AI Agent？行业大模型？数云副总裁韩铮：我们探求的是“AI+消费者运营”的价值落地

DeepSeek用开源颠覆了大模型的竞争格局，技术的普惠之光从未来照进了现实，折射出 AI向垂直领域渗透的加速度。而Manus的爆火则点燃了关于AI落地的想象力，从“回答问题”到“把事办了”，Agent（智能体）让AI应用的价值转化成为可能。

拥抱AI，数云入局不晚、准且稳。作为消费者数字化运营科技公司，数云围绕消费者数字化运营的AI Agent探索其实在两年前就已开始：以深耕消费者运营领域十多年的数据和经验为基石，数云持续投入，训练数云模型、布局营销AI Agent，致力于为品牌及零售企业的全渠道消费者运营提供更智慧的系统和服务。

这两年，数云AI在应用探索上稳扎稳打，当前已小有所成,布局了包括营销旅程助手、BI分析诊断、运营报告助手、智能标签等营销场景，阶段性答卷将于陆续推出。

本篇为序曲，我们邀请到了负责产研业务的数云副总裁韩铮、主持数云AI项目的赵晓刚和产品经理李鹏,先浅聊一下数云这些年对AI的认知、探索和规划，因为对新技术的敏感度和认知，会很大程度上影响公司对此的投入方向和力度。

我们认为生成式AI高度适配全渠道消费者数字化运营赛道，发展空间大、机遇多，技术落地的可行性高。这一点，从近几年数字营销与用户运营产品的发展历程就可见一斑：

阶段一：营销应用。在该阶段，品牌及零售企业出于市场营销和用户精细化运营的诉求，开始采购各类数字营销应用产品，如CRM、MA、BI等。

阶段二：数据集成。品牌及零售企业开始自建或采购CDP等系统，用以跨渠道集成用户运营数据、实现OneID打通，对用户数据资产进行统一管理。

阶段三：数据应用。品牌及零售企业在该阶段会重点关注数据对消费者运营工作的赋能，即基于前一阶段所建立的用户数据资产向应用层系统（如CRM、MA、SCRM、BI等）进行策略指导和流程提效，最直接的表现形式是用户标签、人群圈选、用户360画像等。

阶段四：数据智能，这也是生成式AI大放异彩的时期。由于消费者运营工作存在大量的业务场景，每一次营销活动的结果、用户行为反馈、交易订单达成都是一次数据标注的动作，这些可量化的数据就是训练AI的天然样本。所以经过前三个阶段的积累和发展，消费者运营领域开始具备了适合生成式AI技术落地的条件：经验、数据和价值空间。

作为消费者数字化运营科技公司，数云致力于为不同发展阶段的品牌及零售企业提供陪伴式、一站式的消费者运营系统和服务，在生成式AI兴起之初，数云就敏锐感知、积极拥抱，并且也具备了拥抱的能力。在这两年的探索和实践过程中，我们切实感受到了AI技术对消费者数字化运营工作的裨益和巨大潜力。

如“看得更清”，即利用AI对数据的深度分析和挖掘实现更深入的用户洞察；又比如“做得更细”，用最佳实践的模型化赋能运营流程的自动化，持续降低人力成本的同时提升服务效率、优化营销决策过程、落地更细粒度的个性化运营。

我们认为，个性化是消费者运营服务拥抱生成式AI的价值之一，它把运营对象的颗粒度从“人群”细化到了“个人”,判别式AI时期就在倡导的“千人千面”“个性化”体验或将因生成式AI的出现而成为现实, 实现营销“规模化的个性化”。

“AI化转型”是建立在数字化基础上的更高阶、更智能的发展，应该说这个进阶的过程从2023年就有了苗头，在今年年初因Deepseek的爆火而进入加速期。

可以这么理解，数字化转型的核心目标是“上线”和“连接”，通过线上线下融合，提升用户体验的基础数字化水平，关键词是“效率提升、渠道拓展、数据积累”。而 AI化转型的核心目标则是“智能”和“个性化”，侧重于利用AI技术深度挖掘数据价值，实现运营的智能化、自动化和个性化，把用户体验和运营效果提升至新高度,关键词是“智能决策、个性化体验、预测优化”。

数据应用是数字化转型和AI化转型的共同关注，也是进阶过渡期的典型特征。

不同的是，“数字化转型”的数据应用会偏描述性和诊断性分析，如分析销售额、用户增长、渠道转化率等，数据应用的价值主要体现在报表和运营监控上，主要用于回答“发生了什么”和“为什么发生”。

而“AI化转型”阶段则是回答“将会发生什么”和“应该怎么办”，数据应用更偏向预测性和决策式的分析，应用价值也体现在驱动智能决策和自动化运营上，如预测用户未来的购买行为、生命周期价值，推荐最优的营销策略，实现自动化的营销活动优化等。

AI落地是一场技术变革,也是认知变革，面临人才、战略和组织，以及成本和ROI等诸多挑战，比如：如何自证ROI、持续获得管理层支持？怎么确保AI决策的透明度和可解释性，增强员工信任？怎样确保工具使用的安全性与合规性？……

可以说，AI技术在一个场景的落地速度,很大程度取决于这个场景的容错率和过程数据的积累情况。智能客服与内容生成领域之所以能成为以大模型为代表的AI技术落地相对较快的场景，就是因为它们在RAG技术和容错率方面有明显优势,属于“智慧之树”上相对低垂的果实，能早落地自然而然。

但让子弹再飞会儿，生成式AI的发展风头正劲，顶级的智力资源在倾斜、资本在不断涌进，相信随着以R1为代表的推理模型的普及，模型对复杂场景的决策支持和推理准确度将不断提升，与此同时，企业对业务过程数据管理意识也会持续加强。在这个过程中，更多消费者营销和运营全链路上的场景将随之解锁。

是的，数云已完成DeepSeek的接入工作，且Deepseek只是数云已接入大语言模型的其中之一，依据实际业务场景,数云会按需调用合适的模型组合。

这是因为不同模型在成本和特征上存在差异性，即便优秀如DeepSeek，也存在一定不足，如上下文的长度无法适合Function Call和结构化数据等。

通常来讲，一个营销场景可能需要调用多个模型协同支撑，所以不要迷信某一具体大模型，有用、好用才是王道。

“消费者运营+AI Agent”是目前数云在AI领域探索的主要方向，是数云基于对客户实际业务需求的了解和自身数据、实践优势的认知做出的选择。

数云专注于消费者数字化运营领域，就AI技术而言是跨赛道的竞争者，相较于参与到AI大模型比拼参数和打榜的叙事中，思考“如何把AI技术落地到消费者运营领域中”才是对于数云的客户有价值意义的事情，即明确在AI技术落地时“解决谁的问题”、“解决什么问题”以及“我有什么、凭什么解决的问题”。

数云关于AI的探索会强调以解决客户的痛点和需求为出发点，将AI技术融入到客户的业务流程中，提升运营效率和效果。

数云作为跨赛道竞争者的优势也在于此。在长期服务客户的过程中，数云积累了消费者运营场景丰富的数据和最佳实践经验。这些数据和经验为数云的AI探索提供了坚实的基础，使其能够在特定场景下为客户提供更精准、更有效的AI赋能。

对于落地场景的选择，数云有一套价值衡量标准：

1. 实际业务指标提升：能否有效提升客户的销售额、客户转化率、客户留存率等关键业务指标？是否显著降低了客户的运营成本、缩短了运营周期、提升了运营效率？

2. 客户满意度提升：包括易用性、稳定性、效果等。

3. 新的商业机会拓展：是否能够为客户带来新的业务模式和增长机会。

当前数云中心化的智能平台已初具雏形，包含了AI Agent和数云模型等，将为数云系统和服务提供AI能力支撑。

如前所述，数云中心化智能平台支撑的直接对象是数云系统和服务。围绕消费者运营领域，数云应客户不同的渠道需求，提供数云麒麟和数云赢家两大系统，面向客户国内和跨境不同的市场布局，提供数云思源及数云睿翼两大服务。相应的，智能平台在细分场景上也会有所差异。

如在国内市场，我们会倾向于智能营销活动、智能BI、智能业务诊断、智能标签、智能客服以及个性化营销内容等。而面向海外市场，我们规划了VOC（客户之声）、智能SEO等。

举个例子，智能客服是我们面向品牌/TP/达人的私域运营团队推出的AI Agent。基于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)流程自动化(RPA)等技术，智能客服将以“超级协作者”身份，围绕客户在私域赢家系统使用过程中的重点环节，为客户提供功能咨询、数据快查、指标监控、运营策略推荐等服务能力，辅助客户更快地定位和解决问题，从而实现“系统使用提效-系统服务提效”和“系统使用门槛降低-系统服务人力成本降低”的双循环。

产品设计的常用思路是“基于规则”，但AI技术则提供了一条新路径:“基于模型”。举个例子，设计埋点产品时我们会抽象事件、指标等，但在做智能SEO时，我们抽象的是SEO优化师的工作和技能：TA要做什么、怎么做。这就是Agent的魅力，它是特定场景下一个有一定自主决策能力和服务能力的“角色”，其本质是把“人”给抽象了出来，抹平了对“人”的技能要求。

数云中心化的智能平台就是一个围绕消费者运营业务的Agent集合，把一个个相关岗位的“最佳员工”（如最强导购、最佳分析师等）抽象成智能体，置入到数云产品中，与已有功能相结合。我们常说，产品是工具，产品价值的发挥离不开好的使用者，数云中心化的智能平台目的就是辅助客户用好数云产品，让营销更有价值。

诚然，借助AI技术，跨赛道竞争将越来越激烈。但模型、框架、算法、算力等都可以复制,场景数据却是个大变量，也是数云的竞争力。

数云落地AI智能的一个关键抓手就是过往十多年在全渠道消费者运营领域的服务过程中，积累到系统中的业务数据，如JourneyBuilder、运营报告就是典型的数据与知识依赖场景。

当前，数云已构建起AI Decision机器学习与AI Designer生成式模型两个AI服务底层引擎。2025年，数云将持续在这两大引擎的加持下，聚焦全渠道消费者运营的实际业务场景快速、低成本、持续地拓展和设计AI Agent能力，帮助品牌及零售企业在运营过程中获得AI Agent的切实赋能。

如您对数云AI解决方案感兴趣，请关注后续内容：完整解决方案及AI Agent场景应用将于近期推送。