AI商业快讯

销售过程中，尤其是复杂产品和大客户销售，团队常常面临客户信息碎片化、目标客户定位困难以及重复性任务繁重等问题。Tamtam是一款专为销售团队设计的智能AI平台，利用生成式人工智能技术，帮助销售人员更高效地完成客户分析和销售准备。

Tamtam的核心功能包括识别潜在客户市场（TAM）、精准划分理想客户画像（ICP）以及提供详细的账户情报，帮助销售团队更好地规划销售策略和召开客户会议。平台整合了来自公开数据和客户CRM的海量信息，覆盖全球超过7000万家公司，保证数据的全面性和时效性。

从赚钱场景看，使用Tamtam的销售团队平均销售转化率提升了57%，年合同价值提高了47%。这意味着企业能够用更少的时间和资源，获取更多优质订单，带来直接的收入增长。

可落地操作步骤包括：第一，企业需要导入现有客户数据库，将其与Tamtam平台连接；第二，利用Tamtam分析潜在市场和目标客户，制定针对性销售计划；第三，培训销售团队使用平台的智能工具，减少重复性工作，提高客户沟通效率；第四，定期复盘销售数据，优化客户画像和销售策略。

总结来看，Tamtam通过智能化的数据分析和自动化工具，帮助销售团队提升工作效率和业绩表现，促进企业销售收入的稳步增长。

制造业供应链的智能升级：Pelico用AI破解零件短缺难题

制造业供应链复杂，零件短缺和交付延迟是常见痛点，严重影响生产效率和客户满意度。成立于2019年的Pelico依靠其供应链编排平台，利用人工智能技术帮助制造企业同步团队和流程，有效改善供应链管理。

Pelico已成功在全球15个国家的1000多家工厂部署解决方案，包括知名客户空客和伊顿。通过平台，客户实现了零件短缺减少40%，准时交付率提升15%。近期获得由General Catalyst领投的4000万美元融资，旨在加速北美市场扩张并持续升级其Agentic AI智能技术。

赚钱场景非常明确：制造企业通过数字化供应链管理降低了库存积压和生产停滞风险，减少了因延迟交付造成的罚款和客户流失，同时提升了订单处理能力和市场响应速度，带来更高的利润空间。

具体落地操作步骤为：第一，企业需要梳理供应链各环节，识别信息孤岛和低效节点；第二，部署Pelico平台，实现数据共享和流程协同；第三，利用AI智能预测和优化库存与生产计划；第四，定期分析运营数据，持续调整策略，以适应市场和供应变化。

总体而言，Pelico通过智能供应链编排平台，帮助制造业客户破解供应链碎片化难题，提高运营效率和盈利能力，推动产业数字化升级。

保险行业的AI自动化革命：FurtherAI如何帮你省时省力

保险行业是一个庞大且传统的市场，全球规模达到7万亿美元。然而，许多保险从业者还在面对繁琐的手工操作和过时的系统，效率低下。FurtherAI 正是瞄准这个痛点，利用人工智能技术自动处理保险流程中的重复性工作。

FurtherAI通过自动化提交处理、承保审核、理赔管理和保单比对等环节，帮助保险专业人士节省大量时间，让他们能够把注意力放在风险评估和客户关系上。该公司已获得由Andreessen Horowitz领投的2500万美元A轮融资，用于扩大保险流程库、提升与现有系统的集成能力以及扩大市场影响力。

赚钱场景方面，保险公司通过使用FurtherAI可以显著提高理赔和承保流程的速度与准确性，这减少了人工错误和处理时间，降低了运营成本。同时，专业人员能将更多精力用于开发新产品和提升客户体验，从而带来更多业务增长。

实际操作步骤如下：第一，保险公司需要评估现有流程中的重复性和低效环节，确定自动化需求；第二，选择FurtherAI等具备保险行业专属解决方案的AI平台进行对接；第三，逐步将关键流程迁移至AI自动化处理，确保数据准确和系统兼容；第四，持续监控自动化效果，优化流程，提升整体效率和客户满意度。

总的来说，FurtherAI通过精准的AI工具，推动保险业数字化转型，帮助企业减少繁杂工作，提升生产力，最终实现更高的盈利能力。

Manus AI是一家中国人工智能公司，推出了名为Manus的通用智能代理，被誉为AI领域的“GPT时刻”。不同于传统聊天机器人，Manus能够自主执行任务并给出可操作的结果，而非仅仅生成想法。该产品在GAIA基准测试中表现优异，超过了OpenAI的部分模型。

Manus AI的推出在社交媒体引起了广泛关注，邀请码甚至在二级市场上高价转手，显示出市场对该产品的强烈期待。公司成立于2015年，获得腾讯投资，其生态战略被业界认为可能开创AI应用的新商业模式。

具体落地步骤包括：
1. 申请邀请码，获得使用权限。
2. 结合企业实际需求，部署Manus智能代理。
3. 设计自动化任务流程，实现业务自动执行。
4. 持续监控和优化代理的表现，保证业务效果。
5. 将智能代理集成至现有的工作平台，实现无缝协作。

适用场景涵盖企业办公自动化、客户服务、数据处理等多个领域。根据Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将把AI代理纳入工作流程。Manus AI的出现，标志着中国在智能代理技术上的重要突破，为企业实现数字化转型和效率提升提供了新的工具和思路。

AI助力销售效率翻倍，Tamtam实现销售智能化变革

Tamtam是一家专注于销售团队的代理式AI公司，近期完成了300万欧元的种子轮融资，计划进一步完善其SaaS平台，并拓展欧洲及美国市场。该平台主要面向复杂销售流程的企业，致力于提升销售团队的三个关键指标：

首先，Tamtam通过分析客户数据库，精准识别潜在市场（Total Addressable Market，简称TAM），帮助企业锁定有价值的销售机会。其次，平台能够细分理想客户画像（Ideal Customer Profile，简称ICP），通过自定义筛选条件和企业架构图，聚焦关键决策人。最后，Tamtam提供详尽的账户情报，支持销售人员进行深入的客户研究和销售计划制定。

该系统整合了公共数据和客户的CRM工具，覆盖全球超过7000万家公司。基于领域专属的生成式AI，Tamtam自动完成重复性任务，提升销售效率，而非取代销售人员。实际应用数据显示，客户的销售转化率提升了57%，年合同价值增长了47%。

具体操作步骤包括：
1. 数据导入：将客户数据库与Tamtam平台对接。
2. 潜在客户筛选：利用平台算法筛选高潜力目标。
3. 客户细分：根据业务需求定义理想客户标准。
4. 账户分析：深入了解目标账户的组织架构和需求。
5. 销售支持：自动生成针对客户的销售计划和沟通策略。

适用场景主要为企业B2B销售团队，尤其是需处理复杂多层级客户关系的行业，如软件服务、制造业和金融服务。通过引入Tamtam，企业能够系统化管理销售线索，提高销售成功率，降低人工成本。

SmarterDx用AI优化医院账单管理，助力医疗收入提升

SmarterDx是一家专注于医疗行业的AI公司，成功完成了5000万美元的B轮融资，计划借助其临床AI解决方案提升医院的收入完整性和质量。公司与Pieces Technologies合作推出了SmarterNotes，一款结合了自动化笔记生成和实时收入周期智能的创新工具。

SmarterNotes能够捕捉完整的患者信息，确保从病人入院到最终付款的各个环节，医疗文档的准确性和合规性，最大限度减少理赔被拒风险。该系统通过智能化工作流，自动生成清晰、合规的医疗记录，帮助医疗机构更有效地捕捉应得收入。

具体可落地操作步骤包括：
1. 系统对接：将SmarterNotes集成到医院现有的电子病历系统中。
2. 数据采集：自动收集患者诊断和治疗信息。
3. 文档生成：AI辅助完成临床笔记，确保信息完整准确。
4. 收入审核：通过AI分析潜在的漏账和风险点。
5. 持续优化：根据系统反馈调整流程，提升账单准确率。

该技术可应用于大型医院和医疗集团，特别是在美国等医疗费用复杂的市场。根据公司数据，AI系统能够分析超过一万种诊断和操作，帮助合作医院收入提升30-50个基点。通过减少文档错误和漏报，医院能够获得更多合法报销，改善财务表现，同时减轻医务人员的文书负担。

Raspberry AI是一家专注于AI驱动设计解决方案的企业，成功完成了2400万美元的A轮融资。该公司通过人工智能技术，提供包括生活方式摄影、产品摄影、无缝图案设计以及草图转化为逼真图像等多项服务。其核心优势在于将传统设计流程智能化，大幅提升设计效率和作品质量。

赚钱场景方面，Raspberry AI的产品适合广告公司、电商平台、时尚品牌以及独立设计师等需要高质量视觉内容的用户。利用其AI设计编辑器和虚拟试穿技术，用户不仅可以降低设计成本，也能缩短产品上市周期。电商卖家通过高质量图片吸引流量，进一步提升转化率和销售额。

具体操作步骤建议如下：
1. 注册并熟悉Raspberry AI平台功能，掌握基本的设计编辑操作；
2. 针对目标客户群体，比如电商或广告公司，定制个性化设计服务方案；
3. 利用平台的AI工具快速生成多样化设计，满足不同客户需求；
4. 通过社交媒体和专业设计社区推广自己的AI设计服务，吸引潜在客户；
5. 结合客户反馈不断优化设计效果，提升复购率和客户满意度。

总结来看，Raspberry AI通过技术创新降低了设计门槛，为设计师和企业提供了切实可行的创收途径。只要合理利用平台工具，结合市场需求，便能实现稳定的收益增长。

制造业供应链智能优化：Pelico平台引领AI变革与盈利新机遇

Pelico是一家专注于供应链协同的AI平台，近期完成了4000万美元的融资，推动其在北美市场的快速扩张。该平台通过实时数据分析和智能调度，帮助制造企业解决供应链碎片化问题，实现更高效的运营。

Pelico的客户包括空客、伊顿等大型制造商，使用其平台后，零部件短缺率平均下降40%，按时交付率提升15%，显著提升供应链的稳定性和响应速度。该平台通过自动化协作工具和智能预测模型，降低了人为错误和库存压力，帮助企业节省成本。

赚钱场景主要在制造业各环节，尤其是需要多方协同和快速响应的复杂供应链体系。企业通过提升供应链透明度和预判能力，减少生产延误和库存积压，从而提升利润率。此外，Pelico还通过SaaS订阅模式获得持续稳定的收入。

实际落地操作步骤建议包括：
1. 企业评估现有供应链痛点，确定智能化改造需求；
2. 引入Pelico平台，完成系统部署和数据对接；
3. 培训供应链管理团队，掌握平台操作和数据解读；
4. 实时监控供应链状态，利用平台预警功能提前应对风险；
5. 定期分析运营数据，优化供应链策略，提升整体效率。

综上，Pelico通过技术赋能传统制造供应链，不仅帮助企业提升运营效能，也为自身创造了可观的商业价值。未来，随着制造数字化转型加速，类似平台的市场潜力巨大。

医疗AI助力医院提升收入：SmarterDx临床文档智能化实践

SmarterDx是一家专注于医疗领域的AI公司，最近完成了5000万美元的B轮融资，旨在通过其临床AI解决方案提升医院的收入完整性和质量。该公司与Pieces Technologies合作推出了SmarterNotes，这是一款结合了临床笔记自动生成和收入周期智能管理的工具。

该系统通过整合患者全面数据，帮助医疗机构生成准确合规的临床文档，减少因信息缺失导致的审核质疑和拒赔风险。据介绍，SmarterDx的AI算法能够分析超过1万种诊断和治疗程序，帮助医院发现潜在漏报的收入机会，提升整体收益率约30-50个基点。

实际应用场景包括医院财务部门和临床医生之间的信息传递效率提升，减少手动文档录入负担，同时确保账单的合规性和准确性。医院通过部署该AI工具，不仅减少了因文档问题引起的财务损失，还能优化医疗资源配置。

具体操作步骤建议：
1. 医院采购并部署SmarterNotes系统，完成与现有医疗信息系统的集成；
2. 培训医务人员使用AI辅助工具，提高临床文档录入的准确性和效率；
3. 持续监控文档生成质量和收入周期指标，及时调整优化策略；
4. 利用AI分析报告，识别漏报和潜在收益点，推动收入增长；
5. 定期反馈和升级AI模型，确保系统适应医疗法规和临床实践的变化。

总的来说，SmarterDx通过切实解决医疗文档痛点，为医院带来可观的经济效益和运营提升，展示了AI技术在实际医疗场景中的应用价值。

近年来，越来越多企业开始大规模投入人工智能（AI）技术。根据一项针对117位IT专业人士的调查显示，90%的公司计划在2026年增加AI预算，尤其是生成式AI和大型语言模型（LLM）项目成为投资重点。这说明AI不再是简单的技术噱头，而是被视作提升企业竞争力的必需品。

实际应用中，60%的企业已经将AI项目投入生产环境，另有32%的企业预计未来半年内完成部署。AI策略不仅关注降低运营成本，还致力于创造新收入来源。例如，利用生成式AI自动生成内容，提升客户服务效率，甚至开发智能产品线。

赚钱场景方面，企业可通过AI优化供应链管理，减少库存积压和物流成本；或者通过智能营销分析，精准触达潜在客户，实现销售增长。具体操作步骤包括：第一，评估企业现有业务流程，识别适合AI改造的环节；第二，组建专门的AI团队或引入外部合作伙伴，保障技术实施能力；第三，设立专门预算和项目管理机制，确保AI项目按计划推进；第四，持续监控效果，根据数据反馈调优AI模型。

总体来看，企业大力投入AI技术不仅带来效率提升，也为其创造了多元化的盈利渠道。合理规划和落地执行，是实现AI商业价值的关键。

中国AI新秀Manus崛起，智能代理市场迎来变革契机

中国AI公司Manus推出了新一代通用人工智能代理——Manus Agent，挑战OpenAI和DeepSeek等国际巨头。基于GAIA基准测试，Manus在多个难度级别表现优异，展示了强大的自主执行任务能力，区别于传统聊天机器人。

Manus联合创始人强调，该产品不仅能理解用户需求，还能独立完成复杂任务，填补了从创意生成到实际执行的空白。目前市场需求火爆，邀请码在二级市场高价转卖，显示出强烈的商业潜力。

赚钱场景方面，Manus AI代理适用于企业自动化办公、智能客户服务、项目管理等多种场景。企业可通过部署Manus Agent减少人力成本，提高工作效率，实现流程智能化。具体操作步骤包括：第一，企业评估内部流程中可自动化环节；第二，与Manus团队合作，定制符合业务需求的智能代理方案；第三，进行试点部署和反馈收集，优化代理性能；第四，全面推广应用，提升整体运营效率。

此外，Manus背靠腾讯等资本支持，具备强大研发和市场拓展能力。行业分析指出，到2026年，80%以上的企业将广泛引入AI代理技术，Manus有望成为该领域的领先力量。

总结来看，Manus AI为中国乃至全球智能代理市场注入新活力，借助技术优势和市场需求，具备切实的赚钱潜力和广阔的应用前景。

NVIDIA财报大丰收，AI芯片需求引爆市场机遇

NVIDIA在2026财年第三季度实现了创纪录的财务成绩，季度收入高达570亿美元，环比增长22%，同比激增62%。其中数据中心业务更是表现抢眼，收入达到512亿美元，同比增长66%。这些数据表明，AI芯片和云计算需求正处于高速增长期。

NVIDIA CEO黄仁勋指出，Blackwell GPU系列和云端计算的强劲需求推动了公司业绩。公司还宣布向股东返还370亿美元现金，并计划每股派发0.01美元季度现金红利。展望未来，NVIDIA预计第四季度收入将达到650亿美元，毛利率保持在74%左右。

赚钱场景主要集中在AI训练和推理的硬件需求。随着越来越多企业和研究机构部署AI模型，强大算力成为必需。NVIDIA的GPU芯片凭借高性能和广泛生态优势，成为市场首选。此外，云服务商也依赖NVIDIA的技术支持，推动数据中心业务快速扩张。

可落地操作步骤包括：第一，关注NVIDIA及其合作伙伴的产品动态，及时调整投资或采购策略；第二，结合自身业务需求，评估引入高性能GPU硬件的实际价值；第三，积极探索基于NVIDIA平台的AI应用开发，提升核心竞争力；第四，持续关注行业趋势，抓住AI硬件升级带来的市场新机会。

整体而言，NVIDIA的成功不仅反映了AI产业的蓬勃发展，也为相关企业和投资者提供了切实可行的赚钱路径。

Definely是一家成立于2020年的AI法律科技公司，专注于通过人工智能优化法律工作流程。该公司利用AI多代理系统与Microsoft Word集成，帮助律师快速查找和理解法律文件中的重要信息，提升工作效率。

2024年，Definely的年经常性收入几乎增长三倍，尤其在美国市场表现突出，占总收入的30%。这得益于其AI产品“Enhance”，可以将法律文档中的信息自动提取并总结，节省律师大量检索和阅读时间，提升至少40%的工作速度。

赚钱场景上，Definely主要通过订阅服务向律师事务所和法律顾问收费。随着法律服务数字化转型，越来越多机构愿意投资AI工具以提高竞争力和服务质量，市场潜力巨大。

落地操作步骤包括：
1. 法律需求调研：明确客户在文档处理上的痛点和需求。
2. 系统集成：将Definely的AI工具与客户现有办公软件无缝连接。
3. 培训引导：帮助律师熟悉AI辅助功能，确保顺利应用。
4. 持续优化：根据用户反馈调整AI模型，提升准确度和适用性。

总的来说，Definely通过AI技术帮助法律行业解决文档处理效率低、信息获取困难的问题，推动传统法律服务向数字化智能化升级，为法律专业人员创造更高价值。

AI助力供应链管理：Pelico平台如何实现制造业降本增效

Pelico是一家专注于供应链协同管理的AI平台，成立于2019年，致力于解决制造业供应链碎片化的问题。通过实时数据整合和智能调度，Pelico帮助制造企业精准掌握零部件库存和运输状态，从而显著减少因缺料导致的生产停滞。

数据显示，Pelico平台在过去两年内帮助客户实现了零部件短缺减少40%，准时交付率提升15%。其客户包括空客、伊顿等全球知名制造企业，平台已部署于全球15个国家的1000多家工厂。

赚钱场景方面，Pelico主要面向制造业大客户，通过订阅服务和定制化解决方案获取收入。企业使用该平台后，能够减少库存积压和生产延误，降低运营成本，同时提升客户满意度，形成良性循环。

可落地操作步骤包括：
1. 需求调研：了解企业现有供应链信息流和痛点。
2. 数据接入：整合企业ERP、仓储及运输数据，实现数据实时同步。
3. AI模型部署：利用Pelico的智能算法进行供应链节点预测和调度优化。
4. 反馈迭代：根据实际效果调整模型参数，持续提升供应链响应速度和准确度。

综上，Pelico利用AI技术提升供应链透明度与协同性，帮助制造企业降低成本、提升效率，是AI在工业领域现实可行的应用典范。

AI驱动创意设计革新：Raspberry AI如何加速视觉内容生产

Raspberry AI是一家专注于AI设计工具的创新公司，2025年初完成了2400万美元的A轮融资，致力于利用人工智能优化设计和视觉内容创作流程。其产品涵盖设计编辑器、背景生成器和视频工作室，广泛应用于产品摄影、图形设计和虚拟试衣等领域。

随着内容创作需求的激增，传统人工设计效率难以满足市场，Raspberry AI通过自动化和智能化工具，帮助设计师快速生成高质量视觉素材，节省大量时间和人力成本。

赚钱场景主要来自设计师、广告公司和电商平台的订阅和按需付费服务。客户通过使用其工具，可以快速完成创意制作，加快产品上市速度和市场响应能力。

可落地操作步骤包括：
1. 需求筛选：确定目标用户的设计需求和痛点。
2. AI模型训练：结合大量设计样本，训练符合行业标准的生成模型。
3. 平台搭建：提供易用的在线设计工具和接口。
4. 用户推广与支持：通过教育和案例展示，扩大用户基础，同时收集反馈持续优化。

总结来看，Raspberry AI通过AI技术赋能创意产业，不仅提升设计效率，还降低了创作门槛，是AI在文化创意领域的实际应用示范，具备较强的商业变现潜力。

随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的银行和金融机构开始将AI应用于反洗钱（AML）和反欺诈领域。根据一项涵盖250家银行、支付公司及金融科技企业的调研显示，目前已有70%的机构在不同程度上使用AI技术，近一半正在试点，16%已经在实际运营中应用，6%则在战略层面全面整合。

通过AI技术，金融机构能够更高效地识别和监测可疑交易行为，减少人工审核工作量，提升合规效率。调研中有71%的银行表示，AI应用带来的成本节约超过预期，其中近一半的机构在过去一年内节省了超过100万美元，预计到2026年，年节省金额将超过500万美元。

赚钱场景主要集中在合规风险控制和运营成本降低两方面。金融机构可以利用AI模型自动筛查大量交易数据，快速发现潜在风险，降低审查人员的误判率和漏判率，从而减少罚款和合规成本。同时，AI能优化调查流程，提高工作效率，节省人力成本。

具体可落地操作步骤：
1. 评估现有反洗钱及反欺诈流程，找出痛点和瓶颈。
2. 选择合适的AI技术供应商，或组建内部数据科学团队，开发定制化模型。
3. 通过历史数据训练模型，进行效果验证和调优，确保模型的准确性和可解释性。
4. 逐步将AI系统集成到日常监控和调查流程中，设立监测指标，及时调整策略。
5. 建立完善的治理和合规框架，确保AI使用符合监管要求。

总的来说，AI在金融犯罪和合规领域的应用不仅有效提升了效率，也为银行带来了显著的经济效益，是未来金融科技发展的重要方向。

供应链AI平台Pelico：助力制造商减少缺货和提升准时交付

供应链管理是制造业中的核心环节，复杂的供应链网络常常导致零部件短缺和交付延迟，直接影响企业的生产效率和客户满意度。Pelico是一家专注于供应链编排的AI平台，旨在通过实时数据整合和智能调度，帮助制造商解决这些问题。

Pelico平台利用人工智能技术对供应链中的各类数据进行实时分析和协调，显著减少了零部件短缺问题，数据显示其客户的缺货率下降了40%，准时交付率提升15%。这不仅提升了供应链的透明度，也加强了供应商与制造商之间的协作效率。

赚钱场景主要体现在制造企业提升运营效率、降低库存和避免生产停滞带来的损失。通过AI平台，企业能精准预测供应链风险，提前调整采购和生产计划，节省因缺货产生的额外成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。

落地操作步骤如下：
1. 评估现有供应链数据来源及流程，确定数据整合的可行性。
2. 与Pelico或类似AI供应链平台合作，导入历史及实时数据。
3. 配置平台的智能算法，针对关键零部件和供应商进行风险预测和优化调度。
4. 培训相关人员使用平台，建立数据驱动的决策流程。
5. 持续监控供应链运行状态，根据反馈调整模型和策略。

Pelico在北美市场快速扩张，已为包括空客、伊顿等全球制造巨头提供服务。通过引入其AI技术，制造企业不仅能改善供应链效率，还能实现显著的成本控制和业务增长。

Target如何借助ChatGPT智能购物窗口提升用户体验与销售

零售业正在积极拥抱人工智能技术，优化客户购物体验。美国大型零售商Target最新推出了基于ChatGPT的购物窗口，用户可以直接通过AI聊天机器人浏览、推荐和购买商品，实现个性化购物服务。

该功能支持用户通过自然语言交流获取产品建议，快速构建购物车，支持多种配送方式，如店内取货、送货上门等。未来Target还计划整合会员账户服务，提升购物便利性，并推出当日送达等更快速的物流选择。

这种AI购物窗口的赚钱场景主要是提升客户转化率和平均客单价。通过智能推荐和便捷的购物流程，消费者更容易发现感兴趣的产品，减少下单障碍，促进更多购买行为。同时，数据驱动的个性化服务有助于增强客户粘性和复购率。

实际操作步骤包括：
1. 开发或引入成熟的聊天机器人技术，搭建购物对话界面。
2. 与商品数据库和库存系统对接，确保信息实时准确。
3. 设计符合用户需求的推荐算法，提高匹配度和相关性。
4. 通过内部测试和用户反馈不断优化交互体验和功能完善。
5. 推广新功能，结合营销活动引导用户使用，提高使用率和转化率。

Target的案例展示了零售行业AI创新的切实应用路径。通过与ChatGPT结合，零售商不仅提升了客户体验，还为销售增长开辟了新渠道。同时，这也反映出未来零售场景中AI与用户互动的广阔潜力。

德国OVB传媒公司开发了一款名为Wortwandler的生成式AI编辑工具，专门用于处理大量地方新闻内容的编辑工作。之前，这些内容主要由约300名自由撰稿人提供，再由15名外部编辑团队进行校对，流程繁琐且效率较低。

Wortwandler能够覆盖12种不同类型的文章，几乎涵盖了99%的编辑需求。经过短短两周的调试，该工具能在10分钟内完成高质量的编辑，极大缩短了审稿时间。由于效率的提升，OVB决定解散原有的外部编辑团队，从而每年节省约50万欧元的成本。

除了编辑工具，OVB还推出了名为The Diplomat的AI功能，用于帮助客服团队处理用户的批评和投诉，自动生成礼貌且有效的回复，缓解了与读者的紧张关系。

赚钱场景主要体现在：降低人工编辑成本、提高内容产出效率，同时提升用户满意度和品牌形象。落地操作步骤包括：第一，评估现有编辑流程中重复性工作；第二，选择合适的AI编辑工具进行定制开发或购买；第三，进行短期调试和试运行，确保质量达标；第四，逐步替代人工重复性工作，释放人力资源用于高价值内容创作；第五，结合AI客服工具提升用户沟通效率。

OVB传媒的案例说明，通过合理引入生成式AI工具，传统媒体可以在保障内容质量的同时大幅优化运营成本，提升市场竞争力。

新闻机构如何用AI工具提升档案搜索与内容制作效率？

美国费城询问报和波士顿环球报等媒体机构引入了基于AI的检索增强生成（RAG）技术，大幅改进了新闻档案的搜索和内容生成流程。记者和编辑可以通过该系统快速查找历史报道，并自动生成内容摘要或比较分析，搜索时间节省了20%至40%。

这种技术不仅提升了新闻制作效率，还帮助新闻销售团队更好地准备客户提案。他们能够快速获取相关品牌的历史报道，有效应对客户疑问，增强谈判能力。系统实现了每日数据更新，确保内容新鲜且可靠。

赚钱场景体现为：提升新闻报道速度和质量，增强新闻产品竞争力；提高销售团队效率，促进广告及订阅收入增长。具体操作步骤包括：第一，整合现有新闻库与AI检索工具；第二，培训编辑和销售人员熟练使用系统；第三，建立定期维护和更新机制保证数据准确；第四，结合AI结果优化新闻制作流程；第五，评估应用效果，持续改进。

此案例展示了AI技术在传统新闻业的实用价值，通过智能检索和自动化辅助，既节约人力成本，也提高了内容生产的精准度和深度，有助于媒体机构在数字时代保持竞争优势。

新闻媒体借助AI推动广告转型，实现互动营销与收入增长

多家知名新闻媒体公司正在利用生成式AI技术，变革传统广告模式，提升用户参与度和广告效果。例如，印度Times Internet公司开发了基于AI的聊天机器人广告系统，能够与用户进行双向互动，显著提升广告点击率和转化率。

具体数据表明，该系统的点击率比传统静态广告高出50%，在部分活动中转化率提升了25%。这意味着广告客户能获得更精准的用户触达和更高的投资回报率，从而吸引更多广告预算流入媒体平台。

此外，媒体行业也高度重视AI应用中的伦理问题，确保技术应用透明、负责，维护用户信任和新闻公正性。合理的AI使用规范为长期商业模式稳定奠定基础。

赚钱场景主要包括：提升广告互动效果，吸引更多广告客户；开发基于用户行为的个性化广告产品；挖掘用户数据创造新的商业机会。落地操作步骤建议：第一，分析现有广告投放流程和痛点；第二，选择适合的AI广告技术供应商进行合作；第三，设计互动式广告内容和用户触达路径；第四，进行小规模测试，收集数据反馈并优化；第五，逐步扩大AI广告应用范围，实现规模化盈利。

整体来看，AI驱动的广告创新为新闻媒体带来了切实的收入增长机会，推动行业向数字化、智能化方向发展。

近年来，新闻媒体开始积极探索生成式AI（GenAI）在广告领域的创新应用，提升运营效率并创造新的收入机会。以印度的Times Internet和美国的纽约时报为例，分别在互动广告和广告精准投放方面取得了显著成果。

Times Internet推出了一款基于生成式AI的互动广告聊天产品，用户点击广告后可通过对话形式了解产品详情，如电动车相关问题。此举不仅延长了用户停留时间，还提高了广告点击率和转化率，证明了互动广告比传统展示广告更具吸引力和效果。

纽约时报则开发了名为BrandMatch的广告精准投放工具，利用AI理解营销简报并匹配相关内容与目标受众，实现广告内容与编辑内容的高度关联。这种方法提升了广告的相关性和用户体验，同时避免了广告出现在不合适内容旁边的风险。该技术还支持广告主动态调整定位标准，增强了投放灵活性。

这些AI应用的赚钱场景主要体现为：

1. 提升广告点击率和转化率，直接增加广告收入。
2. 优化用户体验，增强用户对平台的黏性和信任度。
3. 降低广告主的投放风险，提高客户满意度和续约率。

落地操作步骤建议包括：

1. 分析现有广告效果，确定需要改进的环节。
2. 引进或自主开发生成式AI技术，结合用户数据进行模型训练。
3. 设计互动广告或精准投放产品，进行小范围试点。
4. 收集反馈数据，调整优化广告内容和投放策略。
5. 全面推广成功经验，建立持续改进机制。

整体来看，生成式AI为新闻媒体广告部门带来了创新思路，通过提升广告互动性和精准度，不仅增强了竞争力，也为媒体创造了可观的商业价值。

Hearst报业用生成式AI革新广告部门，提升销售效率

Hearst报业集团利用生成式人工智能（GenAI）针对广告销售部门的实际问题开发了多项解决方案。该项目由资深销售管理专家Michael McCarthy主导，重点解决了销售团队在日常工作中遇到的重复性推销、耗时的客户调研、低反馈率以及数据分散等难题。

通过AI自动化工具，Hearst实现了媒体计划的自动生成。销售人员只需输入客户信息，系统便能基于历史数据、定价模型和受众洞察，快速输出定制化的广告方案。这不仅简化了数据解读流程，也大幅提升了广告活动的个性化程度和投放效果。

赚钱场景主要体现在提升销售效率和广告转化率。销售人员节省了大量准备时间，可更专注于客户沟通与关系维护，进而推动更多成交。此外，个性化的广告方案帮助客户更精准地触达目标受众，提高了广告投资回报率。

具体可操作步骤包括：

1. 评估广告销售流程中的痛点，明确哪些环节可通过AI自动化。
2. 结合销售团队需求，设计并开发AI辅助工具，如自动生成媒体计划。
3. 对销售人员进行AI工具使用培训，确保顺畅衔接日常工作。
4. 建立反馈机制，根据实际效果持续优化AI模型和系统功能。
5. 推广成功经验，扩大AI应用范围，覆盖更多销售场景。

Hearst的实践展示了将AI技术与销售业务紧密结合的路径，既解决了具体痛点，又为广告部门带来了更高的业绩和客户满意度，适合各类媒体和广告公司借鉴。

OVB传媒如何用自主AI工具每年节省50万美元成本

OVB传媒开发了一款名为Wortwandler的自主AI工具，专门用于提升编辑部的工作效率，尤其是在处理自由撰稿人文章的环节中取得显著成效。自由撰稿人的稿件占据了当地印刷内容的60%以上，编辑流程繁琐且耗时，Wortwandler的引入有效简化了这一过程。

通过Wortwandler，文章从接收、编辑到最终排版的时间缩短到了10分钟左右，效率提升了10倍。这样的时间节省不仅优化了版面规划，也让编辑团队有更多精力专注于提升自家原创内容的质量。更重要的是，借助这套系统，OVB传媒解散了15人的专门编辑团队，年节省成本超过50万美元。

这一项目还推动了新闻编辑部的文化转变，员工逐渐将AI视为协助而非威胁，增强了创新意识。值得注意的是，Wortwandler由内部团队开发，AI专家与开发者在短短六周内完成了从概念到可用工具的转变。

赚钱场景主要体现在两个方面：一是节约人力成本，直接降低运营开支；二是提升编辑效率，缩短内容上线周期，从而增强市场竞争力。企业可以借鉴的落地步骤包括：

1. 识别编辑流程中的瓶颈环节，尤其是重复性高、耗时长的任务。
2. 组建跨职能团队，结合AI专家与业务人员共同设计工具需求。
3. 采用敏捷开发方式，快速迭代产品原型并测试效果。
4. 通过培训和沟通，引导员工接受并善用AI辅助工具。
5. 定期评估工具带来的效率和成本变化，调整优化方案。

总体来看，OVB传媒的案例展示了通过定制化AI工具实现成本控制和工作流程升级的实际路径，对有类似需求的媒体或内容企业具有较强参考价值。

德国OVB Media针对本地新闻编辑工作量大、流程繁琐的问题，开发了一款名为Wortwandler的生成式AI编辑工具。该工具专门针对12种常见文章类型进行了调优，能够快速完成文稿的初步编辑和润色。

之前，OVB依靠15名外部编辑团队处理来自约300名自由撰稿人的稿件，流程复杂且沟通成本高。引入Wortwandler后，内部编辑可在10分钟内获得高质量的稿件版本，大幅缩短了编辑周期，同时减少了对外部编辑的依赖。

这一转变使OVB终止了外包编辑团队，年节约编辑成本超过50万欧元。除了编辑效率提升，OVB还开发了“The Diplomat”AI工具，用于智能回复用户投诉和评论，进一步优化了用户互动体验。

赚钱场景主要体现在两方面：
1. 降低人力成本，提高新闻生产效率，使得公司能用更少的投入产出更多内容；
2. 改善用户服务，增强用户满意度和忠诚度，间接提升广告和订阅收入。

可操作步骤建议：
1. 分析新闻生产流程，识别适合AI介入的编辑环节；
2. 组建跨部门团队，包括AI专家和编辑，开发或定制符合需求的工具；
3. 在实际编辑流程中进行小范围测试，收集反馈持续优化；
4. 逐步推广至全公司，培训编辑人员掌握工具使用；
5. 同时开发辅助用户互动的AI工具，提升整体运营效率。

OVB Media的案例展示了生成式AI切实改善编辑流程、降低成本的潜力，值得各类媒体机构借鉴。

新闻媒体如何借助生成式AI提升广告精准投放和用户参与度

全球多家新闻媒体正在积极探索生成式AI在广告和内容运营中的应用，旨在提升广告效果和用户体验，从而实现商业价值最大化。

以美国《纽约时报》为例，其开发的BrandMatch工具利用生成式AI根据广告主的需求自动匹配最合适的受众群体和内容环境，实现精准投放。广告主可以实时调整目标，避免广告出现在不合适的内容旁边，提升品牌安全性和广告转化率。

印度Times Internet则推出了互动式广告聊天产品，允许用户与广告内容进行对话式互动，极大地增强了广告吸引力和参与感。此举不仅提高了点击率和转化率，也为广告主带来了更高的溢价能力。

赚钱场景主要包括：
1. 通过AI提升广告精准度和用户参与度，吸引更多广告预算；
2. 利用AI优化广告内容和投放时机，降低无效点击率，提高投资回报率；
3. 通过个性化广告带来更高的用户满意度，促进付费订阅和其他商业模式发展。

具体落地步骤建议：
1. 评估现有广告投放和用户行为数据，确定AI应用场景；
2. 选择或开发适合自身内容和用户特征的生成式AI工具；
3. 与广告主合作设计符合需求的AI驱动广告产品；
4. 进行小范围试点，收集效果数据进行优化调整；
5. 建立数据监控和反馈机制，持续提升广告运营能力。

综上，生成式AI为新闻媒体广告变现带来了新的动力和可能，合理应用可实现广告收入和用户体验的双赢。

利用AI广告聊天机器人，印度Times Internet实现广告效果大提升

印度数字媒体巨头Times Internet通过引入生成式AI技术，创新性地将广告与用户互动结合起来，打造了一个广告聊天机器人。这种机器人不仅能主动向用户推送广告信息，还能实现双向交流，回答用户的疑问，极大地提升了用户参与度。

具体来看，这一AI广告机器人帮助Times Internet广告点击率提高了50%，广告转化率提升了25%。这样的效果明显优于传统的静态广告模式，说明互动式广告更容易引起用户兴趣和信任，从而促进购买行为。

赚钱场景方面，广告主愿意为这样的高效广告形式支付更高的价格，Times Internet也因此获得了更可观的广告收入。这种模式适合内容丰富、用户基数大的平台，尤其是在移动端用户活跃的市场。

落地操作步骤包括：
1. 研发或采购生成式AI聊天机器人，确保其能够理解用户问题并给出精准回答；
2. 与广告主合作，设计符合品牌调性的互动广告内容；
3. 集成聊天机器人于广告展示页面或应用内，确保用户体验流畅；
4. 通过持续数据监测，优化机器人回复内容和广告策略；
5. 根据效果反馈，不断调整广告投放和互动方式，提升转化率。

总之，Times Internet通过生成式AI赋能广告互动，实实在在地提升了广告效果和收入，为媒体广告变现提供了可复制的成功案例。

Hearst报业集团利用生成式人工智能（GenAI）技术，重点改造其广告部门的销售流程，提升销售效率和广告投放效果。该项目由AI解决方案高级总监Michael McCarthy牵头，针对广告销售中存在的重复性工作、客户调研耗时长、响应率低等问题，设计了一系列智能工具。

核心创新是AI驱动的媒体计划生成系统。销售代表只需输入客户信息，系统便自动整合历史数据、价格模型和受众洞察，生成个性化的广告方案。这不仅节省了销售人员大量的准备时间，还提升了广告的精准度和客户满意度。通过自动化处理复杂数据，销售团队能够集中精力进行高价值的客户沟通和策略调整，显著提高了整体投资回报率（ROI）。

此外，AI工具还简化了预先电话调研和市场分析，减少了销售人员的重复劳动，使其能更专注于核心业务。Hearst的做法突出了AI在广告销售环节的实际应用价值，强调技术辅助而非替代人力。

具体落地步骤建议如下：
1. 分析广告销售流程，识别高频且耗时的工作环节。
2. 选择合适的AI技术和数据资源，开发或定制自动化媒体计划生成工具。
3. 组织销售团队培训，确保他们熟练使用AI工具并理解其优势。
4. 在小范围内试点运行，收集效果数据和用户反馈，持续优化产品。
5. 推广到全公司，建立AI与销售流程的深度融合，提高整体业绩。

总结而言，Hearst通过结合生成式AI和丰富数据资源，不仅解决了广告销售中的痛点，还为传统媒体开创了智能化、个性化营销的新模式，值得行业内企业借鉴。

Times Internet利用AI聊天机器人，广告点击率提升50%，转化率提升25%

印度Times Internet公司通过引入人工智能驱动的互动聊天机器人，成功提升了广告投放的效果，实现了显著的商业价值。该聊天机器人能够与用户进行双向互动，增强用户体验，促进广告参与度。

具体数据表明，相较于传统广告形式，使用AI聊天机器人的广告点击率提升了50%，某些活动的用户参与度甚至达到了5%。更重要的是，用户通过聊天机器人互动后的转化率提升了25%，直接带来了更高的广告收入。

这种AI应用的核心优势在于其个性化和即时沟通能力。聊天机器人能够根据用户的兴趣和反馈，动态调整对话内容，提升了用户的参与感和信任度，从而更有效地引导用户完成购买或其他转化动作。

落地操作建议：
1. 评估目标用户群的互动习惯和需求，确定聊天机器人应用场景。
2. 结合现有广告内容，设计符合品牌调性的对话流程和交互脚本。
3. 利用机器学习技术不断优化机器人对话质量，提升自然语言理解能力。
4. 与广告投放平台集成，实时监测用户行为和广告效果，动态调整策略。
5. 定期分析数据反馈，优化客户体验，确保广告效果持续提升。

总结来看，Times Internet的案例证明，AI聊天机器人不仅能增强广告的互动性，还能有效提升广告转化率，为媒体和广告主创造实际收益。对于希望提升广告精准度和用户参与度的企业来说，构建基于AI的互动广告平台是切实可行的盈利路径。

德国OVB媒体利用自主开发AI工具，每年节省50万欧元编辑成本

德国OVB媒体开发了一款名为“Wortwandler”的生成式人工智能编辑工具，显著提升了编辑流程的效率。该工具的主要目的是解决该公司面对约300名自由撰稿人产生的海量本地内容时，传统手工编辑繁琐且耗时的问题。通过自动化编辑，Wortwandler极大地缩短了文章处理时间，提高了内容发布的速度与质量。

具体来说，Wortwandler将文章从初稿到最终发布的时间缩短至约10分钟，相比过去快了10倍以上。此举使得编辑团队可以把更多精力放在原创内容和深度报道上，而不必疲于应付大量重复性校对工作。更重要的是，这一工具帮助OVB媒体取消了一个15人的专职编辑团队，每年节省约50万欧元的运营成本。

此外，OVB还开发了另一款AI工具“The Diplomat”，用于自动回复网站上的客户投诉和负面评论，生成礼貌且建设性的回应，提升用户互动体验。这两款AI工具不仅优化了编辑流程，也改善了读者的服务质量。

落地操作步骤建议：
1. 组建跨部门团队，明确编辑流程中的痛点和可自动化环节。
2. 内部或外包开发定制化AI编辑工具，确保其能处理本地化内容和语言特点。
3. 逐步将AI工具嵌入实际工作流，配合编辑人员培训使用。
4. 定期收集反馈，优化AI模型，确保内容质量和效率双提升。
5. 通过成本分析和时间统计，评估AI工具带来的经济效益，持续推进产品迭代。

总结来看，OVB媒体的案例表明，针对传统媒体的编辑痛点，开发专属AI工具不仅能提升生产效率，还能带来显著的成本节约，对于想要降低运营压力、提高内容质量的媒体企业具有重要借鉴意义。