【亿邦原创】当某美妆品牌在女神节大促中因人工客服出错率高而焦头烂额时，AI在3小时内接管了8万条预售订单提醒，将转化率提升40%；当某国产仙侠手游在海外公测三个月后面临用户流失时，AI帮其完成了10.2%的召回率，单用户召回成本不足4元，召回活动整体ROI较之前提高11倍……这些看似“魔法”的场景，正是中国AI企业赋能品牌全球化发展的真实切片。
成立于2018年广州九四智能科技有限公司（以下简称九四智能）是这些“魔法”场景背后的推动者之一。通过自研NLP（自然语言处理）、ASR（语音识别）、TTS（语音合成）及大模型技术，其核心产品“大模型联络中心”正在重新定义用户运营规则。
其智能SaaS平台如同一座“AI指挥塔”：在金融领域，它能通过情绪识别动态调整催收策略，让承诺还款率提升至33%；在电商场景中，自动物流通知可减少75%的售后咨询压力；在跨境贸易场景中，它能用20多种语言和方言，跨越时区与文化差异，将东南亚COD（货到付款）营销的接通率推高至80%。
面对出海企业，九四智能观察到：AI技术深度渗透核心链路，但数据合规、文化适配、伦理监管仍是关键挑战。其创始人刘嗣平判断，未来几年，行业将向全链路自动化、垂直小模型爆发、人机协同深化演进——AI Agent或接管80%重复工作，而“本地化小模型+合规框架”将成为品牌全球化胜负手。
围绕“全球化新品牌需要怎样的AI竞争力”的主题，亿邦动力邀约众多跨境服务企业进行系列访谈，分享其如何应用AI技术提高服务出海企业的水平，帮助出海企业提升综合竞争力。以下为亿邦动力与九四智能创始人刘嗣平的对话内容，经编辑整理。
亿邦动力：请介绍一下您的公司和主要业务。
刘嗣平：九四智能成立于2018年，是中国通信企业协会理事单位，广东省人工智能产业协会、深圳市人工智能行业协会、人工智能产业技术创新战略联盟的会员单位。我们是一家拥有自研NLP、ASR、TTS、大模型、大数据等核心技术的人工智能企业。开发的产品大模型联络中心依托AI电话、大模型电话、智能短信、闪信等工具为抓手，致力为企业客户提供智能化用户运营SaaS平台，实现对其用户全生命周期智能化运营，为客户业绩持续增长赋能。
亿邦动力：你们的产品及其核心应用场景是什么？怎么帮助全球化品牌/出海企业提升竞争力？
刘嗣平：九四智能专注于构建B2C生态，整合智能触达能力、行业模型及运营策略，解决方案覆盖金融、电商、互联网等多个行业，在营销拓客、用户活跃、业务服务、用户关怀等用户全生命周期场景的用户自动化运营下均有大量成熟案例，协助企业实现降本增效。
我们产品的核心应用场景包括：
1、营销拓客：通过用户画像分层和个性化话术设计，实现高意向客户筛选。例如，针对高净值用户推送“专属管家服务”，对价格敏感用户强调“限时折扣”。
2、场景化营销：结合节日营销、新品发布等场景，自动触达用户并推送定制化信息。
3、私域引流：在用户收货后24小时内通过AI电话强触达的方式引导加微，实现私域流量沉淀。例如，某母婴品牌通过AI电话+RPA自动加粉，企业微信加微率达24%。
4、沉默用户唤醒：通过AI自动识别流失风险等级，执行差异化的召回策略。
5、智能催收：在金融场景中，通过情绪识别动态调整催收策略，承诺还款率达33%，催回率达5%。
6、物流提醒：在电商场景中，自动通知物流信息，减少75%的售后咨询压力。
7、生日礼营销：在美妆行业，自动触达会员用户并引导使用生日福利，优惠券核销率达40%。
8、满意度调查：在服务完成后，通过AI电话收集用户反馈，优化服务体验。
我们帮助出海企业在以下这些方面提升竞争力：
1、降本增效：单日可处理100万+营销任务，成本直降80%。例如，某美妆品牌通过大模型联络中心完成8万条预售订单提醒，预售转化率提升40%。
2、运营效率提升：通过自动化任务托管，减少人工操作，提高响应速度。
3、跨时区服务：解决时差导致的服务断点。例如，在跨境外贸中，可覆盖全链路场景，显著降低人力成本。
4、文化差异适配：支持20+主流语种和多种方言音色定制，满足不同区域客户需求。例如，在东南亚、中东等地，通过COD（Cash on delivery）营销模型，接通率达70%-80%。
举两个具体的例子：某母婴品牌在女神节大促中，通过大模型联络中心下达任务3小时完成8万条预售订单提醒，预售转化率提升40%，人工客服仅需处理10%的高价值客户咨询。某知名教育品牌通过大模型联络中心实现接通转人工、播放语音转人工、智能对话转人工等功能，有效提升用户触达率和转化率。例如，健康养生课程的AI电话转接率达到25%，坐席转化率高达6.2%。
亿邦动力：大模型及生成式AI技术的快速发展给你们的产品带来了哪些变化/升级？
刘嗣平：九四智能在2023年已开始大力推进AI语音技术与大模型技术的融合，并率先在业内发布新一代的大模型智能用户运营解决方案，通过AI语音智能体帮助百万家企业重构用户运营体系。
AI语音智能体采用多个通用行业大模型为基座，嵌入多行业知识词典和电话呼叫系统、RPA等插件，突破关键词局限，通过上下文语义分析精准识别客户隐性需求，实现千人千面触达。例如，在金融服务中，对客户回复的“再考虑”与“不需要”这两个模糊词进行分类处理，通过结合上下文和调用知识词典，去推理客户的真实意图。
而在面对用户突然提出的一些偏离业务场景的问题，AI语音智能体可通过调用大模型推理思考，生成回复话术，做到有问必答。这种推理思考的模式，使得实际的用户交互体验产生了质的飞跃。
此外，在项目启动效率上，AI语音智能体的知识词典构建速度也更快。一份10万字的金融服务测试资料，包括条款、规则制度等，智能体一天便可完成核心知识点的整理。若按照传统机器人电话人工整理的形式，光整理资料，最少就要一个星期，还只能达到40%的解决率，后面还要不停的标注。
亿邦动力：你们的技术和产品优势是如何积累起来的？
刘嗣平：九四智能的技术和产品优势通过持续的技术研发、行业深耕、客户需求驱动等多方面积累形成。
1、技术研发投入与创新能力。九四智能在自然语言处理（NLP）、语音识别（ASR）、智能语音合成（TTS）、大数据分析等领域拥有自研核心技术，形成了完整的技术闭环。这些技术为产品提供了智能交互、数据分析、用户画像等核心能力。九四智能紧跟AI技术前沿，不断优化算法和模型，提升技术性能，降低大模型训练门槛，推动技术平民化。
2、行业深耕与场景化解决方案。九四智能在金融、电商、政企、教育、保险等多个领域积累了丰富的行业经验，能够针对不同行业的痛点提供定制化解决方案。例如，在金融领域，公司为银行提供还款提醒、复贷审核、老用户挖掘等服务；在电商领域，助力企业实现私域导流、活动推广、大促提醒等功能。公司构建的AI电话、大模型电话、智能短信、闪信、数字人等在内的产品矩阵，覆盖用户全生命周期运营场景，满足企业从获客、激活、留存到复购的全方位需求。
3、客户需求驱动与产品迭代。九四智能始终以客户需求为导向，通过与客户深度合作，理解其业务痛点，并快速迭代产品功能。例如，针对企业用户触达效率低、转化率低的问题，公司推出了数字人视频电话方案，通过图像直观性和数字人吸睛性，大幅提升用户注意力和转化率。公司提供海量场景化话术模板和智能应答模板，企业客户可轻松上手使用。同时，九四智能拥有专业运营团队协助客户进行话术开发和质检，确保沟通效果。
亿邦动力：从你们所处的行业环节来看，全球化品牌/出海企业对于AI技术、AI工具的应用程度和效果如何？这个过程涉及哪些变化和挑战？
刘嗣平：从智能语音行业来看，全球化品牌和出海企业对于AI技术、AI工具的应用已呈现深度渗透趋势，应用效果显著提升，但过程中也伴随着多维度的变化与挑战。以下从应用程度、效果、变化和挑战四个方面展开分析：
1、全球化品牌和出海企业普遍将AI技术嵌入核心业务环节，如AI电话、智能客服、语音助手、实时翻译等。例如，通过集成自然语言处理（NLP）和语音识别（ASR）技术，实现多语言支持、语义理解优化及交互体验升级。在电商领域，大模型联络中心用于客户咨询、订单跟踪和售后服务；在金融领域，应用于风险评估、智能投顾和合规审查；在医疗领域，则用于患者沟通、病历管理和远程诊疗。
2、应用效果方面，一场头部电商大促往往需要调动300-500名临时客服，单日处理10万+外呼任务，但人工坐席日均触达量不足300通/人，深夜订单催付、跨境时差用户沟通等场景存在明显服务断点。某美妆品牌负责人坦言：“去年女神节临时外包客服团队出错率高达15%，用户投诉激增反而损伤品牌口碑。”在使用九四智能大模型联络中心全流程自动化任务托管，单日可处理100万+任务量，在大促全周期执行关键动作，成本直降80%。
3、随着大模型技术的成熟，AI语音智能体（voice Agent）正以更自然的交互、更精准的决策、更强大的自主能力，重新定义用户交互场景的商业价值。
4、随着AI技术的飞速发展，智能语音服务商在享受技术红利的同时，也面临着多方面的挑战。这些挑战不仅来自技术层面，还包括市场竞争、用户需求、数据安全与隐私保护、伦理与合规性等多个维度。
亿邦动力：您对AI在品牌全球化/跨境电商领域的应用有什么样的观察？判断未来几年会有哪些趋势？
刘嗣平：AI在品牌全球化与跨境电商领域的应用正经历深刻变革，其技术渗透已从单一环节扩展至全链路，并推动行业向智能化、自动化和精细化运营转型。
1、智能选品与市场洞察：AI通过分析全球电商平台的销售数据、消费者行为和市场趋势，帮助品牌精准选品并预测爆款。例如，利用垂类大模型深度解析消费趋势，结合当地气候、节日等因素预测下一个爆款，准确率远超人工分析。
2、多语言营销与内容生成：AI生成多语言营销素材，突破语言文化壁垒。例如，通过语音克隆和虚拟偶像技术打造符合区域审美的数字IP，同步生成多语言内容，降低营销成本。
3、AI营销客服与用户体验优化：AI营销客服系统实现精准营销服务，提升效率和用户满意度。
未来几年的发展趋势，我认为会有以下几个方面：
1、自动化工作流程：AI Agent将覆盖商品发布、客户服务、营销推广等全流程，实现“目标-结果”的自动化闭环。
2、人机协同模式深化：AI将承担80%以上的重复性工作，人类则专注于战略创新和复杂问题解决。
3、垂直领域小模型爆发：针对特定行业和文化场景开发的AI小模型将涌现，提供更精准的解决方案。例如，医疗、教育、金融等行业的语音交互需求差异显著，需定制化模型。
4、本地化适配：小模型能更好地适应区域语言、文化和法规，提升品牌本土化效果。
5、合规性增强：随着全球对数据隐私和AI伦理的监管趋严，品牌需确保AI应用符合各国法律法规。
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文章来源：亿邦动力
