在大模型时代，如何通过大模型（LLM）来实现盈利？有人可能会想到通过写软文获取打赏、为客户制作海报，或者用视频推广个人品牌，这些方法都不够直接。那么，有没有更直接的方式呢？是否可以考虑直接利用 LLM 创作内容来进行筹款呢？

听起来可能有些不可思议，但实际上，这种可能性确实存在。根据最近的一项研究，如果巧妙运用大模型优化众筹文案的表达方式，可以将众筹文案的接受度提高，从而使筹款成功的概率增加约 11.9%！

论文标题：
Using Artificial Intelligence to Unlock Crowdfunding Success for Small Businesses

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2407.09480.pdf

众筹的重要性

小型企业是经济的重要支柱，然而，相较于大型企业，它们在面对政策变化和经济衰退时，财务状况相对脆弱，且资源有限。这种挑战在2008年金融危机、COVID-19疫情封锁等经济冲击中尤为明显。随着经济形势不断变化，小企业越来越转向众筹平台寻求资金支持，预计到2031年，这类资金的年交易量将达到68亿美元。

尽管众筹为小企业提供了一条可行的融资途径，但由于许多从业者经验不足，超过40%的众筹项目未能成功筹集到任何资金，尤其是来自欠发达地区的企业。因此，优化众筹文案，使其更具吸引力显得尤为重要。

研究方法

作者基于GoFundMe平台的数据，对2020年初COVID-19大流行期间的11,274个“受冠状病毒影响的小企业救济”项目进行了分析，评估其成功因素。研究细分为文本描述特征、活动配置特征、新冠冲击程度特征和本地人口统计特征四组，探讨了这些因素如何影响众筹成功。

为了深入分析文案的表达方式，研究使用了 Light Gradient-Boosting Machine（LightGBM）模型，并采用了 ChatGPT-4 来重写活动描述。通过线下模拟和在线实验，验证了 AI 优化文案对于筹款成功率的影响。

实验结果与发现

LightGBM 模型显示，对于小企业的众筹活动，成功预测率达到了81%。文本特征的影响力占到了 80.33%，相较之下，其他特征影响较小。其中，更长的描述、更频繁使用“我们”和“你”的代词，以及定义明确的筹款目的，都与更高的筹款成功率相关联。而GPT-4增强文案的模拟实验结果则显示，经过优化后的文案，筹款成功率提升了 11.9%。

研究还发现，感谢捐赠者、明确匹配捐款的可用性、以及强调资金需求的紧迫性，这些都对捐赠者的决策产生了显著影响。

结论与展望

研究表明，只需改进文案就能显著提高众筹成功的可能性，尤其是在当前全球经济压力较大的背景下。这些策略不仅易于实施，而且适用范围广，尤其对那些初期不被看好的筹款活动更具改善潜力。

未来的实践中，若小型企业能在文案中详细说明预算、解释资金需求的紧迫性，它们的筹款成功率将更高。此外，针对新企业筹款的挑战，可能需要特定的政策支持。

总的来说，生成式 AI 为文本沟通的理解和分析提供了卓越的解决方案。小企业利用类似 GPT-4 的大模型进行文案修订，不仅容易实现，而且回报往往远超投入。因此，随着 AI 技术的不断进步，我们期待这样的能力能够激发更多创新应用，帮助个人和企业取得更大的成功。