财务行业广告：精准策略与高效服务
财务行业广告：精准策略与高效服务财务行业广告是现代金融市场中，推广品牌和服务的一种重要手段，它通过各种广告渠道，将机构的品牌、产品和服务推向目标受众。在竞争激烈的金融市场中，财务行业广告更加需要针对目标受众，制定精准的推广策略，提供高效的服务。本文将从四个方面对财务行业广告的精准策略与高效服务进行详细阐述。 精准定位目标受众对于财务行业广告，精准定位目标受众是至关重要的。金融机构需要针对不同目标受众的需求和偏好，制定不同的广告策略。比如，投资客户更加注重资产增值和风险控制，可以通过股票行情分析、基金收益模拟等方式呈现对投资者的价值；而需要贷款的客户则更加注重贷款额度、期限和利率等因素，可以通过展示贷款产品的优势和贷款流程的简化等方式来满足客户需求。企业可以通过各种数据分析工具如Google Analytics、百度统计等，对不同渠道的流量来源、用户行为等数据进行分析，从而更好地了解目标受众，精准定位广告受众，提高广告投放效益。 结合实际需求，制定个性化服务对于金融机构来说，海量的客户群体意味着不同的需求和问题。针对不同的客户需求制定个性化服务，是提高客户忠诚度和满意度的重要手段，也是有效的广告营销策略。比如，贷款客户在申请贷款过程中可能需要多次联系客服，提供多次材料，这对客户是极为繁琐的，如果有个性化的服务，如提供一对一专属客户经理，能够帮助客户从贷款申请到审核、放款的全过程，客户的体验将会大大提升。这种个性化服务能够提高客户对金融机构的信任和忠诚度，从而带来更多的业务机会。 选择合适的广告渠道广告渠道是财务行业广告的重要环节之一。要让广告传达到目标受众，需要选择合适的广告渠道，比如，银行可以通过自己的官方网站、微信公众号等渠道，向客户推广各种金融产品和服务。同时，也可以在搜索引擎、贴吧、论坛等社区广告平台上投放广告，吸引更多的潜在客户。此外，线下广告渠道如地铁、公交车、派发传单等，也可以让金融机构获得更大的曝光率和客户获取率。 随时调整和优化推广策略推广策略是不断优化和调整的过程。金融机构需要持续监控广告投放效果，并根据数据分析结果不断调整广告策略，提高广告投放效益。比如，当某个广告渠道的转化率低于预期时，可以重新评估广告策略和广告创意，进行修正和优化。 总结财务行业广告是金融机构推广品牌和服务的重要手段。对于金融机构来说，精准定位目标受众、制定个性化的服务方案、选择合适的广告渠道、不断优化推广策略，都是提高广告投放效益和客户满意度的重要手段。财务机构需要重视广告投放的精准策略和高效服务，以打造品牌形象，增强客户黏性，提升市场竞争力。 问答话题 财务行业广告在传播中面临哪些挑战？财务行业广告在传播中面临很多挑战，其中主要挑战有以下几个方面：1. 监管政策限制。财务行业是受到监管约束的行业，金融机构在广告投放时需要遵守相关法规和规定，不能涉及虚假宣传、欺诈等行为，从而限制了广告的内容和形式。2. 竞争压力。金融行业市场竞争激烈，各大金融机构纷纷投入大量资金进行广告宣传，从而导致广告曝光率过高，客户会感到广告信息过多、重复和烦扰，降低了广告投放效益。3. 目标受众不敏感。由于目标受众对金融产品和服务的认知程度不同，对于广告信息的敏感度也不同，不同受众的广告投放效益也不同，这就需要不断探索和优化广告投放策略，提高广告的精准度和针对性。 如何提高财务行业广告投放效益？要提高财务行业广告投放效益，需要考虑以下几个方面：1. 精准定位目标受众，制定广告投放策略，根据不同受众的需求和偏好，进行针对性广告投放。2. 选择合适的广告渠道，根据目标受众的特点和行为习惯，选择合适的广告渠道，提高广告曝光率和投放效益。3. 创意广告设计。对于财务行业广告而言，创意和内容是非常重要的，精心设计的创意广告可以吸引目标受众的关注，提高广告投放的点击率和转化率。4. 随时调整和优化推广策略，通过数据分析和反馈，及时调整推广策略和优化广告投放效益。以上策略能够帮助企业提高财务行业广告投放效益。
财务行业广告：精准策略与高效服务特色
1、购物还能省钱的话当然是非常好的啦，谁不想要节约更多的购物成本呢;
2、里面有不同颜色的大树，各种的价值不同，砍到难度也不同
3、游戏采用竖屏微，弹指间融合轻功连击控制等武侠要素为一体，拳打少林，脚踢丐帮，一统江湖!
4、在线上就能进行快速浏览，节省外出逛街的时间成本，帮助大家提高购物效率
5、及时交互，醉在修仙
财务行业广告：精准策略与高效服务亮点
1、精选：热门壁纸不容错过,专为iPhone，iPad量身打造
2、学霸笔记优化添加下载功能
3、有许多场景需要经历，推理技能需要大量学习才能创造出最现实的困难案例，并找出所有出现的证据。
4、多种不同的剧情故事的选项，按照你的内心做出你认为正确的选择，感受这个世界之中冒险的乐趣；
5、人形觉醒内测服手机游戏
gouwuhainengshengqiandehuadangranshifeichanghaodela，shuibuxiangyaojieyuegengduodegouwuchengbenne;limianyoubutongyansededashu，gezhongdejiazhibutong，kandaonanduyebutongyouxicaiyongshupingwei，danzhijianrongheqinggonglianjikongzhidengwuxiayaosuweiyiti，quandashaolin，jiaotigaibang，yitongjianghu!zaixianshangjiunengjinxingkuaisuliulan，jieshengwaichuguangjiedeshijianchengben，bangzhudajiatigaogouwuxiaolvjishijiaohu，zuizaixiuxian中(zhong)國(guo)大(da)模(mo)型(xing)到(dao)底(di)什(shen)麽(me)水(shui)平(ping)？ 圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)@視(shi)覺(jiao)中国 文(wen) | 白(bai)馬(ma)商(shang)評(ping) “都(dou)快(kuai)成(cheng)紅(hong)海(hai)了(le)。”當(dang)我(wo)和(he)壹(yi)個(ge)創(chuang)業(ye)者(zhe)聊(liao)起(qi)大模型的(de)時(shi)候(hou)，他(ta)直(zhi)接(jie)甩(shuai)了這(zhe)句(ju)話(hua)給(gei)我。 去(qu)年(nian)11月(yue)，OpenAI發(fa)布(bu)基(ji)於(yu)GPT-3.5的ChatGPT，瞬(shun)間(jian)引(yin)爆(bao)大模型的熱(re)潮(chao)。半(ban)年多(duo)的时间，中国出(chu)現(xian)了“百(bai)模大戰(zhan)”的局(ju)面(mian)，BAT等(deng)頭(tou)部(bu)互(hu)聯(lian)網(wang)公(gong)司(si)和人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)公司基本(ben)都對(dui)外(wai)宣(xuan)布了自(zi)己(ji)的大模型。 5月初(chu)，360掌(zhang)門(men)人周(zhou)鴻(hong)祎(yi)对外稱(cheng)，“如(ru)果(guo)不(bu)經(jing)過(guo)兩(liang)年的模仿(fang)和抄(chao)襲(xi)，上(shang)来就(jiu)說(shuo)自己能超(chao)越(yue)，那(na)才(cai)叫(jiao)吹(chui)牛(niu)呢(ne)。”僅(jin)仅一个月後(hou)，周鸿祎就表(biao)示(shi)，“我原(yuan)来说国內(nei)大模型跟(gen)国外差(cha)距(ju)两年，我收(shou)回(hui)这句话，今(jin)天(tian)已(yi)经接近(jin)国際(ji)水平。” 有(you)人感(gan)慨(kai)，半年就追(zhui)上ChatGPT了，大模型似(si)乎(hu)也(ye)不難(nan)。那么，大模型的核(he)心(xin)壁(bi)壘(lei)是(shi)什么？中国大模型到底什么水平？大模型在(zai)應(ying)用(yong)層(ceng)面最(zui)先(xian)突(tu)圍(wei)的方(fang)向(xiang)是什么？ 沈(shen)為(wei)（化(hua)名(ming)）是某(mou)知(zhi)名985高(gao)校(xiao)教(jiao)授(shou)，多年從(cong)事(shi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)研(yan)究(jiu)，還(hai)曾(zeng)擔(dan)任(ren)过某头部券(quan)商首(shou)席(xi)分(fen)析(xi)師(shi)，我們(men)和他聊了聊，試(shi)图揭(jie)開(kai)大模型的迷(mi)霧(wu)。 GPT路(lu)徑(jing)跑(pao)通(tong)了，所(suo)以(yi)有了“百模大战” 白马商评：能不能用最通俗(su)簡(jian)單(dan)的語(yu)言(yan)解(jie)釋(shi)一下(xia)大模型，大模型是什么？和以往(wang)的AI模型有什么區(qu)別(bie)？ 沈为：所謂(wei)大模型就是指(zhi)模型的參(can)數(shu)量(liang)大，但(dan)学術(shu)界(jie)並(bing)沒(mei)有一个清(qing)晰(xi)明(ming)確(que)的定(ding)義(yi)界定到底多大参数叫“大”，还在快速(su)研究发展(zhan)階(jie)段(duan)，一般(ban)来講(jiang)大模型的参数量達(da)到1億(yi)以上。 其(qi)實(shi)深(shen)度(du)学习的发展大致(zhi)经歷(li)了三(san)个阶段。第(di)一个阶段是2012-2017年，以图像(xiang)分割(ge)yolo、图像分類(lei)ResNet这種(zhong)特(te)定領(ling)域(yu)的小(xiao)模型为代(dai)表，参数量占(zhan)内存(cun)最多也就幾(ji)百MB。 2017年，Transformer的問(wen)世(shi)讓(rang)深度学习可(ke)以并行(xing)化計(ji)算(suan)，效(xiao)率(lv)更(geng)高，意(yi)味(wei)著(zhe)可以做(zuo)大模型的運(yun)算，隨(sui)后產(chan)生(sheng)了OpenAI GPT和谷(gu)歌(ge)Bert这类自然(ran)语言大模型。这一阶段誕(dan)生的是特定任務(wu)的大模型，模型参数突破(po)了1亿。 到了2020年前(qian)后，深度学习進(jin)入(ru)通用模型阶段，它(ta)的輸(shu)入就是一句帶(dai)空(kong)格(ge)的话，模型的作(zuo)用就是“填(tian)空”，以前是模型適(shi)配(pei)下遊(you)应用，现在是下游应用适配模型。这一阶段的模型代表包(bao)括(kuo)自然语言领域的GPT 3.5、GPT 4以及(ji)图像领域的Clip、DALLE、Stable Diffusion、Midjourney等等。这一阶段模型参数可以达到百亿、千(qian)亿級(ji)别。 白马商评：妳(ni)了解到最早(zao)研究大模型是哪(na)家(jia)企(qi)业或(huo)机構(gou)？有哪些(xie)成果？ 沈为：最早是高校和科(ke)研机构做相(xiang)關(guan)的研究，我了解比(bi)較(jiao)早的是北(bei)京(jing)智源人工智能研究院(yuan)的悟(wu)道(dao)、鵬(peng)程(cheng)实驗(yan)室(shi)的腦(nao)海，现在产业界的研究也很(hen)同(tong)步(bu)了。学术界的研究有一些成果，但性(xing)能没有ChatGPT那么驚(jing)艷(yan)。 白马商评：短(duan)短几个月的时间，国内出现了“百模大战”的局面，推(tui)出大模型的公司已经数不过来了，你怎(zen)么看(kan)待(dai)这种现象(xiang)？ 沈为：大模型肯(ken)定是趨(qu)勢(shi)，也一直有人在研究。之(zhi)前很多公司可能會(hui)小範(fan)围投(tou)入，做一些淺(qian)嘗(chang)輒(zhe)止(zhi)的研究；现在突然出现了ChatGPT这樣(yang)一个好(hao)产品(pin)，大家看到了明确的商业方向，于是都开始(shi)加(jia)大投入。 另(ling)一方面，很多公司面臨(lin)商业競(jing)爭(zheng)的壓(ya)力(li)，不做大模型可能就掉(diao)隊(dui)了，所以必(bi)須(xu)上马大模型項(xiang)目(mu)。 白马商评：周鸿祎最近说他收回“国内大模型跟国外差距两年”这句话，他認(ren)为今天已经接近国际水平。这才过去几个月的时间，大模型好像也不难嘛(ma)。你觉得(de)差距有多少(shao)？ 沈为：差距看跟誰(shui)对標(biao)吧(ba)，我目前没有體(ti)验过360智脑的产品，不太(tai)好评價(jia)。但是国内有些生成式(shi)AI产品，我体验以后感觉跟ChatGPT还是有差距的，国内的大模型还需(xu)要(yao)努(nu)力。 重(zhong)資(zi)本投入下，只(zhi)有头部公司有机会？ 白马商评：研发大模型的核心壁垒是什么？ 沈为：大模型的核心壁垒包括数據(ju)、算力、算法(fa)。 从算力上看，訓(xun)練(lian)ChatGPT这样的生成式AI需要至(zhi)少1萬(wan)張(zhang)英(ying)偉(wei)达A100顯(xian)卡(ka)，单张显卡的价格目前是六(liu)七(qi)万，性能更優(you)的V100单价8万元(yuan)人民(min)幣(bi)，也就是说光(guang)算力投入至少就要达到六七个亿以上，只有少数头部公司和机构能承(cheng)担得起。对于商业机构而(er)言，花(hua)几个亿買(mai)一堆(dui)显卡，还不一定能产出成果，这是必须要思(si)考(kao)的问題(ti)。 接下来是数据和算法，算法比较好理(li)解，比如框(kuang)架(jia)开发、算法优化。数据方面，中国不缺(que)数据，甚(shen)至互联网数据比美(mei)国还要多，但是選(xuan)擇(ze)哪些数据去训练、采(cai)用什么样的方式處(chu)理，这些都是核心的壁垒。 白马商评：你平时会跟企业交(jiao)流(liu)嗎(ma)？非(fei)營(ying)利(li)性的研究机构和企业在研究上有什么区别？ 沈为：我们会跟企业的研究部门有一些交流。跟企业交流我们会更加了解实际的业务需求(qiu)，有时候我们做的学术研究会更关註(zhu)技(ji)术前瞻(zhan)性，对落(luo)地(di)性要求不那么高；但企业一般更強(qiang)調(tiao)落地性。 白马商评：你有没有研究过国内的大模型？最看好哪家？ 沈为：可能还是头部公司能跑出来吧。一是重资本的投入，只有头部公司有实力；二(er)是几家头部公司手(shou)裏(li)的数据更豐(feng)富(fu)；三是在人工智能领域已经有了一段时间的技术積(ji)累(lei)。 白马商评：你最看好的大模型应用是什么？ 沈为：从技术角(jiao)度看，最先应用的应該(gai)是自然语言处理和图像领域，语音(yin)識(shi)别可能要晚(wan)一些。 大家看到比较多的用ChatGPT来寫(xie)文案(an)，这类内容(rong)创作的应用越来越多，其他我觉得像智能客(ke)服(fu)这种应用应该也会比较快。现在的一些智能客服很多时候理解不了用戶(hu)的需求，解決(jue)不了实际问题，如果让用户区分不出到底是人还是机器人，体验就会改(gai)善(shan)很多；包括游戲(xi)中的NPC，以前的对话是“写死(si)”的，现在漸(jian)渐可以互動(dong)了，玩(wan)家体验也会更好。 白马商评：你原来做过头部券商的首席分析师，从投资角度看，你觉得大模型有哪些机会？ 沈为：资金(jin)炒(chao)作的邏(luo)輯(ji)是从应用到算法、模型，再(zai)到算力；产业的逻辑反(fan)而是相反的，算力是有明确的增(zeng)長(chang)預(yu)期(qi)的，所以英伟达最近上漲(zhang)很快、很多。投资者现在也明白了，谁家的大模型能跑出来、能變(bian)现还需要验證(zheng)，但是增加的资本投入大部分都投到了算力。经过反復(fu)炒作，普(pu)涨行情(qing)应该已经告(gao)一段落，后面需要逻辑验证和业績(ji)兌(dui)现。 我原来主(zhu)要看傳(chuan)媒(mei)互联网行业，比如前段时间比较强势的游戏板(ban)塊(kuai)，资本的逻辑一是应用大模型提(ti)升(sheng)研发效率、降(jiang)低(di)成本；二是大模型带来更好的体验，NPC角色(se)更智能，最后用户的粘(zhan)性提升、UP值(zhi)提升。当然，最終(zhong)可能还需要业绩验证。 人类無(wu)法左(zuo)右(you)AI，甚至无法左右自己的命(ming)运？ 白马商评：我们看到包括奧(ao)特曼(man)、马斯(si)克(ke)都对人工智能的安(an)全(quan)性问题提出过担憂(you)，现在我们只知道通过大模型训练出现了智能化的結(jie)果，但训练过程像一个黑(hei)箱(xiang)，其实挺(ting)可怕(pa)的。你怎么看待安全问题？ 沈为：在安全方面，首先我觀(guan)察(cha)到几个反常(chang)的现象。第一个是今年3月包括马斯克、蘋(ping)果公司联合(he)创始人史(shi)蒂(di)夫(fu)·沃(wo)茲(zi)尼(ni)亞(ya)克在内的1000多人簽(qian)署(shu)了一份(fen)公开信(xin)，呼(hu)籲(xu)暫(zan)停(ting)训练比GPT-4更强大的AI系(xi)統(tong)。 第二个是，今年5月谷歌首席科学家、已经75歲(sui)的“AI教父(fu)”傑(jie)弗(fu)里·辛(xin)頓(dun)辭(ci)職(zhi)，他離(li)开谷歌的直接原因(yin)是担忧人工智能的危(wei)險(xian)，甚至对自己一生从事的工作感到后悔(hui)。 第三个是近两年学术领域训练大模型新(xin)增了倫(lun)理討(tao)論(lun)。 目前来看，我觉得大模型还是可控(kong)的，没有大的问题；但是技术发展太快了，出圈(quan)以来短短几个月的时间，GPT就又(you)经历了几次(ci)叠(die)代，发展速度太快，越来越智能，会不会产生自主意识，不再聽(ting)人类的“使(shi)喚(huan)”，走(zou)向失(shi)控？这个问题是大家担心的。 白马商评：你觉得AI会不会造(zao)成大量失业？在AI面前，普通人怎么保(bao)住(zhu)工作？ 沈为：从宏(hong)观上看我不觉得AI会造成大量的失业，人类總(zong)会有工作的，只是说人的工作内容会发生轉(zhuan)变。当然，从个体角度看肯定会出现结构性的失业，我们只能不斷(duan)学习。 白马商评：之前很多人说机器没有感情、缺乏(fa)想(xiang)象力，取(qu)代不了人类；现在既(ji)然人类大脑可以通过AI模擬(ni)出来，那人类的情欲(yu)、性欲是不是未(wei)来也可以模拟，荷(he)爾(er)蒙(meng)、多巴(ba)胺(an)这些不过是一种生物(wu)学的獎(jiang)勵(li)机制(zhi)嘛。 沈为：机器没有感情是当前的假(jia)設(she)，人工智能越来越接近人的思考模式，那是不是就会产生类似于人类的“感情”？只是他们和人类生活(huo)在不同的空间維(wei)度，就像《流浪(lang)地球(qiu)》里图恒(heng)宇(yu)的女(nv)兒(er)。人工智能可能会产生自己世界类似于人类的生物学意义上奖励机制。 白马商评：如果一切(qie)都可以计算、規(gui)劃(hua)、设置(zhi)，是不是有點(dian)无趣(qu)？ 沈为：AI的行为并不是人类预測(ce)和规划的，而是他自我强化、自我训练的结果，《流浪地球》里MOSS的决策(ce)是自己做的，而不是服从人类给的指令(ling)。 白马商评：矽(gui)基文明取代碳(tan)基文明是不是确定性的方向？ 沈为：这个问题超綱(gang)了。按(an)照(zhao)目前的发展趋势可能是这样的，就像《流浪地球》里真(zhen)正(zheng)主宰(zai)人类命运的是MOSS，而不是人类；但现实中也有可能技术会停滯(zhi)在某个阶段，跨(kua)不过去，畢(bi)竟(jing)技术发展不是線(xian)性的。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任編(bian)辑：