7.4.2 旅游管理的智慧.........................................................................56 7.4.3 旅游营销的智慧.........................................................................56 7.5 项目一期建设方案....... .........216 7.7.1.1 电动汽车租赁服务系统...................................................216 7.7.2 旅游目的地营销平台建设.........................................................223 7.7.2.1 游客智能行为分析系统............... ..............................................225 7.7.2.3 营销效果评价系统..........................................................226 7.7.2.4 营销决策支持系统......................................................

财经类移动 APP 开始出现； 2010 年代后半段 -2020 年初， 财经类移动 APP 开始致力于满 足用户多元化的财富管理需 求。 AI 技术的兴起使得智能 营销、智能投顾等获得助推， 东方财富、同花顺和华泰证 券在该阶段大放异彩。 随着人工智能、大数据、区块链 等技术的快速发展， AI 金融技术 持续完善。 2023 年 ChatGPT 融产品个性化与精 准营销将增强客户粘性，带来业务增长。 ③投资者数量增长、用户基数提升，投融资需求提升，市场交投活跃促进存量业务边际增长率提高。增 量： AI 赋能下新兴产品及应用应运而生。 AI 赋能券商： AI 终端加速金融后台智能化转型，在风控、合规、人力等基础岗位中提升效率。 AI 智能客服嵌入 APP 助力客户交互率提升， AI 支撑画像分析助力精准营销，帮助券商实现各业务条线收入提升，推动行业稳健发展。 AOI 训练平台 基 础 大 模 型 金 融 大 模 型 数据来源：艾瑞咨询，东吴证券研究所 产品创新 风险管理 监管科技 智能营销 图：金融大模型落地路径与能力对比 机器学习 大模型训练 数据准备 & 增强 以金融大模型引领的“ AI ＋金融 ”已经开启了全新的金融科技时代。 国内金融垂类大模型百花齐放 ，各家公司都在致力于以大模型赋能股

零售行业的演变历程 零售是指向最终消费者销售商品供自己消费的活动，最终消费者包括个人客户、 企业客户和其他一般公众。零售服务是指零售商在零售过程的各个环节为促进商 品流通而提供的增值服务。零售服务包括营销、交易、支付、物流、技术授权和操作 支持。 按零售商的类别可将零售行业分为实体零售和非实体零售。实体零售主要包括超 市、便利店、加油站便利店、百货商场、零售专卖店等。非实体零售主要包括中心化 与 运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 建完整的线上销售场景，也缺乏整合多渠道数据的底层架构，导致消费者画像碎 片化、服务响应迟滞等问题。这种线上线下运营体系断层，不仅造成对用户的关键 触点无法有效衔接，还因数据协同能力缺失导致精准营销与个性化服务难以落 地，引发消费体验降级与潜在销售机会流失的困境。 缺乏健全的数据安全体系。当前零售业数字化转型中，安全防护机制的缺失成为 关键的风险点。由于数据加密层级不足、系统权限管控松散等技术短板，企业频繁

通过运用大数据技术，收集和分析客户数据，能够实现客户的精准画像和分类管 理，并可运用人工智能技术开展需求预测，生成个性化推荐策略及营销方案，提供个 性化的客户服务。如上汽、蔚来、小鹏等通过构建数据中台，获取并分析大量的制造 数据、销售数据、车联网数据、用户画像等信息，并运用于营销、运营、服务和数据 分析等众多场景，将数据资产转化为产品竞争力。 u 客户服务环节 利用车载传感器和大数据分析，实现车辆状态的实时远程监控，及时发现车辆的 实现大规模个性化定制， 柔性敏捷生产，高效生产 与精准管控 供应链管理 智慧采购、智慧物流、智能仓储、供应链 可视化、智能排产 推动产供销一体化 销售管理 数字化营销、销售驱动业务优化 用户洞察与精准营销，营 销决策优化 客户服务 数据驱动服务、远程智能诊断、预测性维 护保养、智能客服、智能出行 提升服务响应速度，提升 服务能力与客户满意度 表1-1 汽车行业各业务领域数字化转型需求 当前“车-路-云-网”一体化生态逐渐形成，数据成为企业核心资产，车辆行驶、 用户行为等数据被用于优化精准营销、用户触达、精准获客等场景，形成“数据-算法- 产品”的闭环营销模式。一方面，汽车行业营销核心已从产品向用户转变，车企需要 依托大数据技术，整合用户消费行为、社交媒体等数据，建设用户数据中台，实现精 准营销。另一方面，随着线上线下一体化营销持续渗透，需要车企建立多平台数据通 道，充分发挥数据价值，提升用户品牌认知、兴趣培养、购买决策的“全链路”服务。

级。 1.2 服饰时尚消费者及其行为变化 1.2.1 消费者及其行为变化情况 服饰消费者正从“跟风消费”转向“价值消费”，既追 求个性表达，又注重实用与环保。品牌需通过差异 化设计、数字化营销和可持续实践应对快速变化的 需求，同时关注年轻群体与新兴市场的增长机会。 1）消费观念趋于理性，追求性价比与品质：据2023年天猫 服饰行业秋冬趋势白皮书分析，消费者更注重“物有所值”， 将“性价比” 存，消费者通过购买行为支持环保理念。 5）内容与社交驱动购买决策：通过短视频种草，穿搭内容 结合音乐、场景等元素，通过抖音等平台快速传播，唤醒消 费需求。社交媒体影响突出，视频推荐成为购物决策的重 要参考，品牌需加强内容营销以触达目标人群。 6）年轻群体主导消费趋势：Z世代成为时尚消费主力，推 动“穿衣理念多元化”。他们注重生活仪式感、悦己体验和 绿色可持续，同时热衷尝试新概念，如“南法庄园” “时壁知 识分子”等。 上线下销售渠道。 上游主要是原材料供应及产品生产，确保产品的质量、交货期，需要有一定的产品设计与研发能力；中游需要将原材料转 化为成品，并通过品牌建设提升产品附加值；下游主要负责品类及产品定义、营销与分销。本报告将主要讨论服饰品牌商 的竞争情况。 生活方式与场景化需求：生活场景多元化（如陆冲、飞盘）催生跨风格搭配需求，运动休闲风与通勤风融合，打破传统着装 边界。品牌需开发多功能、场景适配

金融工具链 意图识别 工具调用 大模型金融应用 模型压缩（蒸馏/量化） Chatbot模式 Copilot模式 Agent模式 智能客服、投资咨询 营销问答…… 智能投研、报表分析 交易辅助…… 智能投顾、智能监管 营销推荐…… 金融数据可信 人工智能可信 应用合规可信 可解释 隐私保护 公平性 鲁棒性 可靠性 可溯源 数字化监管规则 金融合规测评 智能监管沙箱 利用大模型生成更丰富的涉及不同场景和风格的 短信文案，以适应不同的营销活动和用户群体 目标1：丰富短信文案素材库 大模型可以生成内容丰富的文案，有助于 提高文案的真实性，减少被拦截的风险。 目标2：降低短信拦截率 根据已投放的短信内容和短信转化率，来进行大 模型优化，使模型能够生成转化率高的文本 目标3：提升短信营销转化率 金融短信营销现状 ◼ 短信文案数量少。先前的短信文案主要依赖人 工编写，限制了对用户的个性化的信息沟通。 工编写，限制了对用户的个性化的信息沟通。 ◼ 文案内容单一且易被拦截。现有文案缺乏多样 性，容易触发运营商的垃圾营销短信过滤机制， 导致短信送达率较低。 ◼ 短信营销转化率低。由于文案缺乏个性化、吸 引力和针对性，未能有效激发用户的兴趣和行 动。短信链接点击率较低且业务转化率较差。 短信文案 标签筛选 筛选不 出来时 标签 提示 短信 转化率 提示工程 大模型微调 业务 策略

能推荐算法使得广告点击率提升 30% ， 用户画像精度已超 90% AI 营销工具使用率年增长 20% ， 《数据安全法》等法规推动了数字 服务与运营的合规保障。 根据 Marketsand Markets 报告 ， 2019 年至 2024 年全球数字化运营服务市场 规模 12.4% 规模提升 40% 复购率 【数字营销占比】 【 2 0 2 4 年 】 【 2 0 19 年 】 市场现状 H J H J H FAB FAB FAB FAB FAB J J J 红色字体： 质检 / 风险点 / 必说项 黄色字体： 代表重点语句 紫色 + 【】 : 代表营销技巧 蓝色字体： 提供情绪价值 专家话术研讨 梦工厂 ( 背景 ) + ( 线索 )+ ( 亮点 ) + ( 关键 )+ ( 注意 / 底线 ) +( 目的 ) 话术的组成部分： 员工服务中心 数据分析洞察 私域运营中心 数据 类别 关 注 交互信息归档 忠诚度管理 行为跟踪 人资关系 简历数据 发展预测 咨询关怀 活动玩法 标签管理 员工助理 人才画像 回巢营销 人岗匹配 岗位分配 做培训 提建议 工具箱 主要目的 u 提升员工能力 ：通过分级资质认证和阶段性培训 ， 可以针对员工进行专项分类培训。 u 激励员工积极性 ：通过绩效评估和资质认证升降级

人工智能 VR 边缘计算 基础平台层 数据中台 业务应用层 场馆运营管理应用 场地预定 管理 活动赛事 管理 客户服务 中心 门票管理 会员管理 财务管理 应用展示层 培训管理 营销管理 资产管理 智慧物业 管理 数字化办 公 设备 日志 安全 认证 设备 缓存 感知+ 数据采集设 备 位置信息 身份信息 行为信息 状态信息 环境信息 客流信息 物联网设备监测平 有条件的场馆宜建立体育赛事活动直播系统，配备流媒体直播设备、导播设备以及专业人员。 7.2.6 营销管理 7.2.6.1 营销管理应用应支持用户数据、行为数据、业务数据的收集与分析，具备产品决策、营销策 略制定、目标用户智能推送服务、信息引导发布、营销推广效益分析等管理功能。 7.2.6.2 营销管理系统应与会员管理系统、移动应用平台管理系统相关联，实现数据和信息的获取、 传输、发布。 7 置多个财务收款账号及财务信 息获取权限。 7.2.8 客户服务中心 7.2.8.1 应设置固定客户服务场所，配置相应的客户服务人员和设备用品，为客户提供会员接待、业 务受理、业务咨询、会员营销、投诉处理、广播等现场客户服务。 7.2.8.2 应采用云计算、大数据、人工智能等技术拓展服务渠道，提供基于云平台的客户联络呼叫中 心，实现24小时在线电话、网络业务受理服务。 7.2.8.3

1 、招商材料发放； 2 、招商广告及媒体资源投放； 3 、客户入驻流程； 4 、配套安保系统； 5 、各业务板块流程及客户入驻 SOW 确定； 6 、各业务板块的操作解决方案； 7 、各业务板块的营销策略及价格策略； 二、客户系统与运营系统对接测试及调整 1 、现有客户系统测试； 2 、未来客户系统对接； 三、客户入驻 1 、入驻计划及流程安排； 2 、客户临时问题解决沟通； 四、业务试运营 第二类型的物流园区系统平台 面向 内部 面向 商户 解决 方案 供应链服务 应用软件 金融服务 自建物业 开放销售 / 交付平台 服务资源层 基础设施层 物流服务 流程服务 开放式 营销平台 智能手机 / 平板 ERP 营销平台 接入端 产品 O2O 体验 / 交 易 SNS 互动社区 虚拟产品 产品 行业数据服务 服务 B2B/B2C 批发、 零售商城 社区 CRM SOA

应用前景的分析，我们认为，AI 应用的落地节奏或与行业数字化程度成正比，我们看到 AI 大模型在互联网（搜索+广告营销）、办公、金融等领域率先迎来“iPhone 时刻”。其中最 值得关注的应用包括：1）文本生成在电商、金融、医疗等行业替代传统客服；2）文本和 图像生成在办公、广告营销、金融、影视游戏等领域成为下一代生产力工具；3）蛋白质生 成能力拓宽人类探讨世界的范围，特别是在新药开发上的应用前景。 找硬件的落地机 会。 文本生成 代码生成 图像生成 视频生成 语音生成 蛋白质生成 搜索 电商零售 办公 金融法律 医药 教育 汽车 增效 降本 营销文案、客服 营销图片 自动化广告 营销音频、客服 文档撰写 代码生成 研报、文书生成 新药发现 电子病历、医疗咨询 课件生成 陪伴机器人 课件生成 AI作图 AI总结提炼 课件生成 金融客服 影视游戏 端广泛“出圈”。Chatbot（聊天机器人）通过自动 化方式来处理和回复用户输入，可以模拟人类对话，通过文字或语音与用户进行实时交互。 2010 年代，随着 NLP 等技术的发展，Chatbot 已经在客服、营销、企业信息服务等领域得 到了广泛应用。然而，由于语言理解及生成能力有限，因此 Chatbot 的落地范围局限在 B 端特定服务型场景，并未诞生具有广泛影响力的 C 端产品。2022 年 12 月，ChatGPT