随着用户的需求和行为日益多样化和复杂化，传统的数字化营销方法已经难以满足市场的变化和竞争。如何利用人工智能技术，尤其是人工智能大模型，来提升数字化营销的效果和效率，是营销从业者面临的新的机遇和挑战。本演讲深入探讨了大语言模型在企业营销应用中的落地和局限，并通过展示如何有效利用 RAG、COT、Prompt 工程、微调、Agent 等大模型技术和框架解决实际业务挑战，同时结合京东物流沉淀的亿级的营销对话语料，分享如何借助大模型大幅减少电销以及销售线下获客的时间和成本投入。

演讲提纲：

1. 数字化营销的流程、技术点、问题
   • 以京东物流营销背景介绍
   • LLM 营销应用特点及挑战
2. 京东物流大模型落地案例
   • 大语言模型在客户侧应用：意图识别、多渠道触达（AI外呼、企微、人工外呼、投放等）
   • 大语言模型在销售侧应用：销售智能助手
   • 落地案例的解决思路和对应技术
3. 总结与展望

听众收益：

• 了解如何用大语言模型技术进行企业营销
• 企业内部大模型构建的方法
• 大模型企业营销的挑战和落地场景应用