視頻加載中，請稍候...

自動播放

play 不僅猜你喜歡 還要猜你將來喜歡

向前 向后

　　新浪財經訊 2017第十屆金投賞創意節今日在上海開幕，360公司商業產品事業部總經理楊炯緯，360集團副總裁、首席科學家及人工智能研究院院長、新加坡國立大學副教授顏水成，安布思沛中國區/北亞區數字績效品牌CEO、電通安吉斯集團中國區首席創新官陳建豪，天壤創始人、CEO薛貴榮，蘇寧云商集團廣告經營中心常務副總經理丁海云出席“未來已來---場景思維，打造360°智能營銷”360專場并討論。

　　以下為討論摘編：

　　楊炯緯：在AI的時代，我們想到底AI會對未來產生什么樣的影響，以及品牌所面臨的挑戰是什么。我今天請到了人工智能界的幾個大拿，顏教授，薛博士，也請到了品牌界的真正的專家，去年金投賞就是丁總來參加我們的論壇。這個方面我們做一些探討。

　　顏教授，我知道在過去一年快兩年的時間，人工智能一直在給商業化做很多的工作，能不能給大家稍微做一些具體的介紹？

　　顏水成：其實在360公司，早期人工智能是全方位的支持公司不同的業務線，我們大概劃成計算機視覺，一個是對話式人工智能，包括語音和語義，另外一塊就是大數據，支持我們的IOT戰略、安全戰略、短視頻戰略和其他的一些維度的東西。

　　具體到商業化方向，我們是這么想的，其實商業化從人工智能的角度來說要做兩件事情。一個是滿足用戶的個性化需求，第二是滿足用戶的個性化體驗。滿足用戶的個性化的需求是說如何利用360的這些大數據，比如說從搜索、安全產品里面拿到很多用戶個性化的數據建立起用戶畫像，通過用戶行為把點擊預估做得更好，這一塊無論是360還是其他兄弟公司做得都非常好。另外一個層面是隨著移動互聯網的發展和人工智能交互技術的發展，大家已經不滿足于滿足個性化的需求，更希望當這些廣告和相關的產品的信息到達用戶的時候，能有個性化的體驗。也就是說，我們希望不像原來那樣是統一化的圖文廣告，直接呈現給你。而是希望這個廣告呈現的方式是跟用戶相關的，這時候就需要很多的計算機視覺技術，正好在過去這些年，計算機視覺的技術發展得非常好，能夠把人臉上的，比如說關鍵點，一些AR技術，都已經到了可以產品化和商業化的程度。

　　所以我覺得，在下面這段時間，360會更多的利用視覺相關的技術，把個性化的體驗在商業化的過程中做得更好。這是我們大概的想法，也是360人工智能研究院商業化的一些點。

　　楊炯緯：剛才我印象深刻的是個性化的認知，同時還需要個性化的體驗，我們要給每個用戶帶來獨特的體驗，這給我們的挑戰還是蠻大的。我之前一直在說，昨天也在聊，我們說廣告平臺，廣告系統今天AI進來了以后，我們有很多的工作正在被AI所取代。因為廣告公司是做品牌管理和營銷服務的。這當中您覺得，對于廣告公司會帶來什么樣的挑戰，以及怎么樣應對？

　　陳建豪：我們的主題是future is coming，其實future is now。消費者上網站，推薦給的商品、視頻和廣告，其實都有結合大數據在背后的推送。對廣告公司或者廣告主來說，這是一個大好的機會，你可以去做到更好的更精準的投放。人工智能賦予營銷領域，我們可以總結成三個點，過去做媒介投放的時候，我要做最優化的媒介投放，但是都是基于過去的經驗，我們現在有了人工智能，其實可以用一種預測性的形式，人工智能之所以可以超越人，我覺得是它可以看到人手眼看不到的行為和模式，可以看到你周邊的人、和你相關的人，不同時間段里產生的行為，然后會產生新的模式。對廣告主來說這就是最好的做投放的機會。

　　楊炯緯：所以不僅僅要猜你喜歡，還要猜你將來會喜歡，這也是很有意思的一個話題，而且猜你將來會喜歡之后還要用更個性化的方式做解決方案和推薦。

　　薛博士在自己現在的創業公司之前，是在做人工智能的非常底層的基礎研究，之前是在阿里媽媽負責了大數據和展示廣告的基礎平臺，六年時間。昨天我們交流的時候，薛博士跟我說，他對展示廣告已經沒有什么興趣了，我覺得很有意思，我自己做了快十八年的廣告，我現在還有很多迷糊的地方。我想請薛博士講講，你從這個行業里面出去，站在外面看這個行業，你會覺得這個行業是不是可以講講為什么沒興趣？

　　薛貴榮：不是說沒興趣，是覺得這個產業的挑戰，其實可能會更大。我在阿里的時候是負責DMP平臺的工作。我們跟廣告主在做很多的互動，我們發現，盡管你提供一個很好的媒體，再加上一個很好的數據質量的系統給到他們，但是會有多少廣告主能夠100%的把系統用起來呢？我覺得今天，因為我看到的能力，可能只用了百分之二三、百分之四五的價值。

　　這里面帶來很大的問題，眾多的品牌、眾多的中小企業的廣告主，他們如果想把這個平臺用好的話，可能會需要大量的人工智能技術。這里面都是一些技術的東西，我覺得廣告人其實還是挺技術的，做廣告的人學到的概念學到的廣告的知識，都是最新的。但是碰到今天這樣一個大數據的資源，碰到這樣一個很好的媒體，我們能用多少，我們能把這里面的潛力挖出來多少，這是我那時候想得非常多的。讓天下沒有難做的生意是阿里的口號，但是生意的難做的程度，應該是我們今天這幫做技術的人能夠出來幫助這個產業做得更有效率或者是更有質量。

　　所以，今天正好有一個機會，AI的這個東西出來了，包括360的AI lab，包括各個公司都在做AI的實驗室，包括阿里的達摩院等等。本質上，我們希望通過AI讓品牌或者是讓中小企業廣告主，能夠有更好的系統幫助他們，100%把數據的價值充分發揮出來。這其實是很有挑戰的事，就是因為數據量，而且很有價值的，就是數據量在這個地方，給你用給他用都是不斷的在增值。數據是很好的資源，這個資源能不能最大的挖掘出來，其實要靠我們做好服務。

　　我們今天跳出來去看這個東西，比如能不能做一個AI的system，讓每一家都有很powerful的system，來幫助中小企業或者是品牌更好的進行廣告投放。而且從能力資源的角度講，能夠把價格降下來，而不是每一家都配一個AI的專家團隊來做，這可能是今天最大的挑戰，我們能不能做到這一點，讓AI幫助品牌或者中小企業做出高效的有價值的投放，而不是招一個很大的團隊來做這件事。我們希望是能夠做到這樣一件事。

　　楊炯緯：所以實際上從一個通用的模型，要往個性化的模型去走，往更加實時的低成本的模型去走。

　　薛貴榮：對，對中小企業或者品牌來講，這個模型不再是由阿里、由360或者由百度來控制，而應該讓廣告主、讓我們的投手有更好的工具或者更好的技術來支持他們。大概是這樣。

　　楊炯緯：所以實際上你是對大公司大平臺的展示廣告不感興趣，你要服務中小企業。丁總，我們都知道蘇寧在很早之前就開始研究很多個性化的體驗，今天不同的人進蘇寧往往看到的很不同。那我們其實就聊到，這對于有海量商品的電商平臺來說，其實可以做很多事情。這當中如何在個性化體驗當中去保證一致的品牌體驗，品牌承諾，品牌形象，這是一直縈繞在我心目當中的疑惑。

　　丁海云：謝謝炯緯，謝謝大家。從這個問題，包括前面幾位專家提的觀點上，談一談我們的一些想法和實踐。

　　其實從品牌建設到營銷的演變發展，到今天，應該說大數據化的應用，包括人工智能技術的不斷的提升，其實對于品牌的幫助是顯而易見的。應該說，人工智能推動了品牌的演變和品牌對于用戶之間的觸達。它使品牌更好的了解用戶、洞察用戶。同時我們在大數據的應用過程中，通過用戶的行為采集，了解到用戶現在的基礎的信息，包括他的年齡、性別、購物需求、偏好，包括他的品牌的認知、忠誠度等等。這個其實在整個大數據分析以后，通過智能化的推進，我們可以更深層次的反饋到品牌這個層面來，去了解，我們現在品牌在用戶心目中的狀態是什么。

　　所以，通過這種研究，我們現在也更多的把大數據和智能的東西，和傳播和產品信息，跟用戶之間形成觸達，達成閉環。這種閉環的目的是在實際操作過程中，使很多營銷能做提前的規劃。包括在后期的決策過程中，可以使很多工作更加清晰。

　　應該說，從計劃制定開始到最終決策完成，我們希望人工智能可以幫助我們做好資源媒體的自動化選擇，包括自動化的投放和分配。在這個過程中，我們都希望有一個更客觀、更規則性的東西，這樣對于我們后期的優化會有很大的反饋和幫助。

　　今天，我們更擔憂的或者需要去進一步推薦的，其實是如何能更好的研究用戶的心理動態，大家可以用大數據的方式來做分析，但是現在人工智能要更好的推演到明天、后天、將來用戶的需求是什么，這才是人工智能或者大數據應用給我們引導的方向，或者是有效的方向。來幫助我們更好的了解用戶，也是在營銷行為上，讓我們提前預知用戶的需求，從用戶體驗來講，也會有更好的體驗感。這個也是現在營銷人一直在努力的品效結合的方面。謝謝。

　　楊炯緯：我其實覺得我們兩位品牌的專家都提到一個詞，預測。就是我要預判你的下一步的需求是什么，預判除了我們已經認知的消費者之外，還有哪些消費者可能會成為我們的目標消費者。我覺得這個話題很有意思，其實是不在我的范疇內，但是這個話題很有意思，兩個品牌的專家共同提出來了。我想請人工智能的專家來講一下。

　　顏水成：預測蠻有意思，我是商業化的外行人士，跟360接觸之后，才開始思考商業化里面可能會有什么樣的實實在在的問題。交流一段時間之后，蠻有意思的是說，當前這種預測里面有很多的因素，我們是沒有考慮。

　　我們更多的考慮到一個人以前的行為是什么樣，以及相似人群以前的行為是怎么樣。我希望把這些信息統計起來之后，能預測出后面將會怎么樣。其實還有一個重要的因素就是說，人的需求和訴求，很多可能會受外界的干擾，在系統內部是沒有辦法得到信息的影響，比如說現在，有一個什么重要的事情要發生，那么可能就會讓我們的這種需求有很大的變化。但是這種突發的事件是在傳統的統計模型或者說是一般的基于學習的模型里面，是沒有把它加入進去的。

　　怎么把外界可能會影響你的需求或者訴求的因素考慮進來？我覺得后面如果能思考得比較多的話，應該會非常有價值。但是這件事做起來比較難，因為一些相關的數據，它是掌握在不同的比較大的公司的手里的，比方說這種銷售的數據主要是在電商平臺，比如說社交的數據是在社交平臺，還有一些新聞的相關的數據，可能又是在另外一個人手里面。你可以認為不同形態的數據之間是有關聯性的，在我們看起來的話，它好像形成了一個個的數據的孤島。怎么把這些數據打通，建立起它們的link，把它們協同相關的因素，能把它發掘出來，這樣對你將來的預測就會非常有價值。有時候可能不一定是馬上就可以預測，而是有一個因素發生了，這會激發另外的需求的發生。

　　現在至少我看到的系統里面，這種因素還沒有很好的發掘出來，發掘好的話應該會有非常大的價值。

　　楊炯緯：就像剛才跟賀總聊到，他說如果中國隊出線，中國足球的銷量就會提升100%多，這就是一個外部因素觸發。我知道薛博士做了一個博弈的圍棋系統。

　　薛貴榮：這個有點跟這個不太相關，我們也做了一套類似AlphaGo的系統。我們覺得預測這件事非常有挑戰，可以跟大家講一下，很簡單，里面有一個問題，下一步走子，走這一個子我們要算多少次，我們要調用后臺的GPU的集群，我們要計算大概20萬次。我們做一次決策要做20萬次推理的計算，非常耗時。這個據測如果真的想做到非常極致的話，要考慮非常多的因素，我們不僅僅考慮人的因素，還要考慮場景的因素，跟實時環境交互的因素，這些都會影響到我們個性化預測的精度。

　　但是今天，其實我們看到的問題是，大家講到預測，可能都已經變成了大公司在幫我們做數據的篩選，我們覺得這個叫什么？廣告霸權。什么叫廣告霸權？就是這個事不是我們廣告公司或者品牌或者中小企業廣告主有多大的決定權的，其實決定權是在一個程序員手上，他覺得這個算法應該這樣做，今天就這樣了。但是未來應該不是這樣，我們講消費者的體驗，我的空間我做主，這個東西應該是消費者和品牌的直接的溝通，可能會更好的，有很好的體驗。

　　今天可能是變成平臺型的在控制媒體的廣告的展示，但是將來我們希望有AI的東西，能夠做更好的預測、更實時的預測，或者是更精準的反饋的預測。我們希望這個東西會變得更加的平滑的，能夠做出更好的體驗。

　　楊炯緯：看起來還沒有那么容易，把消費者本身的場景之外歷史行為之外，還有很多外部因素影響。這些放進去之后就會變得非常的復雜。這樣看起來我們還有一碗飯吃。

　　顏水成：我計算花了很多錢，投放也花很多錢，這個是不是還有額外的空間。

　　楊炯緯：從專業的品牌角度來說，保證用戶個性化體驗的前提下，比如我們有一些中小廣告主，大家知道今天大家都在講信息流，信息流里面基本上就是一張配圖加一行文字，這個文字我們為一個廣告主準備了千千萬萬條的文字，給二次元是這么講的，給科技宅男是這么講的，商品推薦已經不是把商品的標題放出來，也做了很多重寫，滿足用戶個性化的體驗。

　　我還是有這樣的疑問，對品牌來說怎么樣在個性化體驗的背后，有一個統一的邏輯，統一的品牌的貫穿？

　　陳建豪：在個性化的前提下，AI是賦予營銷人員一種，從看到消費者到看懂消費者的過程。就是他真的懂你背后的意向，所以通過這樣更清楚的需求的理解，甚至你從情緒上，從表情包上面，甚至打入的錯別字上，都可以清楚了解你的明確意圖。這樣品牌有很好的機會去傳遞自己的信息。剛才丁總也提到，還是要考慮到整個的品牌文化的建設，還有跟消費者之間的情感共鳴。所以在這部分，我覺得很多時候還是跟廣告公司、代理商這里可以有很好的機會，怎么樣把我們想要傳遞的品牌精神，通過千人千面的形式給到消費者，然后產生最大的品牌加效果的效應。

　　楊炯緯：所以實際上我們在一個看上去更加讓人封閉的信息簡房，更加封閉的體系當中，品牌如何把這個人抓出來，能夠形成共鳴。這是一個很好的話題，時間差不多到了，還有很多話題想和大家交流，非常感謝，謝謝大家。

　　新浪聲明：所有會議實錄均為現場速記整理，未經演講者審閱，新浪網登載此文出于傳遞更多信息之目的，并不意味著贊同其觀點或證實其描述。