数据驱动业务增长生成式AI助力商业分析.pptx

数据驱动业务增长

生成式AI助力商业分析;

24年;;

ReFocusing

Talent;

“生成式人工智能也许是迄今遇到的最具颠覆性的创

新。

我们预计，在一定程度上，它将影响80%的职业，其中信息产业职业变化将最为迅速和显著。”

Gartner,FourGenAIUseCasesfortheDigitalWorkplace–10October2023

GARTNER是Gartner,Inc.及/或其附属公司在美国和国际上的注册商标和服务商标，本文经许可后使用。保留所有权利。;

“相比于传统的人力劳动，生成式人工智能助力下的工

作往往效率更高、质量更优。

平均而言，生产率提高超30%。”

Gartner,FourGenAIUseCasesfortheDigitalWorkplace,10October2023;

Agenda

?生成式AI在敦煌网的实践

?生成式AI助力商业分析;

生成式AI在敦煌网的实践;;;

主渠道获客引流

GoogleShopping、FaceBook、SEO等渠道投放全链路业务问题，提升流量规模及精准性。

社交媒体渠道匹配

围绕着短视频，构建从网红视频理解到在销商品和网红视频关联的业务路径，提升网红带货的转化率。;

商品信息质量优化

优化商品信息包括标题、短描、长描、属性等；

商品视频化、商品图个性化背景生成等；优化商品竞争力，提升效率。;

权益分发

传统与沉浸式交互场景并存、多功能板块如主动营销机器人、数字人直播、智能IM等个性化分发。

用户生命周期

AI预测并分析从新用户到复购的各个阶段上的购买需求。;

站外引流

?标题引流效果放大

?商品结构spu转sku

?短视频发货分析

?商品图抠白底

?商品图去水印

?商品素材短视频合成

?

…;

生成式AI助力商业分析;

ies,Inc.或其附属公司。保留;

员工痛点

?如何在不了解SQL的前提下进行数据分析？

?如何在没有专业能力的前提下进行数据解读？

?数据解读分析需要过多专业能力;

应对

1.通过数据ETL,合并构建指标层,减少表的数量

2.通过提示词工程,对表结构和字段做详细说明

3.增加实体识别的功能,实体检索,补充专业的实体信息

4.增加SQL样本检索,增加小样本学习,激活模型的迭代能力

5.增加??果的点赞反馈机制,收集正负样本,不断提高系统准确性

6.针对用户问题中可能缺少关键信息,增加反问机制

7.增加意图识别和agent功能,对复杂的业务问题进行拆分;

解决方案框架

解决方案：以知识检索和提示词工程为核心，同时结合数据ETL和思维链拆分agent等技术，提高用户查询数据的效率，

同时引入数据反馈机制，逐步优化迭代系统查询的准确率。

前提：数据预处理和业务知识库搭建;;

效果分享

问题：Gate平台近14天分天的登录UV是多少，关联买家表，用中文解读;

?QA对：39个

?表：25个

?业务场景：产品、订单、流量、卖家、买家、营销、风控、维表等;

90%;

?可视化、可证明

?并发负载和权限管理

?扩大使用范围，触发新诉求;

Thankyou!;

保驾护航：网络数据安全海外实践分享;

01货拉拉Lalamove介绍

02信息安全体系概述

03DefendatEveryLayer

04SecurityxAIGC

05未来展望;

货拉拉Lalamove介绍

货拉拉创立于2013年，成长于粤港澳大湾区，是一家从事同城/跨城货运、企业版物流服务、搬家、零担、跑腿、冷运、汽车租售及车后市场服务的互联网物流商城。

公司以“货物出行更轻松”为使命，以“拉货=货拉拉”为愿景，通过共享模式整合社会运力资源，完成海量运力储备，并依托移动互联、大数据和人工智能技术，搭建“方便、科技、可靠”的货运平台，实现多种车型的即时智能调度，为个人、商户及企业提供高效的物流解决方案。

截至2023年12月，货拉拉业务范围覆盖全球11个市场，包括中国及东南亚、南亚、南美洲等地区，其中中国内地总共覆盖363座城市，货拉拉平台月活司机90万，月活用户1200万。

?,AmazonWebServices,Inc司保留所有权利。;

01货拉拉Lalamove