。图像修复方面，缺失图像修复和还原原图像内容。
　　5。图像转化方面，2D转化为3D图像，以及图像风格转化等。
　　Whisper
　　Whisper是一个自动语音识别（ASR）系统，它使用从网络上收集的680，000小时多语言和多任务监督数据进行训练。使用如此庞大且多样化的数据集可以提高对口音、背景噪音和技术语言的鲁棒性。此外，它还支持多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。具体应用场景如下：
　　1。语音工作助手：文本合成语音，主要用于语音客服机器人，语音播报。
　　2。声音克隆：给定一段目标语音，将输入的语音或文字转换为目标语音中说话人的语音。可为指定说话人进行语音合成，主要应用于智能配音等场景。
　　3。音乐生成，根据开头旋律或文字描述等自动生成特定乐曲。
　　4。识别视频和音频中的语音，用来做会议记录。
　　AI视频模型
　　OpenAI目前正在研发AI视频模型，尚未确定发布日期。预计AI视频模型可适用如下应用场景：
　　1。视频内容创作。
　　2。检测视频片段，生成预告片，宣传视频等。
　　3。视频画质修复，添加特定内容，视频美颜。
　　2。OpenAI可适用的CRM场景
　　由于OpenAI擅长处理与自然语言相关的场景，适用于产生或者解答客户智能中的是什么类型的客户知识。或者说，OpenAI可快速提升CRM系统认知智能方面的能力。OpenAI不太适用决策智能有关的场景，因为OpenAI并非设计用于处理数值计算任务，无法取代复杂相关计算模型，例如风控模型、销售预测模型、排产排程等运筹优化模型等。
　　但是，OpenAI可以通过认知智能感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等动态信息，作为决策智能模型输入项的一部分，使得风险预测、销售预测等量化模型的输出结果更贴近市场变化、更准确。这可能会成为OpenAI结合到像CRM，ERP等业务系统的一个趋势。
　　MicrosoftVivaSales可称为第一个OpenAICRM套件，被OpenAI加强的CRM功能包括：人工智能驱动的对话摘要、下一步行动、情感分析和现场笔记。与销售团队和客户协作，在Teams中完成交易。利用CRM数据自动创建邮件回复。来自CRM的客户信息直接集成到名片夹中。在Teams中访问和更新CRM系统记录。会后行动建议。客户洞察，包括情绪、关键字和电子邮件的操作。销售人员可以使用复杂的CRM逻辑创建和更新CRM记录。在CRM中轻松地记录和附加电子邮件。
　　随着OpenAIAPI的逐步完善和开放，相信其他OpenAICRM套件很快不断面世。
　　对比OpenAICRM产品化套件的进展，OpenAI结合到CRM应用的定制化案例逐渐多了起来。这里是一个OpenAI结合到CRM应用的落地案例，供参考。
　　该案例的业务流程分为以下几步：呼叫中心客服和客户交谈；交谈的音频文件转文字后，OpenAI服务结合CRM客户数据对交谈内容进行提炼。提炼的结果包括销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等；提炼出来的销售机会、产品推荐、客户情绪、会议纪要等通过CRM反馈给销售团队进行跟进。
　　下面归纳整理了OpenAI可适用的CRM场景，按市场、销售、服务、客户洞察进行了分类。希望能起到抛砖引玉的作用。市场营销阶段产品文案生成
　　GPT结合DALLE协助产品经理进行图文并茂的产品方案创作，例如产品描述文案，广告和营销文案等。Marketingemail内容生成
　　在向目标客户群推荐市场活动时，营销经理同样借助GPT和DALLE能力，进行图文并茂的Marketingemail内容生成，提升营销执行效率，同时节约文案制作的外包成本。
　　销售跟进阶段客户需求分析
　　如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节表达的真实需求，经OpenAI有效捕获后，作为潜在客户需求推送给CRM的销售团队来跟进。销售报价建议
　　在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接OpenAIAPI定制开发，提炼客户对销售报价的反馈，生成新一轮销售报价建议。MicrosoftVivaSales已经具备了这个能力。销售线索热度
　　同样，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通、会议纪要等各个沟通环节的真实需求、情绪表达，经OpenAI有效捕获后，对跟进中的销售线索会是非常有效的更新和补充。邮件内容生成
　　利用CRM数据自动创建邮件回复内容，提升销售人员响应客户的效率。MicrosoftVivaSales已经具备了这个能力。会议纪要生成
　　使用OpenAI语音模型转文字，以及基于自然语言处理的文档分析与提取功能，从会议语音中提取会议的主要内容并加以提练。生成会议纪要的主干内容，比如会议主题、讨论内容、下一步跟进计划等，在CRM中作为客户沟通历史的一部分供销售团队参考。MicrosoftTeams已经具备了这个能力。跟进活动建议
　　在会议纪要、或者邮件沟通内容的基础上，通过对接OpenAIAPI定制开发，把下一步跟进活动提炼出来，转换成CRM系统中的跟进活动建议。智能搜索
　　传统的搜索结果是列表的形式。OpenAI在搜索时，会根据搜索者的意图（比如销售人员要了解某公司客户背景）生成总结性摘要，结果列表作为总结性摘要的索引。比如搜索华泰南方基金展示以下搜索效果。销售人员更容易从搜索结果中找到关心的信息。
　　客户服务阶段智能客服机器人
　　ChatGPT结合CRM数据，智能解答客户常见问题和任务，例如检查业务审核状态、查询账户余额等。客服内容提示
　　ChatGPT结合CRM数据向销售团队提供产品推荐、智能投顾等服务，帮助金融顾问根据客户的风险偏好、时间范围和其他因素向客户提供个性化产品推荐建议。客户情绪感知
　　如同上面的落地案例，客户在电话沟通、Email、呼叫中心沟通等沟通环节，OpenAI有效捕获客户对产品、服务、人员的情绪表达，及时反馈CRM进行客户关怀跟进。客户洞察
　　如上文所述，OpenAI并非设计用于处理数值计算任务。当客户分析或者客户洞察任务是基于复杂计算模型时，例如销售预测模型、客户细分模型等，OpenAI无法取代计算模型。但OpenAI辅助感知市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等动态信息，作为决策智能模型输入项的一部分，能很好地影响计算模型的结果。销售预测
　　一个复杂的销售预测模型可能包括客户行业、区域、历年销售量、预测模型算法等。CRM对接OpenAIAPI，智能获取算法模型中的部分输入项。客户细分
　　一个复杂的客户细分模型可能包括客户年龄、收入、资产、职业、分类算法等。CRM对接OpenAIAPI，智能获取算法模型中的部分输入项。市场活动有效性分析
　　评估一个市场活动的有效性，可能会从资金投入、销售线索数量、销售线索金额、客户数量、响应率等几个维度来综合考虑。CRM对接OpenAIAPI，智能获取算法模型中的部分输入项。客户流失预警
　　客户流失预警模型可能会考虑客户活跃度、历年销售量、竞争分析等几个维度。CRM对接OpenAIAPI，智能获取算法模型中的部分输入项。3。小结
　　OpenAI适用于认知智能有关的场景，即输入或输出与自然语言相关的场景。本文就OpenAI适用于CRM场景简单地作了归纳，希望抛砖引玉。
　　客户智能另一类场景是通过预测、分类、聚类等数据挖掘算法，挖掘客户内在的消费规律、行为特征、客户流失风险等客户知识，帮助企业提高优化客户关系的决策能力和整体运营能力。CRM应用中常见的数据挖掘算法有销售预测、客户细分、智能获客、产品推荐、风险预测等量化模型。
　　此类决策智能有关的场景是OpenAI能力不能胜任的。但是把OpenAI感知到的市场环境、企业发展、行业动态、客户情绪等动态信息，作为量化模型输入项的一部分，这种结合将使得这些量化模型的计算结果更贴近市场变化、更准确。