Adobe洞察：人工智慧堂前燕，如何飞入寻常市场家？

经历过2020年的疫情挑战，数位行销的技术投资提案目前已成为企业决策者首要关注的项目之一。而在各类数位技术当中，AI人工智慧无疑是当下最受关注、具备最多应用情境的尖端技术之一。在政策大力宣导和企业自身创新的驱动之下，各国企业在探索及应用人工智慧和机器学习（Machine Learning）等新技术方面也与日俱进。

对于越来越多希望通过投资AI和ML等先进技术来赋予数位体验能力的企业而言，如何将看似高高在上的人工智慧技术，实践于一般大众市场行销的应用当中，从而落实真正意义上的数位体验智慧化升级，成为了不可忽视的议题。

在亚洲多元化的市场中，无论计划出海的本土企业，还是持续入海的跨国企业，都需要周全地考虑当地市场在语言、文化和法律法规上的差异，充分了解目标市场在资料隐私和技术生态成熟度上的相关资讯，进而实施「有的放矢」的个性化部署。

企业能基于资料洞察，将相关的内容在正确的时间透过高效的管道交付给客户，让处于不同购买生命周期阶段的客户能够享受到引人入胜的、无缝且因人而异的卓越数位体验。然而，「千人千面」的个性化并非一蹴而就，在缺乏人工智慧的帮助之下，企业只能够实现小范围的个性化体验部署，却无法实现恒河沙数的内容产出、大规模的资料分析与个性化匹配。此时，AI 基于演算法的高度自动化和深度学习能力便能够帮助企业实现大规模的个性化体验部署。例如集成了 AI 功能的 Adobe Experience Manager （AEM）能够高效智慧地管理大量的企业数位资产，以便于企业在部署市场行销活动时能够跨多管道实现数位资产的快速统一及更新。

全球知名科技品牌OPPO借助Adobe AEM的元件复用能力，不仅统一了全球官网的视觉风格，还具备在一周内上线8个网站的能力，大幅提高了网站建立和开发流程的效率。同时，由Adobe人工智慧框架Adobe Sensei支援的 Adobe Analytics 能够基于由不同接触点之上与客户交互产生的大量资料，通过快速的运算与分析，对于客户在某一特定时刻的所想所愿进行预先判断并提供可执行的洞察，为大规模的部署个性化体验提供资料驱动的科学依据。