很多人都说今年是AIGC元年，各种大模型和AI绘画的产品层出不穷，在各行业也在尝试进行应用。在这个阶段，AIGC能实现些什么？

目前AIGC在各行各业给与着越来越强的支持，也将带来巨大的改变，有望实现且跨越更多领域之间的融合，形成新的应用场景和解决方案。针对用户提供更为具体，个性化的内容和服务。

一、AIGC在各行业的应用

从推荐系统、智能客服到自动生成式AI，尤其是gpt4.0，将理解人类的语义、情感和需求，实现与人类的自然交互。这将大大提高人机交互的效率和愉悦度，为用户带来全新的沟通体验，下面详细介绍一下AIGC在各个行业发挥或将要发挥的重要作用：

电商行业

个性化推荐：AIGC可以通过用户的历史浏览记录，购买信息，评价等数据，自动学习用户的兴趣爱好和偏好，以及推断出更准确的需求，以便为用户提供更贴心的服务，大大提升用户的购物体验；

效率提升：电商平台需要处理大量的订单和物流信息，AIGC可以通过自动化算法，提高订单处理和物流配送的效率，从而降低企业的成本，提高服务质量；

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客户服务：AIGC可以通过自然语言处理和情感分析等技术，实现智能客服和售后服务，让用户得到更加人性化和高效的服务体验；

数据分析：电商平台拥有海量的用户和交易数据，而AIGC可以通过数据挖掘和分析，挖掘出用户需求趋势，商品销售趋势，从而指导企业定制更加科学、合理的业务决策；

传媒行业

效率提升：AIGC可以帮助传媒行业更高效，更快速的处理大量的数据和复杂的信息，如语音快速转化为稿件等，实现自动化制作、编辑和发布，从而提高工作效率和准确性；

丰富内容：AIGC可以通过图像和声音的自动识别，使传媒行业的内容更加丰富和多样化；

影视行业

技术升级：通过采用AIGC技术，影视行业现在能够将人物从现实世界数字化到虚拟世界中，可以用于角色拓展、场景空间拓展等，比如抖音虚拟人物主播。此外，AIGC可以进行图像修复，增强视觉效果；

效率提升：传统的后期制作通常需要数百万小时的工作量，但是AIGC技术可以加速这一进程，可以通过自动色彩分级，背景制作和特效制作等方式来简化后期制作的流程，从而减少人工成本。

游戏行业

提升开发效率：AIGC可以减轻开发人员的工作负担，如自动生成地图、故事和角色，降低开发和制作成本；

数据分析及策划：人工智能还可以用于游戏数据的分析和利用，帮助游戏平台更好的理解玩家需求，提供更加个性化的游戏体验；

教育行业

教师端助手：AIGC可以为教师提供教学辅助工具，例如智能批改作业，语音识别等，从而节省教师的时间和精力，并提高教学效果；

学生端个性化学习：AIGC可以根据学生的学习表现和历史数据，提供更适合学生的教学内容和学习方式，这有助于提高学生的学习效率和成绩；

教学管理智慧化：AIGC为教育管理者提供数据分析和决策支持，例如：课程安排、教学设备配置等，从而优化教育资源配置和管理；

制造业领域

产品创新：AIGC技术可以为制造企业带来更多的创新思路和方案，例如基于客户需求的个性化定制服务，自动化设计方案等

管理效率提升：AIGC技术可以用于企业管理，例如员工绩效评估，设备管理，成本控制等方面，提高企业管理水平和效率；

数据分析：AIGC技术可以对制造业的大量数据进行分析，包括：供应链，生产流程，产品质量等方面，为企业提供更精准的数据支持和决策帮助；

二、企业数字化/智能化转变阶段性任务

• 早期企业的数字化需求以工具型为主，建议选用成本较低、快捷易用的SAAS方案，应注意数据的保护和可控；
• 成熟期企业需注意数字系统架构的整体性和功能模块集成方案的合理性，需注意数据治理、整合、挖掘和决策的闭环应用；
• 产品或服务主体以2C端为主的行业，例如医疗健康、教育、消费品/零售等行业，更侧重“客户体验”领域的数字化实践。产品或服务体验以2B端为主的行业，例如制造业、能源、化工、建筑/工程等行业，更关注“数字化运营与供应链”领域的数字化实践。

三、数字技术赋能业务的五个阶段

从业务优化的角度来讲，数字技术赋能业务可以总结为五个阶段，这五个阶段是循序渐进，逐步推演，对业务进行全面优化和赋能。在进行产品规划时，也可以参考这五个阶段逐步推进，制定产品的演化路径和策略。

1. 流程化

信息技术对业务管理最基本的价值是将业务管理，运营标准化，建立科学的管理体系和运作机制，要想做到这一点，首先要梳理管理制度和流程，任何信息系统建设的核心问题，首先都是业务问题，软件系统只是承载业务落地固化的手段。如果业务本身管理混乱，不具备基本的流程管理、标准规范，是没有办法构建系统的。

例如：建立一个CRM系统，首先要做的事情是梳理销售线索、商机流转规则， SOP (Standard
Operating Procedure， 标准作业流程)，如果业务本身没有进行最佳管理实践及标准化，就没有办法通过系统来进一步管理业务。

2. 线上化

只有对业务制订管理规范和标准，才可以通过系统来将其固化并落地，甚至很多时候只有通过软件系统才能将科学管理方式落地执行。所谓线上化，就是指将业务运作的过程转移到线上进行管理和执行。其实，只要管理体系规范，用 Excel 甚至纸质单据也可以管理好业务，但这样做效率太低，数据安全性也没有保障，因此，软件系统线上化就是最好的信息技术助力业务的手段。

例如：新销售线索的手动分配、线索的流转及掉落机制、销售对线索的跟进、商机的转化、商机的阶段管理，这些销售管理中的关键业务阶段，都可以在线上由CRM系统管理起来。

3. 自动化

业务线上化之后，则可以进一步考虑如何将某些业务流程、环节自动化，从而节省业务人力，提高业务效率。业务流程自动化是最直接，最朴素的提升管理系统业务的效率手段，设计人员要找到所有流程环节中可以进行自动化的机会点来进行业务效率优化。

例如：对于某些低质量线索，完全可以通过智能语音外呼进行初次清洗，这在很大程度上节省了销售人力；

再例如：很多业务上之前的判单、审核流程，在某些确定的情况下完全可以由系统根据业务数据进行自动化处理，这都很好地提高了业务运作效率。

4. 数据化

数字技术要想更加全面立体地赋能业务，就必须进一步借助数据的力量。业务系统只是沉淀了业务流程中的业务数据，随着数字生活的深化、传感设备的普及，越来越多的数据可以被企业采集，企业必须捕获这些数据，并结合场景进行深度应用。

例如：对于客户浏览网站的行为，不论是来自小程序、App、电商网站、官网，都可以做到将其识别和打通，这些数据被深度清洗、处理、归一后，有着丰富的应用场景，例如可以作为潜在线索产生二次意向，系统能够根据行为自动识别这些数据，并将其推送给销售人员跟进，对线索库资源进行最大程度的利用。

5. 智能化

当企业拥有了丰富的数据后，可以结合软件系统进一步实现智能化业务管理。智能决策系统的应用基础正是丰富的数据沉淀，只有在充分的数据的支撑下，加上算法的持续调校训练，才能在各个商业应用场景下实现有实际意义的功能落地。

例如：外卖派单系统，供应链的自动补货系统，销量预测系统，都是基于丰富的数据支撑的智能决策工具。

以上五个阶段的建设过程有着严格的递进关系，建设过程要逐步开展，不可进行跳跃式建设，如果连基本的sop流程的准准话都没有做到位，就不可能实现线上化，也无法沉淀业务运行过程中的关键数据，更不可能实现智能化的业务决策。