运用网络营销手段,降低营销成本:一方面,企业通过网络上的及时商务活动以及资源共享,能够不受区域和时间的限制进行广泛的市场调查,降低了调研的平均费用;另一方面,使用网络促销的成本远低于其他形式的销售渠道。首先是降低了工作材料费用。大大减少印刷、存储、邮寄等费用。利用口碑营销策略,降低营销成本:在产品上市的最初阶段,应以大众推荐为主,尽量让更多人了解产品,不失时机地运用口碑营销策略,激励早期采用者向他人推荐产品。最后,随着满意顾客的增多,这比广告宣传效果更好,而且宣传费用和推广费用也大大减少,企业赢得良好的口碑,长远利益也就得到保证。利用联合营销策略,降低营销成本:采用联合营销策略使小企业的资源得到合理配置,有利于小企业突破自身能力的限制,以较少的资金和较短的时间形成较大的销售能力,缩短了产品流通时间,提高了销售效率,从而降低营销成本。
1、什么是智能金融?智能金融尚无统一定义。《报告》提出,智能金融是指人工智能技术与金融业深度融合的新业态,是用机器替代和超越人类部分经营管理经验与能力的金融模式变革。2、智能金融和金融科技有什么区别?《报告》提出,智能金融与数字化转型、金融科技既有密切联系又有重要区别。智能金融的发展基础是金融机构数字化转型,数字化转型为智能金融的发展提供了基础设施的保障。智能金融是金融科技发展的高级形态,是在数字化基础上的升级与转型,代表着未来发展趋势,已成为金融业的核心竞争力。相比互联网金融、金融科技,智能金融更具革命性的优势在于对金融生产效率的根本颠覆。智能金融替代甚至超越人类行为和智力,更精准高效地满足各类金融需求,推动我国金融行业变革与跨越式发展。3、为什么要专门研究智能金融?把智能金融从金融科技中单列出来编制专门的发展报告,主要是基于以下考虑:一方面,发展人工智能技术已成为我国的一项重要战略,当前各国在新一代人工智能技术已展开激烈竞争。而金融与人工智能具有天然的耦合性,是人工智能技术应用最重要的领域之一,发展智能金融有利于我国抢抓人工智能发展机遇,占领技术制高点,特别是金融业的特殊性,势必对人工智能技术提出新的要求和挑战,可以推动我国人工智能技术的突破与升级,提高技术转化效率。另一方面,人工智能技术为未来金融业发展提供无限可能,是对现有金融科技应用的进化与升级,对金融业发展将会产生颠覆性变革。专门研究智能金融有利于跟踪世界人工智能技术与金融业融合的应用开发,有利于加强金融行业的适应性、竞争力和普惠性,极大地提高金融机构识别和防控风险的能力和效率,推动我国金融供给侧结构性改革,增强金融服务实体经济和人民生活的能力,守住不发生系统性风险的底线,加快建设我国现代化金融体系,增强金融国际竞争力,助力由金融大国到金融强国的转变。4、智能金融现在有哪些应用场景?《报告》提到,目前智能金融的应用主要包括前中后台三大方面。第一,智能身份识别已广泛用于个人身份验证。以指纹识别和人脸识别为代表的主流智能身份识别技术已进入大规模应用阶段,在远程核验、人脸支付、智慧网点和运营安全方面应用广泛。第二,智能营销降低营销成本、改善服务效能。智能营销正在经历从人机分工向人机协同方式的转变,未来的智能营销将变成跨领域、融合的人机合作工作方式,进一步改善金融服务的效能。第三,智能客服能节省客服资源和提升服务效率。智能客服不仅提供自动化问题应答,而且对接前端各个渠道,提供统一的智能化客服能力,并持续改进和沉淀,提供全天候精准的服务,提升服务效率。第四,智能投顾已有试点,全面推广有待继续探索。智能投顾在国内外已有诸多应用案例,但我国因为缺乏明确的业务模式、服务定位仍不明确,全面推广仍有待继续探索发展。第五,智能投资初具盈利能力,发展潜力巨大。一些公司运用人工智能技术不断优化算法、增强算力、实现更加精准的投资预测,提高收益、降低尾部风险。通过组合优化,在实盘中取得了显著的超额收益,未来智能投资的发展潜力巨大。第六,智能信用评估提升小微信贷服务能力。智能信用评估具有线上实时运行、系统自动判断、审核周期短的优势,为小微信贷提供了更高效的服务模式。在一些互联网银行中应用广泛。第七,智能风控实现金融机构风控业务转型。智能风控为金融行业提供了一种基于线上业务的新型风控模式,但目前只有少部分有能力的金融机构运用,有待继续试点和推广。第八,智能运营管理提升运营效率,降低运营成本。智能运营管理将业务运营逐渐从分散走向集中、从自动化走向智能化。从而提升业务运营效率,减少业务办理差错,降低管理成本。智能运营成为各家金融机构开展智能金融的优先考虑和使用的场景。第九,智能平台赋能金融机构提升服务、改造流程、转型升级。智能平台建设是金融机构智能化转型的核心,持续为上层应用提供丰富、多维度的智能服务,构建完整的服务生态圈。综上所述,智能金融目前整体仍处于“浅应用”的初级发展阶段,主要是对流程性、重复性的任务实施智能化改造。《报告》认为,人工智能技术应用正处在从金融业务外围向核心渗透的过渡阶段,发展潜力巨大。5、在智能金融应用场景中,“算法黑箱”问题可能会更加突出?如何避免? 肖钢认为,人工智能有一个问题是算法的可解释性比较差,要解决这个问题可以从几个方面来着手:第一,要让算法可解释。现在人工智能科学家正在攻克模型算法的黑箱问题,期待着不久的将来在技术上有所攻破。第二,可以采取分层管理。例如,根据是否对金融消费者产生伤害的程度进行分类管理,有的可以不解释,有的只是解释模型怎样运行的,有的要解释结果及其原因,有的需要进一步解释模型背后的逻辑和运作原理。当然,如果最后还是无法解释,投资者和消费者也不相信,监管部门就不准在金融领域使用。因此,如果人工智能运用到金融行业,未必需要解释所有的模型,可以对模型进行分层管理,提出明确要求。第三,分清楚责任。无论是否使用人工智能,金融机构销售金融产品和服务的卖者尽责义务没有减弱。机构需要了解自己的客户,把恰当的产品卖给恰当的人。责任不会因为是否采用了人工智能技术而有所改变。6、个人隐私和数据保护问题已经成为社会普遍关切。智能金融时代,如何构建起相关法律法规体系?《报告》中提到,个人数据的问题目前缺乏法律规定,确实需要立法。肖钢认为,数据很重要,尤其在人工智能时代,其重要性日益凸显,这与原来的工业革命时期不同。工业革命建立在物理资本上,而人工智能则是建立在信息资本和数据资本上。因此,谁控制了数据,谁就垄断了权力。肖钢认为,个人隐私和数据保护领域有很多问题待明确,例如哪些数据能搜集、数据的权属是谁的、如何建立个人信息权的体系等,这些都是新的课题。保护个人数据隐私,肖钢从以下方面提出建议:第一,需要补短板,抓紧制定相关法律法规,并逐步加以完善。第二,要防止数据垄断。鉴于大型科技公司的技术优势与数据获取能力,存在赢者通吃的效应,要求大公司开放数据,让中小科技公司也要利用其数据开发业务,维护公平竞争环境。第三,要进行综合治理。数据隐私保护不仅是金融监管的事情,还涉及到政府部门、IT公司、金融机构、实体企业和个人,是全社会的事情,所以要形成各方参与,协同治理的体系。第四,需要发展新技术,以解决技术带来的问题。“联邦学习”的技术就是一个方法,既保护了数据安全,同时又可以共享数据建模。1.聊天机器人聊天机器人已经成为改善客户服务和客户体验的主流方法。其价格低廉,全天候在线,并且可以同时沟通多位客户,不仅可以更快捷地为客户服务,而且有助于大幅降低成本。然而,普通的聊天机器人只能根据企业设置的流程进行回答,无法理解来自用户复杂的问题。
这就是人工智能聊天机器人发挥作用的地方。借助机器学习(ML)和自然语言处理(NLP),它们可以很好地对客户提出的问题做出回应,而无需定义特定的流程。企业仅需要从其他网站和来源向它们提供相关数据即可。
2.点击付费(PPC)营销
有效地利用点击付费(PPC)营销可以帮助企业将目标流量导向其网站,并促进潜在客户的开发工作和产品的销售。而为了改善广告文案、精细受众群体、拓展关键词及否词、优化点击费用出价等点击付费(PPC)广告的参数,企业需要进行大量的A/B测试。
这些 *** 作都要求企业拥有点击付费(PPC)的代理机构或专门的团队,而人工智能技术则可以帮助企业消除雇佣人员的需求。现在,许多由人工智能驱动的工具无需人工干预,帮助企业管理点击付费(PPC)活动,甚至可以为企业优化广告。
3.内容创作
内容对于促进企业业务必不可少,但创建内容普遍需要熟练的写手或文案专家。由于耗时,内容创作的人力成本通常较为昂贵。使用人工智能提供的内容创作工具可以加快内容的管理和创建过程。通过这种方式,企业将能够快速发布高质量的内容,优化其营销业务。
4.视频制作
定期制作高质量的视频来营销品牌很有意义,但这也是事情变得棘手的地方,因为视频的创建和制作很耗时,同时需要企业创建专门的团队拍摄、策划以及编辑。如果开发视频软件,则可以使用应用程序来编辑视频。但是所有这些都可能影响视频的定期发布。
这正是人工智能技术彰显其价值之处。人工智能驱动的视频制作软件可以在几分钟内无缝创建视频,而企业需要做的只是选择需要剪辑的素材。
5.网站设计
开发和构建网站由于通常需要雇用有经验的专业人员,很可能会导致高昂的成本。如果企业内部人员可以设计网站,则可以使用网站构建器。而更快的方法是使用人工智能提供的网站构建器。这些构建器可以在输入信息后自动创建,从而开发出色的网站。
6.客户见解
营销最重要的部分之一就是了解客户的反应。哪怕企业有收集客户行为的大量数据,理解客户行为可能依旧是一个挑战。人工智能可以有助于企业理解数据并提供强大的见解,以用于制定业务决策。
随着人工智能技术在营销中的应用愈发广泛,其除了提高产业效率外,在触达、交互和精准投放上也会提出更加优质的解决方案,未来人工智能技术将对营销持续产生着深刻的影响和变革。
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