AIGC营销能够通过AI生成内容来吸引、影响和转化目标用户，如果运用得好，可以在短时间内帮助企业提升营销业绩，创造差异化优势，增强商业竞争力。

但是，AIGC营销在实际落地应用过程中需要面对许多痛点，解决很多问题，这是企业需要着重考虑和关注的方面，具体来讲有以下几点：

AIGC的应用需要大量数据支持，但获取和整理数据是一个相对耗时和费力的过程，特别是大量的非结构化数据，如社交媒体上的用户评论或新闻文章等。

为了获得更好的性能和精度，需要时常对AIGC模型进行行业化训练和优化，这需要大量的时间成本和资源成本。

AIGC模型通常需要周期性地更新和优化，以保持最佳的准确性，但实时学习和增量学习需要解决数据流的问题，对于技术能力要求较高。

由于AIGC模型的黑盒特性，其结果通常难以解释和理解，特别是当模型出现错误时，往往难以找到原因，需要提高模型的解释能力。

由于大模型自身的特性，AIGC营销工具在应用过程中会产生数据安全风险、模型失效风险、决策偏见风险、法律合规风险等等，需要采取相应措施防止个人隐私信息泄露、错误内容产出，以及触犯相关法律。

除了痛点和风险，企业还要关注AIGC营销工具的未来发展趋势和变化，随着大模型技术的不断成熟和市场规模的扩大，AIGC营销的行业应用必将越来越广，能够为企业提供更多的商业机会和价值。

由于全球范围内语言和文化差异、数据安全及合规性要求，大型语言模型的本地化将成为行业应用的刚需。本地化AIGC营销模型能够帮助企业适应各地市场的特点，制定更具针对性的营销策略和内容，也能更好地保护用户隐私。

未来将出现容貌、声音、动作、场景更逼真的多形态虚拟人，能够完成精确业务的支持对话，提供声音、图片、视频、3D内容等多模态支持，可在不同场景接入不同的智能终端，实现消费者与虚拟人的多模态交互。

未来的AIGC营销能够从用户需求和消费驱动洞察，策划和制定营销计划、产品概念包装、视觉物料和营销文案等内容，同时可以胜任跨渠道整合、广告投放效果监测、数据评估、品牌运营等一系列营销工作，更大程度解放人力。

未来的AI模型不再是品牌与消费者之间，或营销人员与受众之间的交流沟通，而是企业AI与个人AI之间的沟通协作，这使得AIGC营销具有更强的泛化能力，能帮助企业营销人员跨模态生成个性化的定制服务内容。

总之，企业想运用AIGC工具为营销业务赋能，需要解决实际应用中的诸多痛点和难题，创造一个良好的应用环境，然后根据AI模型工具的发展趋势打造适合的AIGC应用系统，不断与自身业务相结合，以提升营销效果和品牌价值。