电商行业的基础设施建设基本已经饱和，网购渗透率超过了70%，用户规模的增量空间也已趋见顶，存量时代下如何通过AI技术推动电商效率提升？从智能AI客服、电商业务场景AI-Agent，再到AI消费者洞察，AI正在从上到下改变电商行业的运营模式。
AI大模型的热潮两年有余，在更多的参数加码下，基础模型的赛跑或许正在陷入加拉帕戈斯陷阱。厂商卷价格、卷参数、卷基建看似让AI离我们更近了，但又好像更远了。不难发现，伴随着2025年的到来，大模型“唱衰派”的声量明显，所有泛AI公司的数据都把AI生态链指向同一个终点：应用。
语忆科技作为国内领先专注电商行业场景应用落地的AI+SaaS供应商，致力于通过AI能力帮助电商品牌实现全域数字化升级。本次“AI数智电商峰会”是由语忆科技主办，旨在为行业KA品牌提供一次年度交流与复盘的窗口，共同探讨AI技术如何高效赋能电商行业，推动生产力革新。
让AI不再是高高挂起的“月亮”，而是当下可以饱腹的“六便士”。
峰会主题速览：
AI电商落地成效几何？语忆科技发布NeoSight5.0产品，全线助力AI应用落地！
头部AI大模型厂商字节-豆包售前负责人：豆包何以领跑出圈？
存量时代求增量-光云科技CTO：AI助力服务精细化
好孩子品牌-首席数智运营官：用户满意度提升至99.2%，数智化“客服中台”搭建
AI电商落地成效几何？语忆科技发布NeoSight5.0产品，全线助力AI应用落地！
行业首发探索型大模型赋能VOC洞察，用AI重塑用户体验
语忆科技作为电商垂类行业头部AI+SaaS供应商，旗下核心产品NeoSight5.0首发V2-Discovery探索型大模型，利用AI大模型能力精准生成业务标签，打破行业标签级别分层概念，AI探索标直击业务痛点。
在消费者洞察领域，行业内传统的分析方法是在既定的、预设的业务标签框架下将消费者交互数据（文本、语音、评论、社媒笔记等）进行清洗、打标处理。在这个传统sop流程里，我们不难发现无论标签颗粒度下钻到3级、4级还是更多层级，在预设标签体系下都无法利用AI能力洞察“新的声音、新的需求、新的场景”，同时还存在以下问题：
AI打标不准难以优化
差异化语料无法精准识别，覆盖率不达预期
定制化模型训练周期长、成本高
在语忆科技发布的新版本V2-Discovery探索型大模型中，以上现存痛点都得到了重大优化与升级。开创“0标签冷启动+探索+纠错，自主搭建专属模型包”模式，无需预设业务标签体系，AI产出“业务标签”，打破标签颗粒度概念，直击业务痛点。
语忆Neo AI电商Chat BI上线，可以对话的数据分析助手
针对电商业务核心场景上线数据分析助手，对品牌全域线上数据（对话、评论、社媒、400语音）进行整合分析并输出关键结论与方案支持，让AI离业务更近，让数据更有价值。
图例为针对电商售前场景，AI关于流失率降低的总结建议与方案。
智能回评功能即将“开箱”见面
通过AI自动识别消费者观点，大模型输出推荐回复话术（针对具体业务场景提供应对话术与方案），并可以实现跨店铺、跨平台自动回复，大大提升商家回评效率。
全链路订单数据仓上线
售前、售中、售后环节全场景精准分析，实现品牌经营数据可视化多平台all-in-one版本的“生意参谋”。帮助品牌从经营角度出发，了解消费者在转化决策链路上的“痛点”，通过AI标签对不同阶段的消费者人设进行具像化处理，更全视角赋能业务转化与用户体验。
写在结尾
AI技术与能力最终落在应用上才有机会窥其显性价值，在刚刚过去的2024年，AI从消费级到企业级应用的转变趋势逐渐明显。语忆科技作为全渠道数字化AI服务商，在新的一年里会持续打磨产品与应用，帮助品牌实现消费者交互数据数字化管理，从而更好的链接品牌与消费者的关系。
注：文/龚作仁，文章来源：Laborer，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：Laborer
