联想的AI实践：从理论到现实的跨越

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始探索如何将AI技术应用于实际业务中。联想，作为全球知名的科技企业，也在AI领域进行了深入的探索和实践。近日，联想IT总监李斌在一场分享中，详细介绍了联想在AI方面的实践案例，为我们提供了一个宝贵的参考。

一、AI在联想的应用场景

联想将AI技术应用于多个业务领域，包括市场营销、销售、供应链管理、客户服务、财务管理等。例如，通过AI技术，联想能够更精准地预测市场需求，优化供应链管理，提高客户服务质量，降低运营成本。

二、AI在联想的具体实践案例

1、Martech内容分析与辅助生成

联想利用AI技术，实现了Marketing文案生成、AI海报生成、Marketing市场内容分析与传播等功能。通过这些功能，联想不仅提高了市场内容的生成效率，还降低了市场内容购买成本。

2、LTV用户圈选&触达算法优化

联想通过AI算法，优化了用户标签的圈选，提高了用户购买机率，促进了GMV的转化和提高。在FY23年的618期间，联想通过算法圈选并分品牌提供人群包名单，支持了业务的增长。

3、MDR外呼，语音转换&内容分析

联想基于MDR外呼系统，结合大模型、情感分析、语音转换的多模型融合支持项目，实现了外呼内容的高质量转换、分析、提取关键信息等功能。

4、中国区服务智能分析

联想针对客户投诉、客户评论，借助自然语言理解、推理生成能力进行项目扩展，实现了智能分析和摘要提取。

5、Saletech BPP商品推荐项目

联想基于历史行为数据，实现了对T2客户的B端智能推荐，提高了B端用户的销售额和转化率。

三、联想的AI实践给我们的启示

联想的AI实践案例告诉我们，AI技术不仅仅是一种理论，更是一种能够为企业带来实际价值的技术。企业应该根据自身的业务需求，积极探索和应用AI技术，以提高业务效率和降低运营成本。

总的来说，联想的AI实践案例为我们提供了一个宝贵的参考，让我们看到了AI技术在实际业务中的应用和价值。我们期待更多的企业能够像联想一样，积极探索和应用AI技术，推动行业的进步和发展。