「人工智能」一词是一个概括性的术语，它涵盖了一系列在人类帮助下或完全靠自己学习的机器。人工智能技术支持的机器可以阅读和理解文本，看到和识别图像，在障碍物周围移动，听到和理解声音，感知它们的外部环境。例如：自动驾驶汽车使用人工智能来探测障碍物，保证安全行驶；如环形摄像头和Nest恒温器等智能家居硬件设备，利用人工智能来观测、感知环境的变化，采取相应的行动；而我们每天都会使用的，iPhone上的Siri通过人工智能技术来理解用户的语音指令及回应。人工智能技术改变金融、医疗保健、零售等多个行业，改变了我们的工作方式，提供前所未有的工作机会，并大幅削减成本。

与传统软件相比，人工智能有能力有效地处理大规模的数据集，进行分析、预测。最重要的一点，人工智能有能力进行自学以改进自身的工作能力，传统软件完全按照程序设计的来工作，除非依靠软件更新，开发人员用「手动」的方式让系统能力获得提升。

人工智能赋能的智能营销

智能营销使用人工智能技术，根据数据收集、数据分析需求以及对可能影响营销的受众或经济趋势的洞察来做出自动化决策。人工智能工具使用数据和客户档案来学习如何与客户沟通，然后在没有营销团队成员干预的情况下，在合适的时间为他们提供量身定制的信息，确保效率。智能营销的适用范围包括：数据分析，自然语言处理，媒介采购，自动化决策，内容生成以及实时个性化互动。

智能营销的基础是强大的计算能力、海量的数据、数量激增的联网设备和传感器，以及基于云的服务能力。首先，各种数字化渠道和设备将产生天文数字的数据量，企业需要充分利用其潜力，投入更多资金在开发智能技术栈上，处理大量数据，传递正确的消息，并从结果中推断和学习。先进的数字营销平台将能够大规模吸收、分析和处理大量数据，并实时处理、解释和评估数据集。

开发这样的平台和技术是一项非常复杂的任务。因此，人工智能技术开始被应用到营销领域，产生了智能营销。「人工智能」涵盖了一系列在人类帮助下或完全靠自己学习的机器。人工智能技术支持的机器可以阅读和理解文本，看到和识别图像，在障碍物周围移动，听到和理解声音，感知它们的外部环境。与传统软件相比，人工智能有能力有效地处理大规模的数据集，进行分析，然后预测这些数据意味着什么。而且，人工智能有能力进行自学以改进自身的工作能力。

机器学习的相关技术

与人工智能相关的一门学科是机器学习。机器学习是一门多领域交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径。高级机器学习技术，可以提供优化解决方案的能力，提高转化率、客户参与，完成超个性化传播，并减少客户流失率，具体包括：

• 深度神经网络（Deep neural networks）：人工神经网络能够处理大量的数据，并根据接收到的训练数据调整计算，不需要任何手动修正就能适应输入数据的能力，允许在成员级别重用相同的模型。
• 深度协同过滤（Deep collaborative filtering）：协同过滤是传统推荐系统常用的方法之一。其假设为：有相似购买历史的客户在未来很可能会购买相似的产品。
• 动态时间规整（Dynamic time warping）：DTW是一种用于评估两个不同的时间序列/时间序列之间的距离和相似性的技术，它们可能在速度或频率上有所不同。
• 关联规则挖掘（Association rule mining）：用于识别大数据集中变量之间的关系。频繁模式挖掘模型利用FP-Growth和Apriori关联规则挖掘算法来检测在单一交易中经常一起购买的产品集。FPM还遵循持续学习的方法，这意味着模型会随着时间的推移而不断进化，并适应通过广泛支持的数据流传入的新事务。

AI 赋能的认知营销

在不久的将来，我们或许会进入到一个即便是思考工作也交给软件的时代。换句话说，人工智能所能完成的，不仅仅是根据人的指令完成重复性、人工耗时久的工作，而真正具有了智能。例如人工智能对认知营销（Cognitive Marketing）能力的提升。

认知营销是一种利用大脑自我思考的能力，与客户建立联系并创造品牌忠诚度和转化率的方法。经由人工智能支持的认知营销，其基础是强大的计算能力、海量的数据以及数量激增的联网设备和传感器，以及基于云的服务能力。譬如IBM的Watson超级计算机，通过API与云上的操作平台进行通信，这是类似于人脑的过程，接收信号并得出结论。

案例：多芬的 #MyBeautyMySay 营销活动

2016 年，多芬与认知营销公司Opentopic和IBM 沃森合作，推出了名为「我的美丽，我的世界（#MyBeautyMySay）」的活动，旨在解决媒体对女性运动员的描述问题——该活动恰好在奥运会期间发起，当时社交媒体上充斥着关于该主题的讨论。

通过IBM 沃森，Opentopic分析每天超过30万的媒体提到的内容，并根据5个定义类别对每项提到的内容进行相关性评分：头发、身体、年龄、衣服和美貌。该团队还使用了概念扩展和情绪分析，来理解媒体提及的具体谈论带有负面情绪的女运动员。该团队还使用概念扩展和情绪分析来了解媒体提及的专门谈论具有负面情绪的女运动员的内容。

案例：雷克萨斯的人工智能广告

2018年，雷克萨斯创作了第一部完全由人工智能编写的广告——这部富有戏剧感的60秒影片，讲述了一款汽车的故事，同时标志着其新款ES轿车的上市。广告讲述的是一名雷克萨斯工程师对他所创造的作品倾注了很多爱意。当他的汽车被带走，并面临着被毁灭的威胁时，他目送着它，泪流满面。这辆车被开进风暴泥泞的道路上，按照规定被强迫准备经受碰撞测试，该测试正在电视上对公众直播，与此同时它的主人在也忐忑地观看这一幕。最后正是汽车的自动紧急制动系统使得汽车逃离险境，充分展示了ES这款车型具有的主要技术特性之一。

雷克萨斯说，这部剧情广告的制作过程没有超过正常的宣发活动周期（从写需求到完成大约六个月），其中包括开发这种特定的人工智能，并用数据对其进行训练，这些训练数据里含有15年来屡获大奖的营销活动、与消费者连接最紧密的情感共鸣以及特别能承载人类直觉的信息。

为避免产生陈词滥调，或避免缺乏品牌独特性的风险，AI的训练数据还加入了雷克萨斯品牌形象和项目指南等数据，以此来保持脚本的原创性和品牌排他性。