在深入了解人工智能营销之前，我们首先为大家简要介绍一下人工智能营销的基础与核心。
在了解完人工智能的基础后，我们再来看人工智能的核心。简而言之，人工智能的核心包含“机器学习”和“算法”两部分，涉及信息输入、分析和输出三个阶段。输入阶段主要涉及语音识别技术，计算机视觉技术等，目的是为了将外部信息用计算机语言结构化进行表示。
“机器学习”即从大数据中提取隐含知识，或利用经验、新概念、新事物等扩充知识储备，以做出智能合理的决策和预测。在机器学习后，人工智能则通过“算法”输出，在输出阶段包含图像生成技术、语言生成技术，将分析后的内容转化为文字、图像或者音频等人类可以理解的信息形式。
（二）AI营销的基本定义
目前，人们对人工智能的探究尚处于起步阶段，人工智能营销的定义尚未被清晰界定，因此人工智能营销的定义也存在多种。有学者将人工智能营销定义为借助数据库和机器学习等技术开展的营销活动；也有学者将人工智能营销定义为人工智能代替人进行数据分析从而提供营销方案和建议的模式。但是考虑人工智能的定义，我们首先要考虑人工智能的目的，人工智能的目的首先是为企业服务，为企业创造利润。所以，本文参考各学者观点，综合人工智能的定义为：企业借助大数据和人工智能捕捉消费者信息，洞察消费者行为，为消费者提供服务以及对企业营销策略进行实时监控和调整的营销模式。
（三）AI营销的三大关键趋势
企业重视数据之余，还要重视以数据为基础对目标客户的精准定向。我们应重视质的发展，而不是量的堆积，因此各企业应建立独属于自己大模型，使用AI实现精准营销。实现精准营销可以打通企业内外部数据，解决各部门信息孤岛现象，实现对业务营销与运营优化流程的重构和对企业资源最优化分配。
从精准营销的过程来看，我们仍需要不断训练人工智能，进行“机器学习”，最后呈现出一个较为完善的NLP语义模型。NLP本质是一个文本处理和机器学习的过程，它让计算机完成以自然语言为载体的各类非结构化信息的处理任务，通过知识图谱（KG）建立从数据库到知识库实体、属性、关系的映射，让机器能更为自然地理解和解释自然世界。近年来，ELMo、GPT、BERT三大NLP模型出现[2]，标志着NLP对文字语义的处理进入了新的历史台阶，随着泛化能力和自动化的增强，NLP模型的训练成本得到降低，这有利于各企业利用其实现在终端的营销。在精准营销过程中，企业则可以利用训练好的NLP大模型对多维度人群进行分析，进而筛选目标用户，进行目标用户量化分析，完成精准定向投放。
这也体现了AI营销的趋势之一：利用数据大模型实现更进一步的“精准营销”。浙江打通企业内部CRM数据，实现内外部数据的统一，未来互联网数字营销行业的竞争将从过去粗放式转变为精细化和智能化，只有拥有NLP数据大模型的企业才能脱颖而出，并利用其不断拓宽应用场景。
在当今时代，人机交互AI产业规模核心包括对话式AI和消费级硬件。其中，消费级硬件产品即为拥有智能对话系统的消费级智能硬件，典型代表如：智能音箱、智能车载、智能机器人和智能家居等；对话式AI则是将智能对话系统嵌入服务场景之中，典型产品代表如：文本机器人和语音机器人等，现已广泛运用于客服、营销和知识问答等对话交互场景。调查数据显示，2022年，中国人机交互产业的总规模达109亿元，未来预计将达285亿元，有着良好发展潜能。
同时，我们也需要承认，此类人机交互式AI也存在一些问题。如语言模型本身会出现回答内容有误；以及有一些问题未在知识库中出现，而难以回答，答非所问，当出现这种情形时，顾客会觉得未获取到自己想要的回答而降低对AI的认可度。同时，人机交互式AI还存在与人类交流的信任问题，不同类型的人格都会与AI有着不同的理解，对它们的信任也会有所不同，这其中信任问题呈现出多种方式，如：“信任不足”与“信任过度”这两方面问题。无论我们对人机交互式AI信任程度如何，我们都要对其持理性客观的态度。
即便人机交互式AI存在一些问题，但我们仍然期待开放域和封闭域的有机结合，“人机交互”无边界的趋势不可阻挡。或许人机交互式AI在一些具体的商业化落地场景与内容确定边界还需要进一步讨论，但是其或可先作为辅助性工具，在一些对内容精确度及所有权归属较低的场景率先尝试使用。在提升人机交互体验去边界化中，有两方面可以有所提升。一方面，在封闭域中，也即知识域要增强知识图谱的学习和文档阅读能力的提高，确保满足人机对话服务需求和目的；另一方面，在开放域中，我们可以加强域人类交互，增加“内容搜索”、“问题回答”和“情感社交”等交互过程。
随着人工智能在数据、算力、算法、工具等方面的技术推进，AI已实现由实验室到产业应用的层级提升，这将更广氛围地影响人们生活方式的变革。
结语
文献综述：
[1]张雁冰,吕巍,张佳宇.AI营销研究的挑战和展望.管理科学,2019,32(05)