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总结: AI部分难度较大,需懂深度学习原理,会数据处理(跨模态数据融合),会训练模型;算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 (数据采集、清洗、对齐)和 训练推理资源。 随着模型规模增大,效果提升逐渐饱和。
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客户洞察 客户洞察是基于大数据与AI技术的智能分析平台,通过整合多源用户行为数据(如搜索、交互、消费等),结合深度学习算法构建精细化用户画像,精准识别客户特征、需求及行为趋势。 应用场景 一、线索留资加微 通过智能引导与互动收集用户需求,自然流畅的引导客户完成加微流程,大模型确保准确收集客户号码,支持自动加微验证,高效率引流私域运营。
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