独家对话｜深演智能CEO黄晓南：全面拥抱AI Agent，“大模型+小模型”赋能营销决策

三十年前，宝洁公司以其精准的市场调研和数据支持，为行业树立了营销决策的典范。

而如今，营销已经进入了大模型时代。从咖啡券的精准发放到广告实时竞价，从用户标签的智能圈选到产品定价策略的优化——调取的数据规模、种类及其底层支撑的算法都发生了根本性变化。

然，穿越周期的营销决策本质没有改变。企业经营的根本目标始终围绕如何获取客户、留存客户、运营客户展开。本质逻辑依然是降本增效。

在数字化营销已经进入深水区的今天，企业正在面临双重挑战：既要处理指数级增长的用户行为数据，又要在复杂市场环境中做出实时商业决策。

当传统营销工具难以应对动态需求时，AI Agent技术正在为“生成式营销”打开新的可能应用场景，实现更精准、更高效的营销决策。 

作为国内最早将机器学习算法进行小模型训练的公司，深演智能在过去十六年里，一直专注于选择一条更隐秘却更具商业穿透力的路径：用AI赋能企业决策科学。

“没有哪个公司在To B市场上能比我们更深入地理解如何将大模型与场景结合，助力营销决策优化。”深演智能创始人兼CEO黄晓南表示。 

黄晓南的行业洞察，源自跨越两个时代的独特经历：90年代在宝洁操盘基于尼尔森零售审计数据的"小数据"决策，到如今深演智能构建营销决策的AI系统。这让她对"AI赋能决策"有着穿越周期的理解。

这位兼具宝洁传统营销基因与AI前沿洞察的CEO，目前正在带领团队将大语言模型与行业小模型融合，打造出可自主迭代的AI Agent决策网络。

在最近与亿欧EqualOcean的深度独家对话中，黄晓南提出了深演智能最新的战略发展路径：融合"大模型+小模型"赋能营销决策，全面拥抱AI Agent。以下为专访全文。

EqualOcean：过去，我们经常提到诸如AdTech或Martech概念，而近年来被 “生成式营销”或“AGI营销”等新概念取代。如何看待近两年，大语言模型的飞速发展对整个营销活动的影响？

从AI发展的第一阶段来看，大模型的能力主要通过ChatGPT等方式，以内容生成的形式释放其产能。

深演智能做的是决策科学，因此我们更关注AI Agent这一新的发展方向。与AIGC早期的应用不同，AI Agent的概念更加复杂，变成了一个基于任务需求，充分利用大模型的能力来执行具体的业务流程。

AI Agent的价值在于，它能够将过去依赖人工完成的工作，通过自动化手段高效复刻，并结合AI智能决策，大幅提升企业运营效率。例如，深演智能的解决方案不仅仅是为企业提供一个AI对话工具，而是通过AI的能力深度整合到企业业务逻辑中，实现从洞察到行动的完整闭环。

目前，在面向企业用户运营领域，AI Agent已成为主流的发展方向。深演智能致力于在这一领域持续探索，为企业提供更智能化的决策支持。

EqualOcean：如何看待AI营销在当前阶段的“场景”问题？其所面临的挑战与过去相比有哪些不同？

AI的应用始终围绕“场景”展开。而“场景”本质上就是解决谁的什么痛点。

作为一家To B企业，我们面临的场景挑战远比To C复杂，更难以定义。对于To C市场而言，例如ChatGPT一经推出，消费者迅速接受，然而，在To B市场，情况则截然不同。

对于To B市场，首先需要明确“解决谁的问题”；其次，要明确“解决什么问题”。企业的业务场景众多，例如，在深演智能的营销产品中，我们可以帮助客户优化用户标签、设计用户旅程，或者为企业营销自动化系统提供A/B测试的优化决策。

然而，To B领域面临的最大 挑战在于投入产出比（ROI），即客户是否愿意为这些功能付费。

因此，当拥抱大模型时，能否解决企业痛点、让企业愿意付费，并确保收益远超成本。只有这三个条件同时满足，AI技术才能在To B市场真正实现规模化应用。

目前，在To B市场，AI的应用仍处于早期阶段，主要集中在两个领域：客服与内容生成。这两个场景的应用已经较为成熟，但在营销智能决策领域，仍处于探索阶段。

深演智能的优势在于，我们的产品始终聚焦于企业最有商业价值、最具关键意义的决策场景，借助大小模型深度融合进一步赋能企业决策，实现更精准、更高效的智能化营销。

EqualOcean：深演智能已与多个行业的头部企业建立了合作，具体如何针对不同客户需求，提供全链路转型或细分场景的AI决策方案？

很多企业在引入AI大模型应用时，面临的首要挑战便是如何理清业务流程。

事实上，深演智能已将企业的用户运营流程实现了产品化。

例如，在用户运营场景下，我们的产品通常包括以下几个关键环节：先打用户标签，然后圈选目标用户群体，做数据分析、用户旅程设计，最后效果评估。企业只需遵循这一流程，即可快速落地AI技术，显著提升运营效率。

在AI赋能方面，我们进一步结合大模型能力，强化各个环节的执行效果。

在用户圈选阶段，我们通过AI圈人功能，精准识别潜在用户；在数据分析环节，借助AI分析能力，为企业提供更深入的洞察；在用户旅程设计过程中，AI能够优化最佳发送时间、内容及触点，实现精准触达。

因此，对于希望拥抱AI的企业而言，采用深演智能提供的完整用户运营体系，即可实现AI赋能的全流程落地。

EqualOcean：数字化转型与AI化转型之间有什么区别？

过去，我们行业伙伴关注企业的数字化转型。如今，逐渐开始讨论AI化转型。我们在实践中也逐步形成了对AI化转型的深刻认知。

与数字化转型相比，AI化转型涉及企业更深层次的知识体系梳理，其核心在于企业知识库的整合与应用。

企业应用 AI 前，不仅要梳理大量公司知识库、沉淀数据，还需对知识进行结构化、切片化处理，并结合检索增强生成（RAG）等技术，提升 AI 认知与决策能力，真正赋能业务。

AI化转型的实施范围、参与人员及其复杂性都远超传统的数字化转型。

在AI化转型过程中，企业将面临新的挑战，包括：

跨部门协作——业务与技术团队需通力合作，共同梳理AI应用的业务逻辑；

知识重构——需要对企业的业务流程、用户数据、运营知识进行全面整理与结构化；技术理解——业务团队需具备对AI Agent的基本认知，以便与技术团队协同共创。

EqualOcean：在提供know-how解决方案时，是否遇到过关于价值实现know-why的疑问？深演智能如何系统化衡量并量化AI营销成果？

企业在推进AI应用时，仍存在“Know Why（为什么做）”和“Know How（如何做）”的疑问，深演智能会通过具体的产品与实践经验，回答企业回答的“灵魂拷问”：AI技术如何在实际业务中创造可量化的价值。

我们的实践经验可以从以下四个方面进行量化：

一是产品使用率的提升。深演智能提供的CDP（客户数据平台）和MA（营销自动化）等产品，凭借高度自动化能力，叠加AI功能后，显著提高了使用率。过去，客户依赖传统的代理机构，如今 100% 的客户持续使用我们的产品，降低了使用门槛，扩大了应用范围。

二是成本的节约。第部分客户的目标是提升效率，以 AI 企微产品为例，过去企业可能需要大量人工客服，现在通过 AI 客服系统，可将 100 个席位缩减至 20 个，大幅降低人力成本，这成为客户决策的关键驱动力。

三是我们始终强调大模型与小模型结合的理念。此前基于小模型的营销实践中，客户的转化率通常可以提升30%。而在引入大模型之后，我们在多个POC（概念验证）项目中观察到，部分场景的转化率提升高达90%。

四是提升企业内部执行效率。过去小模型应用存在挑战，客户对模型不熟悉，应用于业务决策需较大推动力，且效率低。深演智能打磨的 AI 易用性和嵌入能力，让业务人员通过简单交互就能实现精准营销决策，减少技术壁垒，提升执行效率。

EqualOcean：深演智能在未来将如何结合大模型与小模型，推动 AI 在营销领域的应用？

我们的定位是AI赋能决策，专注于通过数据和算法优化企业营销关键决策。我们既不做创意、媒体资源、流量、买卖或服务，而是专注于通过AI在广告曝光瞬间精准决策定价和展示内容，从而实现AI营销赋能。

借助大模型与小模型的结合，我们在帮助客户决策时可以取得更好的效果。目前，我们将通过AI Agent的应用，帮助用户更好地利用大模型提升决策效率。

深演智能在帮助企业进行AI化转型方面的核心优势和亮点是什么？

深演智能的核心优势可以归结为以下三个方面：

首先，深演智能已经在数字广告投放和用户运营这两个核心场景深耕超过十多年。

我们通过小模型赋能，将这两个场景产品化，并积累了丰富的行业经验。深演智能深刻理解AI应用场景中的关键业务需求和痛点，这形成了我们立身之本。

正因为如此，当引入大模型进行决策优化时，我们能够迅速实现无缝对接，发挥更大价值。类似Salesforce能够成功构建Agent Force一样，深演智能在营销云领域也具备天然优势，我们的AlphaData平台正是对标Salesforce。

没有哪个公司在To B市场上能比我们更深入地理解如何将大模型与场景结合，助力决策优化。 

第二，在大模型兴起之前，深演智能便已成功利用机器学习等AI技术，帮助客户在多个关键业务指标上取得提升，有多年AI实践经验。

无论是小模型还是大模型，核心依然在于数据的有效利用。企业在应用AI时，面临的挑战主要包括数据的选择和如何训练出有效的结果。

在这两方面，深演智能具备丰富的实践经验，成功实现了AI技术对企业业务的实际价值转化。多年来，我们凭借成熟的AI能力，在转化率提升等关键指标方面，已实现了显著增长，这一成果在国内市场具有独特的竞争优势。 

第三，我们很具备To B企业的深度理解。

AI agent的落地，绝不仅仅是技术问题，而是一个涉及企业内部多层次的系统工程。

深演智能在To B市场的优势体现在，我们能够提供完整的工作流解决方案，帮助企业以最优的方式落地AI。

市场上很少有公司能够在构建AI agent时，提供如此完整的场景解决方案，使AI真正融入企业的日常运营流程。

我们是市场中最大的公司，在很公司成立的时候，就专注于发展福尔摩斯算法平台。因此，在为企业提供AI解决方案时，我们自然对他们的需求最了解，能够有效帮助他们实现目标。

EqualOcean：2025年，深演智能在企业出海有哪些业务布局和战略调整？

出海战略是我们2025年除AI化转型之外的另一项核心战略。

这一布局主要基于以下两个重要背景：

一是我们服务的客户正在出海。现有的海外解决方案各有优劣，适用于用户运营的系统选择相对有限，无法全面满足中国企业的需求。

中国企业在出海过程中必然要考虑选择像深演智能这样的本土供应商，尤其在以下两个方面。

第一是数据安全的问题。用户数据是企业的核心资产，许多企业出于合规性和安全性考虑，倾向于选择本土解决方案，以确保数据安全与可控性。

第二是成本，与海外系统相比，深演智能的解决方案在成本控制方面具有显著优势。我们的产品在功能和性能上能够与国际品牌竞争，但其总体成本远低于国外同类产品。

我们在全球多个市场，如东南亚、欧洲等地区，均已设立分支机构。目前，在五个国家和地区设有本地办公室，形成了完整的国际市场支持体系。 

二是，过去一年，在东南亚市场的成功实践，验证了我们的产品有很大的优势。中国的数字化转型一直处于全球领先地位，深演智能的产品在与中国头部客户的长期合作中，经历了充分的市场打磨与验证。

因此，相较于海外品牌，我们的产品在设计、用户体验、可用性等方面表现更为优异，并且能够提供更灵活、更贴合本地需求的解决方案。

在2024年，我们已在多个海外市场进行了深入布局，并成功验证了产品在海外市场的竞争力。展望2025年，出海将成为我们业务增长的主要发力点。

EqualOcean：能否用为那些正在出海的中国企业提供洞察，如何利用AI决策提升国际竞争力？

在中国企业出海方面，AI技术的应用在海外市场更具多元化的特点。我认为企业在出海过程中需要关注三点关键优势：

一是开箱即用的AI能力。海外市场的SaaS生态相对成熟，企业可以快速部署AI Agent并直接应用。

在国内，企业往往需要进行私有化部署，而在海外，企业可以利用云端SaaS平台，即开即用，无需复杂的技术搭建，从而加速业务落地并降低实施成本。

二是生态系统的互联互通。出海企业在营销过程中，需要深度融入国际化的数字生态。例如，深演智能的CDP系统可以无缝整合来自Shopify、Magento等电商平台的数据，同时通过Facebook、Google、WhatsApp等渠道进行触达，这使企业能够高效地在不同渠道间串联数据、优化用户旅程，从而实现精准营销。

第三是充分利用全球平台的AI能力。海外的数字平台已内置了大量AI功能，中国企业可以充分借助这些AI能力，与自身的营销策略相结合，实现更精准的市场拓展。

这我们在国内比较私有化部署的生态不太一样。

对于出海企业来说，最核心的是要重视用户数据管理，从而构建基于这些数据的AI能力，这是最重要的。

EqualOcean：如何看待今年AI行业技术的变化？AI Agent将在未来实现哪些业务突破？

2024年，AI应用仍处于探索、试点、优化的阶段。2025年，如要真正实现AI的大规模应用，还需进一步的市场教育和实践经验的积累。

2025 年让我感到最兴奋、最有意思、最具期望的地方，是AI 赋能的决策场景被大大地扩张，并且在决策精准度、速度和适用性方面持续拓展——而这一切都基于我们多年对于数据、模型和AI 的理解。 

目前，我们的主要形态聚焦于AI赋能的营销自动化和AI赋能的客户数据平台，这是我们推动市场发展的主要方向。

我们始终是AI Agent的坚定拥抱者，并坚信AI Agent必须与企业的核心产品和业务流程深度融合，而非作为独立的AI工具单独存在。 

基于此，我们在2025年的战略目标明确定位为“All in AI Agent”，全面投入AI Agent的研发与应用，推动企业数字化运营的深度智能化。