随着人工智能技术的不断发展，特别是ChatGPT所引爆的大语言模型及其相关应用的突飞猛进，智能营销领域的AI升级之战同步打响。

近日，数智化营销领域头部企业励销云率先将“大语言模型”技术落地B2B智能营销场景，该技术基于transform架构为基础的无监督学习+监督学习模型的创新和应用，击破了处理海量化非结构化数据、客户画像刻画难，智能推荐不精准的难题，为AI驱动智能营销升级提供了极大的想象空间。

数据也是大模型时代的最核心要素。励销云拥有2.7亿+企业工商信息数据，1.3亿招投标信息，1.2亿+企业经营、税务、投资等风险信息，1.2亿+知识产权信息，5000万+专业推广信息等，10亿+B2B关系链......通过PGC公开数据学习+UGC数据反哺，能持续迭代升级数据质量与规模。

用大模型抽取企业信息，数据更丰富、更精准、更实时

为客户提供更精准、更及时、维度更丰富的企业信息是智能营销服务商的核心竞争力之一，这对信息抽取能力提出了极大考验。

传统的人工编写规则和模板的方法需要大量的人力资源，效率低下且难以扩展和维护；而基于机器学习的方法需要大量的标注数据和模型训练时间，且模型泛化能力受限。

为此，励销云提出一种利用大模型进行信息抽取的系统，能够打破数据孤岛，高效、低成本获取更多高质量数据，进而通过大规模数据的训练，深挖数据价值，大大提高企业营销数据资源的丰富性、精准性和时效性。

用大模型刻画客户画像，提高画像的准确性和鲁棒性

对很多初创的中小企业来说，没有足够多的客户积累，找客户如同盲人摸象，有时会在非意向客户身上浪费大量时间。想帮他们提升销售效率，就得为其精准刻画用户画像。

传统的用户画像生成主要依赖于销售工程师等行业专家，需要耗费大量的人力物力，且很难针对不同商品和客户群体做快速的适应性调整。如果是基于机器学习的方法，需要提供大量的标注数据以及人力来做标签的设定，数据的收集、调整。

对此，励销云提出了一种基于大语言模型的用户画像辅助系统，可以利用大模型对用户的产品和客户做供应链分析，再结合分析结果生成最终的用户画像。

相较于实时依赖行业专家，大模型推理的效率更高，大幅节省时间和人力资源消耗，一次处理，一直可用，自动化的过程避免了人为因素引起的错误和偏差，提高了画像的准确性和鲁棒性。同时，大模型刻画的用户画像，准确率和效果更有保障。

用大模型辅助企业搜索客户，迅速锁定查询目标

在使用企业搜索工具时，一些企业由于缺乏经验或对所需查询客户缺乏明确了解，常常无从下手。

传统方案是设置大量的过滤条件，让用户自行选择。当过滤条件较少时，在一定程度上激发或帮助用户，但帮助有限。而当过滤条件过多时，会增加学习成本，用户要先学习这些过滤条件，才能熟练使用搜索系统，增加了操作难度。

为此，励销云提出了一种基于现有大模型的辅助用户搜索系统，利用大型模型分析用户的输入信息，推断出用户的真实意图，并帮助完成查询任务。

当前，全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，以大模型为代表的数字技术正加速演进，对于推动各行业数字化、智能化转型升级具有重大战略意义。