只靠ChatGPT,對工作的幫助其實很有限!專家:搭配「預測型AI」才能提升效率

搭配預測型AI,才能提升生成式AI的效率。(圖/Appier)

人工智慧(AI)為近期的當紅話題,尤其自 2022 年 11 月,OpenAI 推出 ChatGPT AI 聊天機器人後,AI 的討論熱度更是居高不下,其中以生成式 AI 最受關注。除了各大企業在法說會必定提及自身未來將如何整合 AI 技術外,諸多媒體每天也刊登大量文章探討 AI 技術後續應用的可能性;此外,AI 工具也已經真實地融入一般民眾的工作、課業和休閒生活中。

無可否認地,ChatGPT 和其他生成式 AI 工具,皆擁有各種強大功能,但是對品牌而言,只有能夠提升業務效率和營收的工具,才是有價值的工具。Appier 長期鑽研如何將 AI 技術轉換為投資回報,在此趨勢下更積極運用生成式 AI 搭配其他 AI 技術和解決方案,助力品牌實現業務目標。

生成式 AI:機會與侷限

生成式 AI 是一種可以產生多樣化新內容的工具,其強大功能已在過去 8 個月內獲得充分展現。從近似真人的問題應答到撰寫新聞報導和 SEO 部落格文章,乃至根據簡單的文字提示建立圖像、撰寫可實際運作的程式碼等,都是目前已有實例的生成式 AI 應用。

為了與時俱進,各行各業的品牌紛紛採用生成式 AI 解決方案,並嘗試將草擬電子郵件內容和文案、回覆顧客提問以及製作簡報等部分工作交由 AI 完成。也許有人好奇,生成式 AI 如何能完成這麼多不同的工作並產生優質的成果?答案是「基礎模型」(foundation model)。

ChatGPT 等生成式 AI 解決方案必須透過基礎模型,也就是使用海量數據進行大規模訓練的大型機器學習模型,才能生成上述各式各樣的內容。以 ChatGPT 為例,免費版 ChatGPT 的驅動模型 GPT-3 經過 570 GB 大量數據訓練,因此能夠根據既有內容的風格、外觀或語氣產生新的內容。

若品牌能在幾分鐘或幾秒鐘內產生優質內容,將有助於提升其生產效率,但實際上對行銷決策上卻毫無助益。使用生成式 AI 產生不同文案或圖像版本後,行銷人員仍面臨難題,必須決定要在廣告中採用哪一個版本。

因此,僅使用生成式 AI 對品牌的助益有限。然而,若將生成式 AI 搭配預測式 AI,則可徹底顛覆行銷傳統,開創全新局面。 

生成式 AI + 預測型 AI:釋放行銷無限潛能

顧名思義,「預測式 AI」的主要功能是進行各項預測,透過機器學習等演算法分析數據,預見未來會發生的事件和結果。當優質數據越多,預測結果就越準確。

如果品牌想要瞭解哪些受眾群最有可能成為消費顧客,或是找出最適合推薦給特定消費者的商品,都可以使用預測式 AI 技術。事實上,Appier 自十多年前創立以來,便持續致力研發上述預測式 AI 的行銷應用。 (相關報導: 這次的AI狂潮,和之前的炒作有什麼不同?企業若想發揮價值,專家點出3大挑戰 更多文章

Appier 日前推出旗下產品的生成式 AI 整合功能,協助品牌優化關鍵行銷應用。這些生成式 AI 的整合功能已協助 Appier 客戶透過更有效、更有創意的方式投放廣告、與潛在顧客互動,以及應答顧客需求,同時運用既有預測式 AI 解決方案,根據數據作出最佳決策。