论数字会展、数据、人工智能的关系与价值

受时代影响，会展业正经历着持续不断的革新与转型升级，我们也需要积极适应并保持深刻理解与更进。

因此，我们凭借对会展数字化的深度洞察，聚焦人工智能大模型以及数据的价值挖掘，来为大家解析这些前沿概念及其在会展领域的实际运用。

首先是受前几年疫情的影响，催生了数字会展的发展，有人喜欢叫它“智慧会展”，也有人依然习惯称它为会务系统，这些其实区别意义并不大。

大家更多的其实是关注它能够覆盖哪些工作、帮助我们解决什么，其本质都可以归类为一个问题，那就是它的价值意义所在。

数字会展能带来什么价值？

在我们看来，数字会展主要有三个价值：

1、工具价值

对于承办方而言，数字会展几乎能覆盖全部的展会工作，比如报名与签到管理、通知发布、物料管理，人员管理、资料收集、官方宣传、现场直播等等，减少不必要的人工成本，提高重复性工作的效率，实现活动从筹备到结束全流程的高效、有序的管理和执行。

它其实就像是一个可靠的“工具”，有了它你办展办会更省心省力，从而达到降本增效。

2、体验价值

对于用户（观众、展商等）来说，通过数字会展可以极大缩小时间差、空间差、语言差和成本差，让更多人有更便捷的参会方式，同时，在数字技术加持下，参会流程更高效流畅，信息获取也更便利，整个参会体验也将更佳。

一旦用户体验得到提升，满意度自然随之增强，这将直接激发他们更高的付费意愿，更乐意为优质的参展体验买单，并倾向于连续参加后续展会活动，进而促进展会的可持续发展。

3、数据价值

而对于主办方，数字会展的核心价值在于其强大的数据整合与管理能力，能够高效地收集并集中管理各类展会中的数据，逐步积累形成可供深度挖掘和分析的数据资产。这些数据资产，将为主办方在策划和优化后续展会活动时提供极具价值的决策依据。

进一步来说，这些累积的数据资产又为人工智能大模型的训练提供了源源不断的养料，它是驱动AI大模型迭代进化的重要基石。

今年国家很重视人工智能的发展，许多企业也想赶上风口，但切实落地到会展业，AI大模型究竟有什么价值，许多人同样很困惑。

人工智能能带来什么价值？

在我们来看，每一场活动都应该具备其专属的活动模型，不管网上怎么“吹”人工智能，它能为我们带来的价值，无非以下三点：

展会效率提升

通过活动专属模型，首先解决的就是展会效率的问题，借助大模型，一方面你可以通过AIGC来辅助创作，如展会宣传的图片、视频、稿件等等。

另一方是提升办展办会的效率.这里分享一个我们遇到过的例子，在一场专业赛事活动中，参赛的作品有数千个，但专业的评选老师仅有几位，光是初选就要耗费大量的精力和时间，而有了活动专属模型，就可以让AI根据老师的评分标准，直接排除那些质量明显不佳的作品，帮助老师省去初选阶段的大量重复性工作，直接参与最终的作品评分。

再分享我们过去参与的一场大会，主委会很关注大会情况，比如想知道目前有哪些国家报名、相关人员的报名情况、实时的直播数据、每个分论坛不同国家的关注度等等，这些数据虽然后台都能统计到，但这需要有人去每个板块导出、归纳，而且这些数据都是动态变化的，当下次汇报时，又需要再次手动导出，效率很低，而现在，有了活动专属模型，组委会仅需像大模型进行提问，就可以快速得想要的答案。

此外，许多工作人员经常面对重复性的审核、查询等等，都完全可以由AI来完成，工作人员只需进行最终的确认，这样工作效率也更高；

而对于参会者来说，有了“AI助手”参会将更便利，活动前期，我可以向他提问，快速获取相关信息；在参会现场，当我“迷路”时，我只需提问“告诉我xx展位怎么走”，它就可以实时为我生成室内导航路线；当我对某产品感兴趣时，拍照上传给AI，它就可以给我这款产品在市场上的更多相关情况，种种参会可能遇到的问题，有了它就省心了许多。

赋能招观招展

在过去的传统会展场景中，碍于技术的限制，很多数据都未能得到有效采集与整合，潜在价值被忽视了。尽管近年来数字会展的兴起使得数据收集效率有所提升，但一场活动的数据始终有限，且往往缺乏深入的分析和充分的应用。

而现在，有了活动专属模型的技术加持，它可以实现基于小数据集的深度挖掘和利用，更好地分析数据，获得用户精准画像等等。例如，在实施招观招展策略时，可以通过AI驱动的数据洞察，精确匹配目标群体，从而实现更具针对性的招商推广，大幅提升招观招展的效能与成果。

推动企业和行业发展

运用活动专属模型，可以构建更全面的企业画像，这有利于促进企业之间的精准配对和交易达成，带动更多业务发展。

而从宏观上来讲，精准企业画像有助于政府深入了解市场动态，以及各类型企业的实际需求和潜在挑战，有效地引导产业结构调整，提高招商引资的效率与效果，推动全行业的协同创新与发展。

可以说，数字会展是高效收集数据的基建设施，而活动大模型便是我们的“得力助手”，而要想这个“助手”可靠，是离不开数据的。

数据这个词大家并不陌生，但这些数据到底是怎么来的，训练大模型究竟需要怎样的数据，这也是最后我们想为大家所分享的。

活动专属模型需要怎样的数据？

首先，不管是怎样的数据，都是需要有人坚持使用才能获得，我们把这个过程称为数字化运营，在运营过程中，收集到的数据大致可以分为两类：

01 内容数据

这类数据来源于数字会展应用场景下的基础信息记录，包括但不限于参会者的注册信息（如个人或企业身份、联系方式等）、展商入驻的具体资料、产品信息等等。这些数据，是大模型之所以能“明辨是非”的关键，也是他的“知识宝库”。

02 行为数据

在参会过程中，每个人都会产生实时交互痕迹，如观众浏览行为、兴趣点追踪、社交以及对特定产品或服务的反馈等。AI运用深度学习等算法，能够从这些行为数据中抽取出深层次的用户偏好、行为模式和人际关系网络，进而实现高度个性化的建议输出和精准预测。

这些数据都需要基于数字会展的场景进行收集，这个过程需要有人持续的运营，以确保活动专属模型能够在实际应用中得到充分的训练和优化。

所以说，数字会展、活动专属模型与数据三者之间存在着密切而互通的关系，他们相辅相成，共同推进着会展行业的创新升级。

最后，提一点很多人的一个自我焦虑，担心随着AI越来越智能，会把自己给取代掉！其实大可不必，因为人始终都是模型的训练者和使用者，更是引导AI的舵手，这是无可替代的。

我们更应该关注的，是该何如跟随时代的步伐，去思考与应用这些技术。

作者：陈涛
富青会展云创始人兼CEO
中国会展经济数字会展工作委员会副主任
四川天府新区改革创新研究院会展经济研究中心主任