商城的角色有两种，第一种：经销商，也就是开通了我们代理的客户。第二种：消费客户，这个不需要任何限制，可以直接在商城购买所需的产品，快递到家-确认收货，服务终止。我们重点讲开通了代理的经销商如何赚钱。商城平台联合了民政部下的公益基金会推出了第一款产品—格卡诺空气净化器（后续会有更多优质产品推出），这款空气净化器的市场价呢是5280元，大家可以去全网搜一下价格。
成为经销商后，可以以批发价2000元的价格购买推出的第一款产品：格卡诺空气净化器，这个时候经销商有俩选择：1、送货到家，自用省钱或零售赚钱。选择2000元批发5280元零售卖出，利润空间是足够大的。但由于销售渠道和市场局限，大多数人并不能做的很好，传统的零售弊端正在于此！那么蚂蚁商城给了我们第2个选择：平台寄售。
平台的经销商可以选择将批发价2000元购买的产品寄售托管给平台，由商城进行卖出，每15天给经销商结算一次，回报收益15%，也就是300元，这个时候你可以选择终止寄售，将2300元提现到自己yhk等账户。虽然没有个人零售挣得多，但不用个人解决销售问题，是否更加省心呢。
有的人肯定会有一个疑问：为什么平台能帮我们卖出呢？如果卖不出去了怎么办呢？首先，一个东西存在一定是有它的市场的，本身我们优选的就是具备高品质和高性价比的产品，即使不运用我们的新零售模式，市场空间也是足够的。另外最最重要的，就是我们开头时强调的，我们的模式为：抢激活。我们每天限制激活人数，相当于把一大批想要购买我们产品的进行排队，再按照数据统计优化，进行有序的控制进入，保证卖出人数小于买入人数，前期可能是平台帮1个人寄售，外面有20个人等着买，后期可能就是帮10个人寄售，外面有2000个人等着买了，你还用担心卖不出去吗?可能要担心的是没机会买入了。再退一万步讲，市场饱和了，没有人有兴趣买了，我们还可以申请退本清算，随时拿走你投入的钱；或者选择发货自用，可以以批发价购买，不也是省钱了吗？
我们来看一下同行业的一些运行数据，这些都是对我们模式的最佳有力说明：
Ant Mall目前仅仅上线了一款产品，批发价为2000元一台，寄售成功一次可获利300元，随着商城的发展，我们会逐步上线更高价值的产品，陆续开放5000、15000、20000元的单价产品，对应可获得的收益空间将会更大。如最高20000元，寄售成功15天可获得3000元的利润。
另外，我们还对认可我们商城的代理商给与推广奖励，每成功分享一名经销商，我们会给与其每次寄售金额5%的推广奖励。也就是如果您直接推荐的经销商寄售20000元的产品，您可以每次获得1000元（5%）的推广奖励。如果按照推荐10个同样经销商计算的话，您每月的推广收入就可以达到至少10000元。
下面是我们的简单收益图表：
我相信好的事物是很容易被认同的，验证它的最简单方式，可能就是：开始尝试。
只需要用可以保本清算和购换更高价值产品的2000元，就可以见证一个新的商业模式和财富空间，这种尝试成本，“物”超所值！
一、蚂蚁商城提供的是经销商的买卖撮合，卖方卖出后的收益由匹配到的买方来进行支付，就如淘宝商城一样，所有的钱直接由买卖双方进行流转，蚂蚁商城不干涉资金，无集资和跑路风险，只负责资金数据的管理撮合，并收取1%的寄售费用提成用作平台运营开支。
二、蚂蚁商城有自己的科学数据模型，严格控制资金量，保证买入始终大于卖出，确保运作模式持续运转，并且随着市场发展的增大，可调用平衡的数据增多，会愈加安全稳定，这正与很多之前模式项目相反，他们是越做风险越大，而我们的模式，将越多越稳健。这些数据我们都针对经销商每天真实公布，随时可查看评估。
三、我们的商城目前刚刚启动运作，拥有着同行业的经验和先例(同样模式运作三年两年的比比皆是)，我们的发展才刚刚开始，未来市场预期无限。选择跟随平台1年2年之后，可获得的价值将不可估量。
现在大家明白蚂蚁商城为什么要每日限量激活了吧，这代表着我们打造长久稳定项目的决心和我们的踏实务实的态度，只有平台运作久了，我们才可以持续为经销商带来利润，为优质产品厂家带来利润，为我们平台带来利润（寄售金额的1%）。放眼整个行业或泛金融市场，能够在资金控制上、运作周期上、持续稳定上、对比性风险上、成功案例上，此类模式是非常值得投入的！
前段时间会员制的云集微店刚刚上市，惊讶了很多人，它正是一个新的电商模式开创者，在大多数人一开始的不理解下获得了最终的成功，我们也坚信，电商的市场仍然是无限好的，各种模式也将不断迭代升级，而我们蚂蚁商城的新零售+消费增值，现在已顺势而来！
ANT MALL蚂蚁商城将始终秉承打造长久稳定安全健康平台的初心，欢迎每一位经销商的及时把握选择加入，您也可以选择持续留在本群关注，我们愿意让时间来证明我们。
产品营销阶段。重庆蚂蚁消费金融有限公司于2021年6月3日经重庆银保监局获批开业，公司住所为重庆市南岸区复兴街。蚂蚁消金数字化营销模式是产品营销阶段，营销模式是指人们在营销过程中采取不同的方式方法，它其实是有多种方式，一种是关于市场，一种是关于客户两种渠道进行营销。9月27日，由证券时报主办的“2019中国AI金融探路者峰会暨第三届中国金融科技先锋榜”在深圳举行。蚂蚁金服集团数字金融智能运营部总经理彭业飞分享了主题演讲《数字金融AI智能运营实例》。
对于AI金融的从业人员来说，一个金融科技产品，如何从用户中来到用户中去，做到个性化投放的最大效率，是最关心的问题之一。在这次主题演讲中，在人工智能、神经网络、信息检索等方面有着资深履历的技术大咖彭业飞详细做了解答，同时分享了其对数字金融AI营销的理解，以及边缘计算、可解释性等最新技术应用。
在多个场合，蚂蚁金服都曾强调持续创新、聚焦科技和开放平台是其三大立身之本，通过自主创新的BASIC(区块链、人工智能、安全、物联网和云计算)技术能力，解决社会解决问题之际，实现技术全方位开放输出。在这次演讲分享的最后，彭业飞详细分享了技术创新开放的愿景：“希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制，同时开放给我们的合作伙伴。”
以下为演讲原文，券商中国作刊发以飨读者：
营销应回归用户全生命周期
我们先看一下历史上营销行业的趋势，从70年代开始，大家的关注焦点在货品上的营销，慢慢转向了以交易为营销目标，到2000年，再到怎么样全面管理消费者的关系，慢慢到了最近这些年我们更加在乎如何深刻理解个人、如何理解消费者的情感、如何构建一个忠诚度的维系，越来越以人为本。
什么叫营销呢？本质上营销就是怎么理解消费者的行为，进而试图影响消费者行为的学科。最早在1899年西方就有过这种研究，就是用户看到什么东西，他注意力在哪里，他的兴趣在哪里，他想什么东西，最后他做了一个什么样的行为。可以看到这个理论不断深化，其实基本的框架还是一百年前的框架，不管发展几千年，人还是人，消费者的行为还是类似的。
人的行为是受两块影响，一是外因，一是内因。中间就关于这个人本身，他对自己的认知是什么样的，他的生活方式是怎么样，他会有一个需求，最后影响了一个他的决策过程。从技术角度来讲其实就是一个用户画像，这个人是什么样的人，我怎么理解这个人。他的内因就是他的决策过程，这是我们尝试去理解的。外因其实就是我们能够去施加一些影响力的。比如用户在我们的产品里面或者APP里面，我们怎么触达他，其实是能够影响他的一个外因。最终我们希望这些内因和外因加在这个人身上能够让他真正在行为上产生一些改变。
这是反映在用户跟行为关系上，他是怎么用你的产品，他是不是买你的产品。这在数据上都能得到，他最终的结果，他跟你的交互是什么样的，最终我们要把这些东西归因到你的内因和外因上，这样才能完成循环，才能进一步再去改进我们如何跟用户交互，怎么做多点地触达。
话说回来，最根本的还是用户的全生命周期，从这一个维度来切入。任何的一个新东西，我们如何让用户知道这个产品也好、这个服务也好，怎么做拉新，怎么做增长，怎么促进他的活跃，怎么防止他的流失，永远可以有一个维度做参考。
AI营销如何做到个性化投放的最大效率？
我们自动化的智能营销还是有这几个阶段，第一个是自动化，自动化是什么呢？机器，我们希望帮助人自动化这个过程，省掉人工的劳动，哪怕你没有智能化，第一步你要做到自动化，自动化负责更好的决策；然后是智能化，其实是智能和人工的一个结合，这是机器和人的结合；最终是把自动化和智能化结合起来，产生一个更好的工具。这工具里面就自带了人工智能所有的东西，让你用起来的时候感觉不到，实际它已经内置了很多智能应用在里头。
说到自动化，我们有一个运营工作台，能够让大家很容易用。我们会有一个决策引擎，这里面涉及到算法规模化，毕竟我们的产品已经是数亿用户在里头。得到了结果以后，我们需要有一个深度分析，自动地回流，这样才能知道我们为什么这样做、做得好不好，才能不断去改进。
再来讲讲智能化，智能化是说什么呢？怎么样决策跟用户的沟通。因为最终我们给用户看到的不管怎么样的，是APP也好，是一个网站也好，它总是一个产品；用户在产品上看到了什么最终是你产品的一切，一切都体现在他看到什么东西。你怎么去触达用户？我们会有很多的决策在里头：
比如我们想触达什么样的人，用一个什么样的渠道触达。这个渠道还可以有很多方面，比如在APP里面可以显示不同的东西、推荐不同的东西，哪怕用户搜索一个东西，也可以给他看到不同的结果；你还可以主动触达用户，给他发一个短信，也完全可以用人工智能生成这句话，每个人看到的这句话是不一样的，是针对用户最感兴趣的东西、怎么帮助用户理解这个产品、理解这个服务来生成这句话。在每个方面，其实都可以由中间的大脑来进行决策；进行决策以后，再把这些东西加到用户身上，给用户触达；触达了之后，我们需要实时反馈、实时更新，不断调整我们策略、不断改进，让大脑不断演进，基本是这么一个过程。
再说到营销。成功的营销策略至少要做到这些方面：个性化的投放最大化效率，同时它一定是多次触达，跟多个用户、不同地方的交互；任何的营销，很多情况下都涉及到成本问题，你怎么控制你的成本同时你还需要可灵活调整目标，这什么意思呢？毕竟营销策略是由人来做出的，不同的情况下我们有不同的目标，这个机器其实是无法理解的，必须由人来告诉这个机器，对于这部分用户群体，我的目标是什么——是需要最大化他的点击率还是最大化的转化率，这不是机器能够考虑的。
举一个强化学习的例子。强化学习就是类似于一个儿童或者一个小孩是怎么来学习演进的，比如我拿了这块糖，大人是鼓励你吃这块糖还是惩罚你，但你通过这些得到了反馈，就会从反馈中学习。不是任何事都预先告诉你应该这样做、那样做，这是远远不够的，你需要不断探索这个世界，通过反馈学习我这个策略对不对，我如何改进，人都是这样的过程。我们的营销系统也可以这样学习，我们也会采取行动，去触达这些用户。用户会给我们反馈，包括是一个正向的反馈还是一个负向的反馈，再不断调整我们的系统。
我们系统会自我调整，这只是我们一个例子。我们用强化学习形成了一体化的解决方案，就会做到哪些呢？实时预测在线应该怎么投放、怎么触达用户，跟踪用户的生命周期，还要做多目标融合，这需要我们跟用户交互来学习、建模，最后完成这个循环，不断改进我们的算法。
智能营销走向实时化：可解释性和边缘计算
刚才这只是我们其中一个算法，原来的算法都是离线，比如每天更新一次，但现在随着计算能力越来越强，我们技术越来越发展，我们是要走向实时化。深度学习当然是这些年已经最流行的一个算法了，下面我稍微解释一下可解释性和边缘计算。
为什么我们需要可解释性？什么叫可解释性？本来我们构建一个机器学习模型，人是不能理解的，因为一个模型可能有上亿的参数在里头，模型做出了一个决定说这个人喜不喜欢这个东西，它是没法跟你解释的，因为它可能有上亿甚至十亿参数在里头，它不能说为什么做这个决定，比如神经网络深度学习模型，它不能告诉你这个事情的。
这有什么效果呢？打一个不太恰当的比方，机器学习在很多方面是很强的，它可能数学特别厉害，这好比一个天才算算数特别厉害，但是它在其他方面很弱，比如他可能生活不太能自理，他交流能力、沟通能力特别差，他能力非常强，但是你没法跟他交流，你不知道他为什么做了这个决定，很多时候他也没法主动跟你交流说理解这个业务、理解这个产品，他其实也不理解，这时候你是不是很放心，比如把一个很大的事情，生死攸关的一个事情交给这样一个天才来做呢？可能很多时候你不一定很放心，因为你无法知道他如何做这个决策的。
毕竟做任何一个营销活动也好，我们还是希望能够理解说为什么我们做了这件事情，我们需要从中产生一些洞察，哪怕先训练一个黑盒模型，我们也会基于此尝试去产生一个白盒的人群的洞察。有了这个人群洞察以后，我们会尝试分析和理解它，有了这个理解加上洞察能帮助我们更好作出这个营销的决策。这就是人和机器的结合，这也是在近些年机器领域很热门的一个点，就是可解释性。
再说边缘计算，这也是这几年一个热点之一。云计算，大家都很理解，就是说我的数据都要把它发到一个数据中心去做很复杂的处理，训练很复杂的模型，然后再把这个决策从云端发到你的手机上去执行了，叫云计算。边缘计算是什么？很多计算很多是在你手机上完成的，它不需要上到云，为什么呢？
这里有一个说法，到2020年每人每天平均将产生1.5GB的数据量，这个数据量非常大，不是说所有数据都值得或者都应该把它上载到云端的，因为在云端的存储也需要很多开销，这些数据不一定非要上载云端，但这些数据有没有用呢？其实很有用，因为每一个跟手机上APP的交互都蕴含了里面的信息量，都是可以帮助你对用户的理解。
还有很多很细微的数据，这些数据是不是都会上载到云端？其实不会。它会不会影响决策？其实是会的。我们现在的终端、我们的手机计算能力非常强，它远远大于十年前一台PC机，它已经可以执行一些模型的推理甚至是模型的构建，它完全是有这个能力的，所以就会有边缘计算这个概念。我们很多决策，大的决策是在云端做出的，这个决策到了你的手机端，根据你手机上实时产生的数据再做调整，这个调整是在你的手机上完成的，当然手机只是一个概念、一个意思，其实还有很多其他终端设备都可以做这个边缘计算，这也是这些年的热点之一。
智能敏捷模型快速复制，即为己用更对外开放
再讲到工具化，因为最终我们是希望能够有一套智能应用的框架，使之非常容易地应用到各个不同的场景。比如说蚂蚁金服的服务，我们有花呗、借呗、余额宝、理财等，各种各样的。我们能不能把(一套智能应用框架)快速复制到这些业务里，哪怕我们不断产生新业务，我们需要有一套框架能被快速复制到所有新场景，这就需要我们把这些东西非常好的工具化。
所以我们会有一套智能应用的体系，这里面底层是以数据为基础的，上面就有智能决策的引擎，里面包括各种各样的办法，最终做成一个数据产品。
这个数据产品会支撑内部应用、外部应用，比如外部应用是跟很多第三方合作的一些机构、平台，他们最终会触达用户，(这部分用户)不管是内部还是外部用户。当我把这套东西做好以后，能在满足自己使用之外 ，很容易既把我们自己的能力复给别人、快速复制到不同场景里。
我们希望这个平台更敏捷、更智能、更开放，能够快速复制、非常好的智能化，同时开放给我们的合作伙伴。
我们每个人都是一个高度智慧的生物，每个人脑子里其实有千亿级别的神经元。换一个角度来看，我们做的机器学习很多用的是什么？神经网络，其实它(机器)里面也是神经元，只不过它是机器来做的神经元，它有多少神经元呢？你可以做非常大的网络，可以做上亿的神经元的网络，但我们更希望把人脑里面的神经元和机器做出来的神经元结合在一起，就像刚才讲的，我们所做出的决策当前机器在某些方面还达不到人的状态，哪怕它(机器)做出多少亿神经元在里头，它还是达不到人脑的状态。
如何把人的神经元和机器神经元结合起来，一起做出一个决策，这是需要不断被探讨和深入研究的。有了这个(两者相结合的)神经元以后，我们还要快速执行，因为天下武功唯快不破，能够把它快速执行下去，这样才能把智能营销做出来。
另一个角度，金融行业也有金融行业的一些特性、金融产品的特性，不像在淘宝买件东西，它有前中后各个不同的阶段，比如我在淘宝上买了一个冰箱就结束了，淘宝跟你的交互基本就结束了，我是不知道你在家里用这个冰箱是怎么样的，你是每天用还是每天不用，用得好不好。但如果你买了一个理财产品，这个理财产品一直在你的账户里，理财产品的变化，比如基金的价格涨了还是跌了对你还是很有影响的，它是持续不断的过程，这也需要我们深入理解这个产品形态，把前中后结合起来才能更好做出决策。
（文章来源：券商中国）
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