上海
2026年8月5日，沙利文联合头豹研究院在GIL 2026大会“AI的进阶与飞跃”分论坛上发布《2026年中国AI环境下的营销最佳应用实践》报告（以下简称“报告”）。报告聚焦大模型、生成式AI与Agent在企业营销场景中的实际应用，覆盖零售快消、电商、金融、泛互联网、汽车、房产家居、文旅、工业制造及医疗健康九大行业，围绕“技术表现与创新、落地实施与服务支持、客户体验与满意度反馈”三大维度，经厂商报名、案例输入、案例赋分、案例交付与发布的评选流程，最终收录22个最佳应用实践案例。
报告的核心判断是：AI营销的变化不只是把文案、图片和短视频脚本交给AI生成，而是数据洞察、内容生成、资源投放、线索承接和客户运营等环节被模型连接起来，营销从“买流量、看ROI”转向“经营增长工作流”。在能力形态上，报告将AI营销划分为三个层级——AIGC工具侧重内容生成，AI营销平台连接数据、内容与投放，营销Agent则围绕业务目标自主拆解任务、调用工具并持续优化。报告的表述是：“AIGC工具是做内容，AI营销平台是提效率，营销Agent是跑流程、做闭环。”
报告指出，AI营销的推进速度取决于数据链路是否完整、业务反馈是否清晰，以及AI能否在获客、转化、留存或销售承接中产生明确价值。电商零售、游戏文娱、互联网App、本地生活、酒旅等行业线上链路较完整，更容易率先形成规模化应用；金融、医疗健康等行业数据基础较好，但合规和专业解释要求较高，AI营销更适合先用于客户分层、合规文案辅助、智能触达和运营提效。金融行业入选的两个案例之一——有连云×某头部基金公司，正是沿着这一路径展开的实践。
据报告数据，截至2026年6月中旬，中国境内ETF总规模已突破4.6万亿元。随着ETF产品多样化、用户选择难度提升及基金公司业务压力加大，行业面临同质化竞争、内容供给滞后和渠道运营低效等痛点。有连云以“ETFs.fund ETF智能知识引擎”服务该基金公司，应用于ETF基金营销与智能投顾服务场景，报告给出的核心评价关键词为：ETF智能知识引擎、金融数据校验、多模态内容生成、全流程智能体。
在技术表现与创新维度，报告评价：该方案构建以“智能分析+决策驱动+全流程渗透”为核心的ETF AI解决方案，覆盖ETF业务关键节点；依托麒麟大模型与海量金融数据训练，可秒级生成全市场ETF指标与多模态内容，降低信息获取成本；采用标准化、轻量化、平台化的行业专属智能体，可应用于品牌部、市场部、电商部、渠道销售部、投顾及客服等场景。在落地实施与服务支持维度，报告指出：方案面向公募基金市场及产品营销部门、机构销售部门，推动ETF内容生产从“天级”向“秒级”提升；支持SaaS、API、小程序等标准化底座与模块化设置，标准版最快秒接入，定制/私有化开箱即用；并建立“数据冗余校验+AI逻辑自检”机制，通过模型微调、新数据源接入及Agent迭代持续优化。在客户体验与满意度反馈维度，报告给出的量化结果为：方案上线后平均提升内容产出效率300%以上；助力机构销售在单一客户沟通上的材料准备时间缩短80%；该产品对基金规模增量具有较高价值，且有连云相关ETF行业解决方案客户续费率达98%以上。
报告同期还发布了“中国AI环境下最佳营销服务商TOP10”，有连云凭借“ETF全场景智能体与金融知识合规能力”入选。
报告给出的入选理由是：ETFs.fund支持SaaS、API、小程序及私有化部署，覆盖基金营销、机构销售、投顾与客服等场景；依托麒麟金融大模型、专家规则及金融知识图谱，支持ETF指标分析、多模态内容生成与合规校验；金融知识与合规能力可产品化输出，并向大资管、IRM、智能舆情及跨境金融场景复制。
（本文内容转述自沙利文联合头豹研究院《2026年中国AI环境下的营销最佳应用实践》报告，所有数据与评价均引自报告原文。）
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