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1 引言

1.1 研究背景与问题提出

生成式人工智能（AIGC）作为技术驱动的结构性变革核心引擎（张夏恒，马妍，2024），正深刻重塑产业逻辑与价值创造范式。服务业因其固有的无形性、异质性、同步性与易逝性（IHIP特性），成为AIGC应用潜力巨大的领域（白雪梅，郭日发，2024）。AIGC能以规模化方式提供高度个性化信息与交互，为克服传统服务业挑战、提升客户体验与运营效率提供了革命性方案。

在服务营销领域，AIGC应用已从概念探讨走向场景落地。无论是智能客服、千人千面的营销文案生成，还是深度用户分析构建精准客户画像，AIGC正全方位渗透客户旅程触点，推动服务营销从传统的“人—客”二元互动向更高效的“人—机—客”三元协同范式演进（郭蕾蕾，2025）。然而，当前学术与产业讨论存在局限：现有研究或聚焦AIGC技术的宏观展望，或散见于特定场景（如图书馆、教育、B2B直播）的案例分析（张鹏，刘玉成，2025；刘璐，2024），尚缺乏一个植根于服务营销理论（尤其是服务主导逻辑S-D Logic）的系统性分析框架，以深入剖析AIGC在服务营销场景中的独特应用特征、深层次本土化挑战及企业战略应对体系。

基于此，本文旨在回答以下核心研究问题：AIGC在服务业营销核心场景中呈现哪些独特应用特征与价值？当AIGC技术（特别是国产模型）应用于具有鲜明文化特征的本土市场时，面临哪些关键内在张力与挑战？服务业企业（尤其是资源有限的本土中小企业）应如何构建低成本、高效率且负责任的战略框架以驾驭AIGC的机遇与风险？

1.2 研究意义与结构安排

本研究意义体现在理论与实践两个层面。

（1）理论意义

①结合前沿AIGC技术与经典服务营销理论（S-D Logic），为数字时代价值共创提供新视角；②构建服务营销场景的AIGC应用特征分析范式；③创新性提出“服务营销AI轻量化敏捷（LEAF）模型”，提供兼具理论解释力与实践指导性的战略框架。

（2）实践意义

为中国企业（特别是中小企业）应对AIGC应用中的数据安全（张亮，陈希聪，2025；陈嘉鑫，李宝诚，2025）、文化适配（王闻萱，王丹，2025）与情感交互（李森，郑岚，2024）等多重挑战提供清晰行动指南。强调技术轻量化和文化自适应的LEAF模型，有助于企业在控制成本、规避风险基础上最大化AIGC营销效能。

本文结构如下：第二部分综述服务营销理论与生成式AI相关研究；第三部分系统分析AIGC在服务业营销三大核心场景（智能交互、内容创生、客户洞察）中的应用特征与价值；第四部分深入剖析其本土化应用面临的内在张力与核心挑战；第五部分构建并阐述“LEAF模型”；第六部分总结全文并指出局限与展望。

2 文献综述与理论基础

AIGC在服务营销领域的应用并非简单的技术叠加，而是对理论范式与商业实践的深度重构。本研究理论基础根植于服务营销理论的演进，并借鉴AIGC在相关领域的跨学科研究成果。

2.1 服务营销理论的演进：从交易导向到价值共创

传统服务营销理论致力于解决服务的无形性、异质性、同步性及易逝性（IHIP）挑战。早期以4Ps为核心的交易营销，将服务视为特殊产品，强调标准化与效率。随着竞争加剧与消费者角色变迁，以企业为中心的“产品主导逻辑”（Goods-dominant Logic）解释力不足。

瓦戈与勒克斯（Vargo & Lusch，2004）提出的服务主导逻辑（Service-Dominant Logic，S-D Logic） 提供了深刻的理论视角。其核心在于：价值并非企业单方面创造传递，而是在互动中共同创造（Value Co-creation）。企业提供价值主张（Value Proposition），顾客则整合自身资源（知识、技能等）参与其中。

S-D Logic为理解AIGC在服务营销中的角色奠定基础。在此框架下，AIGC超越被动执行的“操作数资源”（Operand Resource），演变为主动参与价值创造的“操作性资源”（Operant Resource）。它能整合企业与顾客资源（如分析用户输入、调用知识库），动态生成新方案，成为价值共创中不可或缺的智能化第三方，深化资源整合与互动，拓展价值共创的可能性与效率。

2.2 生成式人工智能：从技术工具到营销“合伙人”

生成式AI基于大规模语言模型（LLMs），通过海量数据预训练获得强大内容生成、逻辑推理和情境理解能力，创造出类人的文本、图像等。其“生成性”使其从被动“数据分析器”转变为主动“内容创造者”和“对话参与者”。

研究揭示了AIGC作为赋能工具的潜力。白雪梅与郭日发（2024）指出，AIGC核心能力在于实现大规模个性化服务，精准响应个体需求。郭蕾蕾（2025）在教育领域提出，AIGC正推动“师—生”二元互动向“师—机—生”三元协同范式转变。这一洞见预示服务营销中，传统“企业-顾客”关系将被重塑为更动态的“服务人员—AI—顾客”三元协同体系。在此体系中，AI成为前台“智能合伙人”，与人员共同完成任务。

2.3 相关研究评述与研究缺口

尽管直接针对服务营销场景的AIGC系统性研究尚在起步，相关领域研究提供了可迁移见解。

（1）知识服务领域。张鹏等（2025）探讨了AIGC在图书馆学科服务中的赋能路径（如智能问答、个性化推荐），为理解其在服务营销中扮演“智能导购”和“产品顾问”角色提供参照，核心逻辑在于AI实现供需智能匹配。

（2）商业互动场景。刘璐（2024）分析了B2B直播中主播多维特征（言语、姿态）对销售绩效的影响，虽聚焦人类主播，但其对有效互动特征的拆解，为AIGC模拟和优化营销对话（如学习“金牌销售”沟通模式并规模化应用）提供了微观视角。

然而，现有文献梳理揭示了明确的研究缺口（Research Gap）。

（1）理论深度不足。现有研究多为跨领域案例展示，缺乏系统性整合到服务营销理论框架下的努力。

（2）挑战剖析不充分。讨论多集中于AIGC“优势”与“潜力”，对其本土化应用中面临的深层次挑战（特别是数据安全、情感鸿沟、文化适配）系统性剖析不足 （张亮，陈希聪，2025；李森，郑岚，2024）。

（3）应对框架缺失。研究多停留“问题提出”层面，鲜有文献为企业（尤其本土服务企业）提供兼具战略高度与操作性的系统性应对框架。

因此，本研究立足服务主导逻辑（S-D Logic），系统性构建AIGC在服务营销场景中的应用特征分析范式，深入剖析其本土化应用核心挑战，最终提出具有实践指导意义的战略应对框架，以期填补研究空白。

3 生成式AI在服务业营销场景的应用特征分析

生成式人工智能（AIGC）的价值通过具体商业场景的深度应用得以体现。在服务业营销领域，AIGC正沿着客户旅程关键节点，重塑企业营销能力。本章聚焦智能交互、内容创生与客户洞察三大最具代表性场景，系统剖析AIGC的应用特征及其创造的核心营销价值。

3.1 场景一：智能交互——重塑客户服务与咨询体验

在客户接触与咨询阶段，AIGC以智能客服、虚拟助手等形式颠覆传统交互模式。

（1）应用特征

①全时域在线与即时响应： 打破人工客服时间限制，实现7×24小时无间断服务。

②深度语境理解与多轮对话： 基于大规模语言模型，“记住”上下文，进行有逻辑、有深度的连续交流，超越传统聊天机器人的机械问答。

③高效整合企业知识库： 精准调用庞大信息库，为客户提供标准化、精准的信息支持。

（2）营销价值

显著降低服务成本，优化人力资源配置： 高效处理海量标准化咨询（如产品规格、售后政策），提升“首次接触解决率”（First Contact Resolution），释放人力专注于复杂、高情感需求的个性化问题。

（3）从“应答者”到“营销引导者”

AIGC可被训练模拟“金牌销售员”的话术逻辑与沟通策略（刘璐，2024），通过主动提问、产品推荐和优势对比，潜移默化引导客户决策，提升售前咨询转化率。催生“服务人员-AI-顾客”三元协同新范式： 借鉴郭蕾蕾（2025）教育领域的“师—机—生”模式，AI成为前台“智能副驾”或“认知伙伴”，与人协同创造无缝高效服务体验。这种人机协同在保证效率与广度的同时，保留处理复杂问题的人文温度，实现服务质量帕累托最优。

3.2 场景二：内容创生——驱动营销内容的规模化与个性化

在营销传播环节，AIGC将内容生产从“手工作坊”推向“智能工厂”。

（1）应用特征

大规模、高效率、多样化内容生成： 根据简单指令（Prompt），极短时间内生成适用于不同平台（微博、小红书）、不同风格（专业、活泼）的营销文案、广告语、社交媒体帖子，甚至短视频脚本和海报草图。

（2）营销价值

颠覆成本结构与生产周期： 将创意团队需数天/周完成的物料策划制作，缩短至数分钟内提供海量创意原型，指数级降低试错成本与时间成本。

（3）实现极致个性化营销

如白雪梅等（2024）强调，AIGC赋能大规模个性化的核心在于精准理解个体需求。企业可利用AIGC，结合用户画像，为不同客群乃至单个用户生成定制化营销信息、推荐语和优惠活动，实现从“大众传播”到“精准滴灌”的根本转变。类比张鹏等（2025）图书馆AI的个性化推荐，营销AI提供个性化“内容菜单”和“购物指南”，通过智能匹配提升用户粘性与满意度。这种规模化个性化不仅能显著提升点击率和转化率，更能让消费者感知品牌的“懂我”，建立深层情感连接。

3.3 场景三：客户洞察——实现数据驱动的精准营销

在市场分析与客户关系管理环节，AIGC凭借强大数据处理能力，成为企业洞察市场、理解客户的“超级大脑”。

（1）应用特征

卓越的非结构化数据处理能力，特别是自然语言处理（NLP）能力，快速阅读并理解海量用户评论、社交媒体讨论、客服对话记录等文本数据，提取关键信息、情感倾向和语义关系。

（2）营销价值

构建动态、立体、鲜活的用户画像，突破传统画像依赖结构化交易数据的单一维度，通过分析用户语言洞察深层动机、价值观、生活方式和潜在需求，形成更精准、更具预测能力的洞察。

赋能实时市场趋势感知与舆情监控，持续分析网络公开数据，第一时间发现新兴市场热点、竞争对手动态及潜在品牌声誉危机，为企业敏捷决策提供关键支持。预测客户流失与提升客户生命周期价值（CLV），深度分析客户反馈和行为模式，有效预测流失风险，为企业制定主动式维系策略提供建议。

综上所述，AIGC是一个深度嵌入服务营销全流程的战略赋能平台。它通过在智能交互、内容创生和客户洞察三大场景的系统应用，显著提升营销效率、个性化水平与决策智能，推动服务营销向更高效、精准、以客户为中心的方向演进。

4 内在张力：AIGC在本土服务营销中面临的核心挑战

生成式人工智能（AIGC）在服务营销领域展现出巨大潜力，但其应用并非坦途。当这一全球化技术与复杂的本土市场环境结合时，深刻的内在张力（Inherent Tensions）随之浮现。这些挑战不仅是技术难题，更是关乎企业战略、品牌声誉与社会责任的管理困境。本章从技术与信任、效率与情感、全球化与本土化三个维度，系统剖析AIGC在本土服务营销实践中的核心挑战。

4.1 技术与信任的张力：数据安全与隐私风险

AIGC的强大能力根植于海量数据学习与处理，这天然引发技术赋能与消费者信任间的尖锐矛盾。服务营销的本质涉及大量敏感个人数据（消费历史、行为偏好等），AIGC应用显著加剧了风险敞口。

（1）数据泄露风险放大

许多企业（尤其中小企业）依赖调用第三方API接口部署AIGC，客户数据流经外部服务器，增加了传输、存储和处理环节中被泄露或滥用的风险。张亮与陈希聪（2025）明确指出，数据跨境流动已成为国家安全和企业合规的重大挑战，这一宏观风险同样存在于企业与第三方AI服务商的数据交互中。

（2）“算法黑箱”侵蚀信任基石

陈嘉鑫与李宝诚（2025）运用风险社会理论剖析了算法黑箱带来的“不可解释性风险”。当AIGC向消费者推荐产品或拒绝服务时，企业难以清晰解释其决策逻辑，破坏了商业活动至关重要的可问责性（Accountability）原则。一旦出现歧视性推荐或错误决策，消费者矛头直指品牌方，企业若无法自证算法公正性，极易陷入信任危机。数据安全与算法透明度的双重挑战，共同构成悬于AIGC营销应用之上的“达摩克利斯之剑”。

4.2 效率与情感的张力：人机交互的“共情鸿沟”

AIGC处理标准化、信息驱动型任务效率超凡，但在处理复杂、情感驱动型任务时，其固有局限性暴露无遗，即“共情鸿沟”（Empathy Gap）。李森与郑岚（2024）在其研究中敏锐指出，AI可模仿人类语言，却“无法真正进入心灵而产生情感共鸣”。这一洞见深刻适用于服务营销。服务本质是“人与人的互动”，尤其在高端服务、咨询及关键的服务补救（Service Recovery）环节，情感传递与共鸣是建立维系客户关系的核心。AIGC可基于语料库生成看似“感同身受”的话术，但这种模拟缺乏真实的人类温度和灵活的情境判断力。

营销实践中的也存在突出的挑战。例如，忠诚顾客因产品缺陷投诉时，期待的不仅是标准解决方案，更是被理解、被尊重的情感抚慰。此时，高效但冰冷的AI客服回应很可能激化矛盾，将服务补救机会演变为客户流失事件。同样，在需要深度建立信任的专业咨询（如理财、健康）中，AI难以提供基于人性关怀的可信赖心理支持。因此，如何界定人机边界，有效结合AI效率与人类共情优势，避免过度自动化损害品牌情感价值，是管理者的重大战略抉择。

4.3 全球化与本土化的张力：文化适配性难题

AIGC技术本身是全球化产物，但其商业应用必须深度本土化。当基于全球（主要是西方）语料库训练的大模型应用于文化底蕴深厚、消费心理独特的中国市场时，文化适配性挑战凸显。

王闻萱与王丹（2025）通过对国产模型DeepSeek的研究提出“价值超越论”，反向揭示了全球化模型在本土化应用的困境。未经充分本土化微调的AIGC模型，其“世界观”和“价值观”反映其训练数据，可能精通英文世界典故，却难以准确理解中国社会的微妙“人情世故”“面子文化”或特定节日的深层寓意。

易演变为“品牌翻车”事件： 例如，AIGC可能为母亲节生成强调“个人独立与自由”的西方式文案，这在中国注重“孝道与感恩”的文化语境下显得格格不入甚至冒犯。同样，在品牌故事叙述时，若AI不能准确把握“国潮”背后的民族自豪感与文化自信，仅堆砌符号，其生成内容便显空洞乏味，无法建立真正的文化共鸣。因此，技术本身无法自动解决文化问题。如何通过精心的提示工程（Prompt Engineering）、高质量的本土数据微调（Fine-tuning），以及必要的人工审核与润色，为全球化AI注入“中国心”，使其内容既具创意又合“国情”，是决定营销应用成败的关键。

综上所述，AIGC在本土服务营销的成功应用，必须正视并系统应对数据安全与算法透明构成的信任挑战、人机交互中难以弥合的“共情鸿沟”，以及全球化模型与本土文化语境适配的难题。这些内在张力要求企业采取更具战略性和文化敏感性的应对措施。

5 战略应对：“服务营销AI轻量化敏捷（LEAF）模型”的构建

面对生成式人工智能（AIGC）在本土服务营销应用中呈现的数据安全、情感交互与文化适配等多重内在张力，企业需要一个系统性的、可操作的战略框架，指导资源有限的广大本土服务企业在拥抱机遇的同时有效规避风险。基于此，本文提出创新战略框架——“服务营销AI轻量化敏捷（LEAF）模型”。

5.1 LEAF模型的提出与内涵

LEAF模型是一个整合技术路径、组织流程与文化战略的管理框架（非纯粹技术模型）。其核心理念是：企业应用AIGC应摒弃盲目追求技术“重”与“全”，转而采取更轻盈、敏捷、适应性的姿态。LEAF是四个核心战略支点的首字母缩写：技术轻量化（Lightweight）、流程嵌入化（Embedded）、文化自适应（Adaptive）与反馈前馈化（Feedback-Forward）。

（1）L-Lightweight （技术轻量化）：以低成本实现高效能

回应中小企业面临的成本与技术壁垒。策略重心包括最大化利用现有成熟、低成本的公共AI能力，而非巨额投入自研或私有化部署大模型。优先采用API调用模式，积极整合国内主流AI服务商（百度、阿里、腾讯、DeepSeek等）商业API接口，“按需付费”获取一流AI能力，将研发与算力成本留给平台方。聚焦应用层创新： 将企业核心资源（人才、资金、时间）从底层研发解放，聚焦于创造性地将轻量化AI能力与独特业务场景结合，创造卓越客户体验（“巧实力”战略）。

（2）E-Embedded （流程嵌入化）：实现真正的人机协同

确保AI深度嵌入并重塑现有服务营销流程，而非“外挂工具”。需打破部门墙，重构工作流。借鉴郭蕾蕾（2025）“师—机—生”三元协同范式：构建“AI初筛+人工专家”服务流程： AI处理80%标准化、高频咨询，将20%复杂、高情感、高价值问题无缝流转人工专家。提升效率同时保证服务温度，弥合“共情鸿沟”。

建立“AI生成+人工优化”内容生产流程： AI生成海量创意初稿（“创意加速器”和“灵感催化剂”），营销人员筛选、优化和决策（“品味把关人”和“战略决策者”）。统一生产效率与品牌调性。

（3）A-Adaptive（文化自适应）：为全球AI注入本土灵魂

直接回应全球化技术与本土化需求张力。要求企业主动引导和“驯化”AI，使其内容符合本土文化语境和消费心理。

精巧提示工程（Prompt Engineering）成本低、效果显著。在提示词中明确注入本土文化元素和语境约束（如要求“用小红书种草风格，结合‘秋天的第一杯奶茶’热点写口红推广文案”）。

高质量本土数据微调（Fine-tuning）对于有技术能力的企业，使用自身积累的高质量本土营销案例（成功广告文案、优秀客服对话）对基础模型微调。如王闻萱与王丹（2025）所示，DeepSeek的成功部分得益于对中文语料的深度理解。企业可打造更懂自身品牌和中国市场的“专属AI”。

（4）F-Feedback-Forward （反馈前馈化）：构建动态优化的闭环

确保模型持续迭代的保障机制。强调不仅收集效果“反馈”（Feedback），更将其转化为指导未来AI行为的“前馈”（Feed-Forward）数据。系统性收集反馈数据。追踪AI内容转化率、AI客服满意度、推荐接受度等关键指标。将反馈数据结构化，使用NLP技术对非结构化反馈（文字评论）进行情感分析和意图标注。应用于模型再优化， 将结构化“前馈”数据定期用于优化提示词库或模型增量微调，使AI在互动中更“聪明”、更“懂行”。

图1 LEAF战略模型图

Figure 1 The LEAF （Lightweight-Embedded-Adaptive-Forward-feeding） model framework for agile aigc implementation in service marketing

如图1所示，LEAF模型以人机协同价值创造为核心目标，通过轻量化（L）、流程嵌入化（E）、文化自适应（A）、反馈前馈化（F）四大支柱形成战略闭环。反馈前馈化机制（如图中虚线箭头所示）持续优化其他三大模块，形成动态演进能力。

5.2 LEAF模型的综合价值

LEAF模型是相互关联、相互支撑的有机整体，如图1所示。它为服务业企业提供了驾驭AIGC不确定性的战略罗盘：

①以技术轻量化（L）控制成本、降低门槛；

②以流程嵌入化（E）提升效率、协同人机；

③以文化自适应（A）赢得市场、连接用户；

④以反馈前馈化（F）驱动迭代、持续进化。

通过这一敏捷框架，企业可在成本可控前提下最大化AIGC应用价值，有效规避数据、情感和文化核心风险，最终实现可持续增长与创新。

6 结论与展望

本研究以生成式人工智能（AIGC）为切入点，系统探讨了其在服务业营销领域的应用范式、内在挑战与战略应对，旨在为学术界与产业界提供理解和应用AIGC的整合性框架。

6.1 研究结论

（1）AIGC以三大应用范式重塑服务营销。作为深度嵌入客户旅程的战略赋能平台，AIGC通过在智能交互场景构建“人—机—客”三元协同体系 （郭蕾蕾，2025），在内容创生场景实现规模化个性化叙事 （白雪梅，郭日发，2024），在客户洞察场景赋能数据驱动精准决策，显著提升营销效率、个性化水平与决策智能。

（2）AIGC本土化面临三大内在张力。技术的全球化与应用的本土化矛盾突出。核心挑战包括：①技术与信任张力（数据安全与隐私风险、算法黑箱侵蚀可问责性）（张亮，陈希聪，2025；陈嘉鑫，李宝诚，2025）；②效率与情感张力（人机交互的“共情鸿沟”，高情感服务场景尤甚）（李森，郑岚，2024）；③全球化与本土化张力（文化理解偏差导致“水土不服”）（王闻萱，王丹，2025）。

（3）LEAF战略框架提供系统应对方案。企业应采纳“服务营销AI轻量化敏捷（LEAF）模型”，即通过技术轻量化（Lightweight）控制成本，流程嵌入化（Embedded）协同人机，文化自适应（Adaptive）赢得市场，并以反馈前馈化（Feedback-Forward）驱动持续进化。该模型为本土服务业企业（尤其中小企业）提供了低成本、高效率、负责任应用AIGC的战略路径。

6.2 管理启示

基于结论，为管理者提供三点核心启示。

（1）拥抱“轻量化”创新。采取“API优先”战略，摒弃“自建模型”迷思，优先与成熟本土AI服务商合作，聚焦应用层创新，将AI能力创造性融入独特业务场景。

（2）培育“人机协同”能力。推动业务流程再造与组织变革，建立清晰人机协作规范（如“AI初筛+人工专家”服务、“AI生成+人工优化”内容），投资员工“AI素养”培训，使其转型为AI的“驾驶员”与价值判断者。

（3）深耕“文化AI”差异化。将本土文化理解作为竞争关键，建立专门团队优化提示工程、建设本土语料库，确保AI生成内容精准传递品牌价值，引发本土消费者深度共鸣。

6.3 研究局限与未来展望

本研究存在局限：（1）LEAF模型为理论框架，其有效性与普适性需未来实证研究（多案例分析、问卷调查等）检验修正；（2）对“服务业”讨论较概括，未深入剖析不同细分行业（金融、医疗等）因监管环境、数据敏感度等差异带来的特殊性。

未来研究可聚焦在以下方面：（1）模型实证检验。定量或定性检验采用LEAF模型的企业在营销绩效、客户满意度等方面的表现；（2）行业差异化研究。深入探讨AIGC在强监管、高风险行业（如金融、医疗）的应用挑战与定制化治理策略。

参考文献

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