当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？
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行业案例库 1月前 • 167

当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？

问答智能诞生记：当AI开始替用户做决定，品牌如何成为“默认答案”？——写给所有正在错过AI流量的企业 一、从“搜索框”到“对话框”：一场静悄悄的流量革命  2025年9月，OpenAI给ChatGPT上线了“即时结账”按钮，用户连链接都不用点，就能在对话里直接完成下单。几乎同一周，Adobe发布数据：由生成式AI导流至零售网站的流量，7月同比暴增4700%。  这不是简单的渠道更替，而是决策主

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医疗+AI的应用场景不缺乏想象力，各种场景在10年前互联网医疗时代已经进行过一轮海阔天空的尝试。 医疗+AI当前最缺少的是具备商业模式的“确定性机会。通常我们会先联想到【临床端】的严肃医疗应用场景，和【消费端】2C的应用场景，但这些场景目前都在探索，存在较大的不确定性。 临床端最大的问题是：1，诊疗风险与责任界定；2，获益方付费意愿缺失（医生和患者可能获益，但缺少支付可能）。 消费端2C的主要

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本指南提供全面的AI大模型部署指导，涵盖AI大模型的发展概述、战略决策和部署步骤、方法及选型建议。该指南还指出部署过程中的常见误区，并提供策略自检工具。01 2023年，大模型元年，这一次真正撼动了人类中国大模型的发展呈现出蓬勃生机，形成了多元共进、创新竞发的活跃态势AI大模型发展关键节点LLM开启的生成式人工智能到底可以解决什么问题，与之前相比，进化在哪儿？企业由数字化阶段迈入智能化阶段，AI

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  1、       大模型在银行业的综述作为⼈⼯智能运⽤的领先⾏业，银⾏业⾼度重视⼤模型技术的兴起，结合实际需求先⾏先试，积极挖掘新技术在⾦融业务中的应⽤场景，加速推动企业数字化转型和提升市场竞争能⼒。在另⼀⽅⾯，以⼤模型为代表的新⼀代⼈⼯智能技术对于当前⼈⼯智能全技术栈带来⾰新式的影响，在基础设施、数据准备、算法调优、安全可信等⽅⾯均提出了新的挑战，需要商业银⾏持续探索和优化建设路径，形成

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