2023 年，全球科创融资额创 5 年来新低，AI创业却蓬勃发展，天使轮融资同比飙升624%。尤其是消费品领域，AI创新应用场景无处不在，本文中重点围绕6个关键价值链环节分析。
生成式AI正在加速各行各业的价值链再造。生成式AI在不同行业的应用潜力，生成式AI可以为各行各业带来以下价值：
提高效率: 生成式AI可以自动化许多繁琐的任务，例如数据分析、内容生成、流程管理等，从而提高工作效率。例如，在金融行业，生成式AI可以用于自动化贷款审核流程，提高效率和准确性。
降低成本：生成式AI可以帮助企业减少人工成本和资源浪费，降低运营成本。例如，在制造业，生成式AI可以优化生产流程，减少材料浪费和能源消耗。
提升客户体验: 生成式AI可以提供个性化的产品和服务，提升客户满意度。例如，在零售行业，生成式AI可以用于推荐个性化的商品，提高客户购物体验。
AI技术的快速发展为CPG行业带来了新的机遇和挑战。企业需要积极拥抱AI，并制定有效的AI战略，以充分释放AI的潜力，实现数字化转型和可持续发展。一些AI在CPG行业应用的最佳实践：
- 欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签，将生成时间缩短了80%。
- 强生公司使用AI工具分析欧盟化妆品法规，确保产品符合法规要求。
- 阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道，提高了效率。
- 可口可乐公司使用AI工具制定营销方案，提高了营销效果。
- 亚马逊公司根据客户数据进行精准营销，提高了营销效果。
生成式AI在不同行业（工业、消费品零售、金融、能源与原材料、医疗、TMT、旅游交通等）的应用场景，本文重点从6大价值链环节分析AI创新的6个关键场景：
01. 场景1：产品研发
（1）自动化产品文档生成
现状: 产品文档生成耗时费力，人工成本高，且容易出现错误。
AI赋能:
- 利用自然语言处理技术，自动生成产品手册、用户指南、技术规格等文档，提高效率和准确性。
- 例如，欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签，将生成时间缩短了80%。
未来展望:
- AI可以进一步提高文档生成质量，并能够根据用户需求个性化定制文档内容。
（2）支持监管政策/试验报告
现状: 监管政策和试验报告复杂难懂，企业难以快速掌握和应用，存在合规风险。
AI助力:
- 利用机器学习技术，快速分析监管政策和试验报告，提取关键信息，帮助企业确保产品符合相关要求。
- 例如，强生公司使用AI工具分析欧盟化妆品法规，确保产品符合法规要求。
未来展望:
- AI可以更智能地解读监管政策和试验报告，并提供更全面的分析结果。
（3）供应商评估和谈判准备
现状: 供应商评估和谈判过程繁琐，耗时长，且缺乏客观数据支持。
AI赋能:
- 利用数据分析技术，评估供应商资质、财务状况、生产能力等，帮助企业选择更合适的供应商，并进行更有效的谈判。
- 例如，阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道，提高了效率。
未来展望:
- AI可以更深入地分析供应商信息，并提供更有效的谈判策略。
（4）自动创建招标文件
现状: 招标文件人工生成效率低，且容易出现纰漏。
AI助力:
- 利用自然语言处理技术，自动生成招标文件，提高效率和准确性，确保招标过程公平公正。
- 例如，沃尔玛公司使用AI工具模拟供应链情况，优化了供应链管理。
未来展望:
- AI可以更智能地制定招标策略，并帮助企业选择更合适的供应商。
（5）产品测试聊天机器人（外部）
现状: 产品测试需要大量人力物力，且消费者参与度低。
AI赋能:
- 建立产品测试聊天机器人，模拟消费者使用场景，进行产品测试，提高测试效率和消费者参与度。
未来展望:
- AI可以更智能地模拟消费者行为，并提供更全面的测试结果。
（6）简化数据分析跨系统交互
现状: 数据孤岛现象严重，跨系统数据分析困难，影响数据价值发挥。
AI助力:
- 利用数据融合技术，打破数据孤岛，实现跨系统数据分析，帮助企业获取更全面的市场洞察。
- 例如，京东公司使用AI工具分析电车消费品市场，制定了有效的销售策略。
未来展望:
- AI可以更智能地整合数据，并提供更深层次的分析结果。
（7）发现新兴产品趋势
现状: 市场变化快，企业难以快速识别新兴产品趋势，错失市场机会。
AI赋能:
- 利用机器学习技术，分析市场数据，发现新兴产品趋势，帮助企业及时调整产品策略。
- 例如，可口可乐公司使用AI工具制定营销方案，提高了营销效果。
未来展望:
- AI可以更准确地预测市场趋势，并帮助企业开发更具竞争力的产品。
（8）客户画像模型预测
现状: 缺乏对客户的深入了解，难以提供个性化产品和服务。
AI助力:
- 构建客户画像模型，分析客户数据，预测客户需求，帮助企业进行精准营销和产品开发。
- 例如，亚马逊公司根据客户数据进行精准营销，提高了营销效果。
未来展望:
- AI可以构建更精细的客户画像模型，并提供更个性化的产品和服务。
02. 场景2：运营管理
（1）代码研究和设计自动化
现状: 代码研究和设计工作量大，效率低，且容易出现错误。
AI赋能:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动生成代码，并进行代码测试和优化，提高开发效率和质量。
- 例如，特斯拉公司使用AI工具预测产品缺陷，及时采取预防措施。
未来展望:
- AI可以更智能地进行代码研究和设计，并帮助企业开发更高质量的软件。
（2）生成性产品设计
现状: 产品设计过程繁琐，耗时长，且缺乏创新灵感。
AI助力:
- 利用生成对抗网络等技术，自动生成产品设计方案，提高设计效率和创新性。
- 例如，耐克公司使用AI工具进行产品设计，提高了产品外观和功能。
未来展望:
- AI可以更智能地进行产品设计，并帮助企业开发更具吸引力的产品。
（3）供应链缺陷识别和过程增强
现状: 供应链管理复杂，难以有效识别缺陷和优化流程。
AI赋能:
- 利用机器学习技术，分析供应链数据，识别缺陷，并提出优化建议，提高供应链效率和效益。
- 例如，沃尔玛公司使用AI工具模拟供应链情况，优化了供应链管理。
未来展望:
- AI可以更智能地识别供应链缺陷，并提供更有效的解决方案。
（4）产品改进维护
现状: 产品改进维护成本高，效率低，且难以满足个性化需求。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析产品数据，预测产品缺陷，并提出改进建议，提高产品质量和用户满意度。
- 例如，苹果公司使用AI工具自动生成产品手册，提高了效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地进行产品改进维护，并提供更个性化的解决方案。
（6）自动生成个性化产品演示
现状: 产品演示耗时费力，难以满足不同客户的需求。
AI助力:
- 利用自然语言处理和生成对抗网络等技术，自动生成个性化产品演示，提高效率和客户满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地生成产品演示，并提供更丰富的互动体验。
（7）按需集体客户服务（swarm）
现状: 传统客户服务模式难以满足个性化需求，且效率低。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，构建按需集体客户服务平台，提高客户服务效率和满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地提供客户服务，并建立更牢固的客户关系。
（8）元数据生成基于图像/视频分析
现状: 元数据生成工作量大，效率低，且难以准确描述图像/视频内容。
AI助力:
- 利用计算机视觉技术，自动生成图像/视频的元数据，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地生成元数据，并提供更丰富的信息检索和应用场景。
03. 场景3：营销与销售
（1）产品手册起草
现状: 产品手册人工编写耗时费力，且难以满足不同语言和地区的需求。
AI赋能:
- 利用自然语言处理技术，自动生成多语言产品手册，提高效率和准确性。
- 例如，欧莱雅使用AI工具自动生成产品标签，将生成时间缩短了80%。
未来展望:
- AI可以进一步提高产品手册生成质量，并能够根据用户需求个性化定制内容。
（2）自动生成用户指南和教程
现状: 用户指南和教程编写工作量大，难以满足不同用户的个性化需求。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动生成个性化用户指南和教程，提高用户满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地生成用户指南和教程，并提供更丰富的互动体验。
（3）最佳行动和行政支持（内部）
现状: 缺乏数据驱动决策支持，行政工作效率低。
AI赋能:
- 利用数据分析技术，提供最佳行动建议，并协助处理行政事务，提高运营效率。
- 例如，阿里巴巴集团使用AI工具帮助企业快速建立分销渠道，提高了效率。
未来展望:
- AI可以提供更智能的决策支持，并帮助企业更高效地运营。
（4）会话式数字销售代理
现状: 传统销售模式成本高，效率低，难以满足客户个性化需求。
AI助力:
- 建立会话式数字销售代理，模拟真人销售员，与客户进行互动，提高销售效率和客户满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地与客户进行互动，并提供更个性化的销售服务。
（5）支持导购人员话术培训
现状: 导购人员话术培训成本高，效率低，难以保证培训效果。
AI助力:
- 利用自然语言处理技术，构建导购人员话术培训平台，提供个性化培训方案，提高培训效率和效果。
未来展望:
- AI可以更智能地进行话术培训，并提供更丰富的学习资源。
（6）营销方案内容AI赋能
现状: 营销方案缺乏数据支撑，效果难以评估。
AI助力:
- 利用数据分析技术，分析市场数据，优化营销方案，提高营销效果。
- 例如，可口可乐公司使用AI工具制定营销方案，提高了营销效果。
未来展望:
- AI可以更智能地制定营销策略，并帮助企业实现更大的营销效果。
（7）个性化精准营销活动
现状: 传统营销方式缺乏精准性，效果不佳。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析客户数据，进行精准营销，提高营销效果。
- 例如，亚马逊公司根据客户数据进行精准营销，提高了营销效果。
未来展望:
- AI可以更智能地进行精准营销，并建立更牢固的客户关系。
（8）定价和费用个性化优化
现状: 定价和费用缺乏灵活性，难以满足不同客户的需求。
AI助力:
- 利用数据分析技术，分析市场数据和客户需求，进行个性化定价和费用优化，提高客户满意度和利润率。
未来展望:
- AI可以更智能地进行定价和费用优化，并帮助企业实现更大的利润空间。
（9）精准的客户群体分析
现状: 缺乏对客户的深入了解，难以提供个性化产品和服务。
AI助力:
- 构建客户画像模型，分析客户数据，精准定位目标客户群体，提高营销效率和效果。
未来展望:
- AI可以构建更精细的客户画像模型，并提供更个性化的产品和服务。
（10）自动化语音数字人营销
现状: 传统语音营销方式成本高，效率低，难以满足个性化需求。
AI助力:
- 利用语音识别和合成技术，构建自动化语音数字人营销平台，提供个性化语音营销服务，提高营销效率和效果。
未来展望:
- AI可以更智能地进行语音营销，并提供更丰富的互动体验。
04. 场景4：售后服务支持
（1）自动化会议摘要
现状: 会议记录耗时费力，且容易遗漏重要信息。
AI赋能:
- 利用语音识别和自然语言处理技术，自动生成会议摘要，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以进一步提高会议摘要质量，并能够根据用户需求个性化定制摘要内容。
（2）机器学习运营自动化
现状: 售后服务运营工作量大，效率低，难以满足个性化需求。
AI助力:
- 利用机器学习技术，自动处理售后服务运营任务，提高效率和客户满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地处理售后服务运营任务，并提供更个性化的服务体验。
（3）英语文档转换为通用语言
现状: 缺乏多语言文档翻译工具，难以满足不同国家和地区客户的需求。
AI赋能:
- 利用机器翻译技术，将英语文档翻译成通用语言，提高客户满意度。
未来展望:
- AI可以提供更准确的翻译结果，并支持更多语言的互译。
（4）客户数据分析与洞察提炼
现状: 缺乏对客户数据的深入了解，难以提供个性化服务。
AI助力:
- 利用数据分析技术，分析客户数据，提炼客户洞察，指导产品开发和服务优化。
未来展望:
- AI可以构建更精细的客户画像模型，并提供更个性化的产品和服务。
（5）动态供应链模拟和优化
现状:
- 供应链管理复杂，难以有效应对突发事件，难以反映供应链动态变化。
AI赋能:
- 利用机器学习技术，模拟供应链情况，优化供应链管理，提高供应链效率和
未来展望:
- AI可以更智能地模拟供应链情况，并提供更有效的解决方案。
（6）用户情绪分析
现状: 难以准确识别用户情绪，无法及时提供情感支持。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，分析用户文本和语音，识别用户情绪，提供情感支持。
未来展望:
- AI可以更准确地识别用户情绪，并提供更有效的解决方案。
（7）用户消费数据生成
现状: 缺乏对用户消费行为的深入了解，难以精准预测用户需求。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析用户消费数据，预测用户需求，指导产品开发和营销策略制定。
未来展望:
- AI可以更准确地预测用户需求，并帮助企业提供更个性化的产品和服务。
（8）社交媒体监控和汇总
现状: 社交媒体信息量大，难以有效监控和分析。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，监控社交媒体信息，分析用户反馈，及时发现并解决问题。
未来展望:
- AI可以更智能地监控和分析社交媒体信息，并提供更有效的解决方案。
（9）营养知识库搜索
现状: 营养知识搜索困难，难以满足用户需求。
AI助力:
- 建立营养知识库，利用自然语言处理技术，提供智能搜索功能，方便用户获取营养知识。
未来展望:
- AI可以提供更精准的搜索结果，并根据用户需求提供个性化推荐。
（10）高度拟人化客服机器人
现状: 传统客服机器人功能单一，难以满足用户需求。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，构建高度拟人化客服机器人，提供智能客服服务，提高客户满意度。
未来展望:
AI可以更智能地与客户进行互动，并提供更个性化的服务体验。
05. 场景5：渠道运营管理
（1）智能化申请处理
现状: 申请处理流程繁琐，效率低，且容易出现错误。
AI赋能:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动审核申请材料，并进行智能化处理，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地处理申请，并提供更个性化的服务体验。
（2）自动化客服支持
现状: 客服工作量大，效率低，难以满足客户需求。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，构建自动化客服系统，提供智能化客服服务，提高客户满意度。
未来展望:
- AI可以更智能地与客户进行互动，并提供更个性化的服务体验。
（3）分销商初始化信息
现状: 分销商初始化信息录入工作量大，效率低，且容易出现错误。
AI赋能:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动提取分销商信息，并进行智能化初始化，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地提取和处理分销商信息，并提供更完善的服务。
（4）电商消费品跨品类分析
现状: 缺乏对电商消费品跨品类分析工具，难以洞察市场趋势。
AI助力:
- 利用数据分析技术，分析电商消费品数据，洞察市场趋势，指导产品开发和营销策略制定。
未来展望:
- AI可以提供更精准的分析结果，并帮助企业制定更有效的策略。
（5）自动化库存分析
现状: 库存分析工作量大，效率低，难以及时掌握库存情况。
AI助力:
- 利用机器学习技术，自动分析库存数据，及时掌握库存情况，并提出优化建议，提高库存管理效率。
未来展望:
- AI可以更智能地分析库存数据，并提供更有效的解决方案。
（6）自动采购文件生成
现状: 采购文件生成工作量大，效率低，且容易出现错误。
AI赋能:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动生成采购文件，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地生成采购文件，并提供更完善的服务。
06. 场景6：跨职能协同
（1）AI生成欺诈检测
现状: 欺诈检测工作量大，效率低，难以识别复杂的欺诈手段。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析交易数据，识别欺诈行为，提高欺诈检测效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地识别欺诈行为，并提供更有效的解决方案。
（2）诊断程序优化和分析
现状: 诊断程序缺乏标准化，效率低，难以保证诊断准确性。
AI助力：
- 利用机器学习技术，分析医疗数据，优化诊断程序，提高诊断效率和准确性。
未来展望:
- AI可以提供更精准的诊断结果，并帮助医生制定更有效的治疗方案。
（3）产品和服务孪生数字人
现状: 缺乏对产品和服务的虚拟体验工具，难以满足客户需求。
AI助力:
- 利用虚拟现实技术，构建产品和服务孪生数字人，提供虚拟体验，提高客户满意度。
未来展望:
- AI可以提供更逼真的虚拟体验，并帮助企业更好地了解客户需求。
（4）竞争情报分析
现状: 缺乏对竞争情报的有效分析工具，难以制定有效的竞争策略。
AI助力:
- 利用数据分析技术，分析竞争情报，洞察市场趋势，指导企业制定竞争策略。
未来展望:
- AI可以提供更精准的分析结果，并帮助企业制定更有效的竞争策略。
（5）营销预算自动分配
现状: 营销预算分配缺乏科学依据，效率低，难以保证营销效果。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析市场数据，优化营销预算分配，提高营销效果。
未来展望:
- AI可以更智能地分配营销预算，并帮助企业实现更大的营销效果。
（6）员工AI自动化助手
现状: 员工工作量大，效率低，难以平衡工作和生活。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，构建员工AI自动化助手，帮助员工完成日常工作，提高工作效率。
未来展望:
- AI可以更智能地帮助员工完成工作，并帮助员工更好地平衡工作和生活。
（7）自动化帐户管理和业务案例起草
现状: 帐户管理和业务案例起草工作量大，效率低，容易出现错误。
AI助力:
- 利用自然语言处理和机器学习技术，自动完成帐户管理和业务案例起草工作，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地完成帐户管理和业务案例起草工作，并提供更完善的服务。
（8）财务报表、预算、仪表板创建
现状: 财务报表、预算、仪表板创建工作量大，效率低，难以满足管理需求。
AI助力:
- 利用数据分析技术，自动生成财务报表、预算、仪表板，提高效率和准确性。
未来展望:
- AI可以更智能地生成财务报表、预算、仪表板，并提供更深入的分析结果。
（9）风险合规预警自动提醒
现状: 风险合规管理工作量大，效率低，难以及时发现风险。
AI助力:
- 利用机器学习技术，分析数据，识别风险，并进行自动提醒，提高风险合规管理效率。
未来展望:
- AI可以更智能地识别风险，并提供更有效的解决方案。
CPG企业可以将AI应用产品分为以下四类（示例）：
- 高可行性、高影响力: 这些产品具有较高的商业价值和技术可行性，应该优先考虑。例如，自动化库存分析、个性化营销活动、语音数字人营销等。
- 高可行性、低影响力: 这些产品具有较高的技术可行性，但商业价值相对较低。可以考虑将其作为辅助工具，或与其他产品组合使用。例如，测试聊天机器人、自动化会议摘要等。
- 低可行性、高影响力: 这些产品具有较高的商业价值，但技术可行性相对较低。需要进一步研究和开发，才能将其应用于实际场景。例如，动态供应链模拟和优化、AI客服代理模式等。
- 低可行性、低影响力: 这些产品的商业价值和技术可行性都相对较低，可以暂时搁置。
针对CPG企业，建议优先考虑以下高可行性、高影响力的AI应用产品，在构建AI产品计划时，CPG企业应注意以下几点:
- 明确目标: 明确应用AI产品的目标是什么，是提高效率、降低成本、还是提升客户体验。
- 选择合适的技术: 根据目标选择合适的AI技术，并确保技术可行性。
- 收集数据: 准备充足的数据，并确保数据的质量和完整性。
- 构建团队: 组建一支专业的人才团队，负责AI产品的开发、应用和维护。
- 循序渐进: 不要急于求成，可以先从简单的应用开始，逐步积累经验和数据。
通过合理评估AI应用产品，并制定有效的AI产品计划，CPG企业可以充分释放AI的潜力，实现企业数字化创新转型和可持续健康增长。
