一、大模型驱动的营销数智化个信未来发展趋势

1.模型算法能力全面升级

大模型凭借智能化的用户洞察，个性化的需求预测、系统化的数据分析、效率化的营销决策以及实实化的全域检测支持，为营销行业更加准确地把握市场动态和消费者需求提供了强大支持。可以预见的是未来在AI的支持下，营销领域将实现数字化营销的全面升维，让更高质量的“精细化营销”从概念走向现实。

2.内容生产能力全面提升

2024年将是营销内容生成能力全面跃升的一年。

生成式AI通过多模态内容生成能力，可以根据不同的需求和偏好，生成具有针对性的、具有差异化的文案、图片、视频、音频等逛该创意内容，精准触达消费者的需求痛点。

3.数字人和AI客服的出现，为数字营销与互动带来了颠覆性的变化

数字人和AI客服可以模拟人类的思维和情感，与用户进行自然、流畅、灵活的对话和交流，提供及时专业的服务，同时根据用户的反馈和行为数据，不断优化服务流程和策略，有效解决传统客服人力不足、响应速度慢等问题。

4.AI+融合发展

AI的出现和发展，已悄然改变了行业发展格局。

未来AI将与更多如物联网、区块链等新兴技术领域融合发展，开拓更多应用场景，迈向AI+发展时代。

二、以大模型为代表的AI技术快速发展，推动数据智能应用模式快速变更

1.对传统数据智能应用模式赋能显著

（1）数据层面：大模型使数据分析更加智能化，能够以对话的形式高效完成具备一定深度的分析

（2）知识层面：大模型对免洗那个知识的数据智能应用提升效果显著，对知识的归纳、加工、解读和整合具备原生优势

（3）创意层面：数据智能正在重塑设计工作，从辅助设计向智能生成的阶段演进，包括但不限于文字、图片、代码、音视频等

2.新业态、新模式仍需探索

目前大模型对数据智能应用的提升仍以对传统模式赋能为主，一些新业务、新模式如虚拟主播、数字员工等数据智能应用不断涌现，但仍具备广阔的探索空间。

目前普遍存在的问题和挑战：前序数据治理工作缺失，数据的体量、质量和丰富程度不足；实施门槛及前期投入较高，投入产出比难达预期；应用场景不明确，缺乏方法论和参考案例；技术能力同国外数据智能企业仍存在差距