人工智能（AI）通过将数据驱动的自动化与人类洞察相结合，正在重塑现代商业和营销。如今的AI系统利用机器学习和分析技术，实时处理大量客户和运营数据。
例如，SAP的AI助手Joule可以扫描公司的数据，瞬间提供原本需要数天才能汇总的洞察。在营销领域，AI促进了更智能的决策和个性化——德勤的一项研究预测，到2024年底，生成式AI将被集成到大多数企业软件中，可能带来约100亿美元的价值增益。
总体来看，AI的采用正在快速增长：2024年约有78%的组织报告使用AI（2023年为55%），超过三分之二的公司计划在未来几年增加AI投资。
然而，许多企业仍面临学习曲线。美国营销协会2023年的一项调查显示，60%的营销人员承认他们对AI“只了解一点”，只有8%的人觉得自己能够教别人。大约56%的公司表示正在积极实施AI，其余则在等待解决方案成熟。
这表明热情与专业能力之间存在差距：组织必须培训员工，提升AI技能以有效利用工具。随着AI的普及，营销人员也表达了对数据偏见和伦理的担忧。尽管如此，大多数人预计AI的作用将扩大——70%的营销人员预测AI将在他们的工作中扮演更重要的角色。
业务运营中的AI
AI已经在简化各种业务职能。在运营和物流方面，机器学习模型优化库存、预测需求并自动化常规任务。在财务和风险管理中，AI能够检测欺诈模式并辅助财务预测。更重要的是，AI还提升了客户服务水平。
例如，到2025年，先进的AI代理将能够自主管理复杂的工作流程：一项研究显示，目前在呼叫中心建议回复的AI机器人，很快将能处理整个客户互动——接单、处理付款，甚至检查欺诈和安排发货。
Salesforce推出的新工具“Agentforce”就是这一转变的典范：它允许企业部署能够模拟产品发布或协调营销活动的AI“代理”，几乎无需人工干预。实际上，这些数字助理与员工协同工作，解放人力专注于战略和创意工作。
AI还推动实时商业智能的发展。像SAP Joule这样的应用将AI与企业系统集成，使高管能够看到最新的仪表盘和预测。
例如，Joule可以在几秒钟内分析历史销售数据和市场趋势，预测收入或突出费用异常。根据斯坦福2025年AI指数，“越来越多的研究证实AI提升了商业生产力”。通过将AI嵌入核心流程（从人力资源招聘到供应链规划），企业提升效率，常常还能发现新的收入机会。
营销中的AI
AI正在推动营销的变革，实现超个性化、数据驱动的营销活动。以下是主要应用领域：
个性化与精准定位：
AI算法分析客户的人口统计、行为和购买历史，创建高度精准的营销活动。例如，预测模型可以预测哪些用户最可能打开邮件或购买产品，使营销人员能够在合适的时间发送合适的信息。
流媒体巨头Netflix利用AI通过分析观看历史推荐节目，亚马逊的推荐引擎则根据每个购物者的档案定制产品建议。个性化带来回报：德勤报告显示，75%的消费者更倾向于购买提供定制内容的品牌，且在个性化方面表现出色的公司更有可能超额完成收入目标。
内容创作与优化：
生成式AI极大加快了内容生产。像ChatGPT、Jasper AI和微软Copilot这样的工具能在几秒钟内撰写广告文案、社交帖子、邮件甚至短视频。实际上，约有50%至51%的营销人员现在使用AI来生成或优化内容。
例如，一项调查发现51%的团队使用AI改进文案和SEO，50%用它来制作营销材料。速度优势显著：AI能在几秒钟内头脑风暴出数百个创意或邮件主题，让团队专注于战略。因此，营销活动启动更快，成本更低。
像HubSpot的AI套件这样的高级平台可以管理潜在客户生成和A/B测试，程序化工具自动调整广告出价和定位以最大化投资回报。在广告领域，营销人员还利用AI优化关键词竞价和个性化广告创意，使每个活动更高效。
预测分析与洞察：
AI擅长挖掘营销数据洞察。机器学习模型筛选活动指标、网站分析和社交媒体数据，发现人类可能忽视的趋势。约有41%的营销人员使用AI分析数据获取洞察，40%用于市场调研。
例如，AI驱动的分析可以识别新兴客户群体，预测销售趋势，甚至预测下一个热门产品类别。这些洞察指导预算分配和创意方向等决策。
工具现在集成了自然语言处理技术，能够总结客户反馈和社交情绪，帮助品牌实时调整策略。通过将原始数据转化为建议，AI支持更智能、更灵活的营销。
聊天机器人与虚拟助理：
AI聊天机器人正在改变客户互动。约有43%的公司认为AI对其社交和支持策略至关重要。这些机器人在网站和消息应用上提供即时、全天候客户服务，能回答常见问题、推荐产品，甚至处理交易。
例如，AI聊天机器人可以引导用户完成结账或独立解决问题。在此过程中，聊天机器人收集了宝贵的客户偏好和行为数据，为未来的营销活动提供支持。哈佛专家指出，先进的机器人和虚拟助理“正在重新定义客户服务和营销互动”，提供个性化帮助并增强客户忠诚度。
社交媒体与品牌监测：
营销人员利用AI监控和优化社交媒体表现。情感分析算法扫描推文、评论和评价，实时评估公众舆论。调查数据显示，43%的营销人员认为AI对社交策略重要。AI工具能标记病毒式趋势、识别品牌提及并检测潜在危机，帮助团队快速响应。
实际上，AI可以建议最佳发帖时间、推荐标签，甚至撰写符合受众兴趣的社交帖子。这些功能帮助品牌保持与社区的互动，提升客户体验，并根据实时反馈优化信息传递。
邮件和客户关系管理自动化：
AI还提升了邮件营销和客户关系管理。它可以根据每个订阅者的行为个性化邮件主题、发送时间和内容。例如，AI能预测发送促销邮件的最佳时机以最大化打开率。在CRM中，AI对潜在客户进行评分并建议后续行动，提高销售效率。总体来看，约43%的营销人员通过AI自动化日常任务，报告称营销周期更快，投资回报率更高。
这些应用得益于日益普及。一项SurveyMonkey调查发现，88%的营销人员已在日常工作中依赖AI，其中93%使用AI加快内容生成，90%利用AI加速决策。
优势与挑战
AI带来了显著优势：极大提升速度和节约成本。正如一份报告指出，AI在产生几十个创意或内容的时间里，人类只能想出一个。自动化重复任务让团队专注于创意和战略。营销人员认为，AI的优势包括速度快、知识面广以及解放员工免于繁琐工作。
这些收益通常转化为更高的收入：AI驱动的个性化和优化帮助企业实现更好的客户参与和忠诚度。
然而，营销中的AI也带来挑战。质量和偏见是主要问题。营销人员担心基于偏见数据训练的AI模型可能强化刻板印象或产生不敏感内容。隐私也是一大关注点：使用客户数据进行个性化必须遵守不断变化的法规。人工监督依然关键，因为AI生成的内容通常需要编辑以确保符合品牌声音和准确性。
最后，组织需要合适的人才：许多营销人员感到准备不足，呼吁加强AI培训。事实上，行业调查发现约一半的团队缺乏明确策略或专业知识来有效利用生成式AI。那些将AI与人类创造力结合——赋能员工使用AI工具而非取代他们——的公司最有可能取得成功。
未来展望
AI在商业和营销中的作用将持续增长。投资热潮正盛：斯坦福报告显示，2024年全球生成式AI的私人融资达到339亿美元。前瞻性企业已开始大幅预算AI：一项调查发现，一些高绩效品牌将至少20%的收益投入到AI驱动的营销和个性化中。
随着这些工具的成熟，我们可以期待更复杂的营销活动（例如AI生成的视频广告）和更深入的客户洞察。
与此同时，专家强调以人为本的方法。德勤指出，满足客户对个性化的期望需要谨慎使用第一方数据并尊重隐私。SAP最近的一份指南强调，成功的AI整合依赖于技术与企业文化、价值观及明确治理的契合。
总体而言，负责任地拥抱AI——通过员工再培训和建立伦理准则——的企业将获得显著的竞争优势。
>>> 你可能不知道：
总之，商业与营销中的AI应用涵盖了从数据分析和预测建模到聊天机器人和内容生成的一系列强大工具。通过利用这些技术，企业能够更有效地定位客户，自动化任务，并实现前所未有的创新。
其结果是更智能的营销活动、更高效的运营，最终实现更强劲的增长——前提是企业将AI与战略性的人类监督相结合。
