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您可以應(yīng)用于所有業(yè)務(wù)線，包括工程、營(yíng)銷(xiāo)、客戶服務(wù)、財(cái)務(wù)和銷(xiāo)售。通過(guò)聊天機(jī)器人、虛擬助手、智能聯(lián)系中心、個(gè)性化和內(nèi)容審核等功能，客戶體驗(yàn)正在得到改善。

通過(guò)生成式AI驅(qū)動(dòng)的對(duì)話搜索、內(nèi)容創(chuàng)建、文本摘要和代碼生成等功能，可以提高員工的工作效率。同樣的技術(shù)可以推動(dòng)從藝術(shù)和音樂(lè)到文本、圖像、動(dòng)畫(huà)和視頻等所有類型的創(chuàng)意內(nèi)容的制作。

最后，生成式人工智能可以通過(guò)智能文檔處理、維護(hù)助手、質(zhì)量控制和視覺(jué)檢查以及合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成來(lái)改善業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)。

許多零售商已經(jīng)超越了生成式人工智能的早期采用階段，并且已經(jīng)在利用這項(xiàng)技術(shù)。例如，對(duì)于產(chǎn)品內(nèi)容創(chuàng)建，零售商經(jīng)常從供應(yīng)商那里收到不完整的產(chǎn)品描述，并且必須花費(fèi)精力和時(shí)間來(lái)創(chuàng)建適合其網(wǎng)站的描述。

給定圖像和基本描述，生成式AI就會(huì)為產(chǎn)品創(chuàng)建適當(dāng)?shù)母北?。生成式AI還可以近乎實(shí)時(shí)地執(zhí)行翻譯。產(chǎn)品評(píng)論是零售商最強(qiáng)大的銷(xiāo)售工具之一。

面對(duì)成百上千的評(píng)論，下載所有評(píng)論，將它們發(fā)送給代理機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，幾周后收到反饋，然后采取行動(dòng)，這可能是一個(gè)昂貴的提議。這就是為什么包括亞馬遜在內(nèi)的零售商正在使用生成式人工智能進(jìn)行客戶評(píng)論分析，以識(shí)別評(píng)論中的共同主題并在幾秒鐘內(nèi)總結(jié)它們。

通過(guò)從可用來(lái)源收集數(shù)據(jù)，生成式人工智能模型被用于列舉供應(yīng)鏈中的風(fēng)險(xiǎn)，如材料短缺、運(yùn)輸瓶頸、運(yùn)輸延誤、質(zhì)量問(wèn)題和意外的需求變化。

許多零售商正在使用編碼模型來(lái)使用自然語(yǔ)言進(jìn)行編碼。零售商可以使用生成式AI模型來(lái)破譯代碼及其正在執(zhí)行的操作，它可以找到錯(cuò)誤或可以改進(jìn)的地方，并可以更改語(yǔ)言，這通常需要幾天時(shí)間。

生成式AI將改變絕大多數(shù)零售客戶的在線和實(shí)體店體驗(yàn)。云架構(gòu)通過(guò)提供訪問(wèn)和利用所需AI模型的靈活性來(lái)解鎖生成式AI功能，還可以動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)大量輸入數(shù)據(jù)以及來(lái)自數(shù)據(jù)的分析和洞察。

本地化的技術(shù)擴(kuò)展和靈活性有限，因此，零售商及其合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)加快了向云的遷移，以便利用這些新的人工智能功能。

消費(fèi)者渴望便利、速度和個(gè)性化，無(wú)論是在線瀏覽還是在商店中漫步。借助生成式人工智能技術(shù)，消費(fèi)者將能夠在他們最喜歡的零售商處獲得更加個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。

生成式AI也是銷(xiāo)售人員的強(qiáng)大工具，使他們能夠與所服務(wù)的每位客戶進(jìn)行個(gè)性化互動(dòng)。通過(guò)分析購(gòu)物者旅程的各個(gè)方面，從偏好到過(guò)去的購(gòu)買(mǎi)情況，這項(xiàng)技術(shù)為商店員工提供了寶貴的洞察力，將購(gòu)物體驗(yàn)從平凡提升到難忘。

零售商也在轉(zhuǎn)向人工智能來(lái)分析客戶行為并預(yù)測(cè)偏好，使他們能夠提供更相關(guān)的獎(jiǎng)勵(lì)和激勵(lì)措施。從忠誠(chéng)度的角度來(lái)看，生成式人工智能提供了理解、參與、采取行動(dòng)和提供相關(guān)優(yōu)惠的能力，并且促銷(xiāo)活動(dòng)顯著增加。

零售企業(yè)需要在數(shù)據(jù)域中建立許多能力，以開(kāi)發(fā)持續(xù)且全面的數(shù)據(jù)庫(kù)，尤其是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些范圍從收集和清理數(shù)據(jù)到使其對(duì)需要它的人有用、可理解和可訪問(wèn)。

此外，零售商需要采用“測(cè)試和學(xué)習(xí)”的人工智能思維。零售商將需要嘗試不同的模型，以找到適合您特定案例的解決方案。確定后，還要將了解這些案例并有權(quán)做出決策的技術(shù)和業(yè)務(wù)專家聚集在一起，進(jìn)而迭代測(cè)試不同大小和類型的模型。

另一個(gè)零售商需要考慮的因素是使用集中式還是分散式AI方法。例如，零售商可能希望集中管理其人工智能戰(zhàn)略、安全性、治理流程，并制定道德準(zhǔn)則和風(fēng)險(xiǎn)管理協(xié)議，以確保一致性。構(gòu)建和維護(hù)核心AI基礎(chǔ)設(shè)施和工具也是如此。

去中心化的技能和活動(dòng)可能包括業(yè)務(wù)領(lǐng)域知識(shí)、人工智能應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)以及數(shù)據(jù)管理和準(zhǔn)備，所有這些都更接近最終客戶。

對(duì)于零售商來(lái)說(shuō)，重要的是要面對(duì)將生成式人工智能納入其運(yùn)營(yíng)的潛在后果，權(quán)衡技術(shù)進(jìn)步和保持消費(fèi)者信心之間的微妙平衡。

消費(fèi)者對(duì)人工智能存仍然存在擔(dān)憂，包括負(fù)責(zé)任的使用、潛在的偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)隱私以及人工智能與人類交互相比的可靠性。在一個(gè)消費(fèi)者信任至高無(wú)上的行業(yè)中，維護(hù)品牌聲譽(yù)是沒(méi)有商量余地的。

我預(yù)計(jì)零售業(yè)將看到更多的生成式人工智能集成到Adobe、Salesforce和SAP等（均為零售信息和數(shù)字化的服務(wù)商）傳統(tǒng)技術(shù)平臺(tái)中。我還認(rèn)為，我們即將在零售業(yè)看到大量新的案例涌入，特別是圍繞效率、成本支出和供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)。

在供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)中，零售商將開(kāi)始看到模型在理解多個(gè)復(fù)雜數(shù)據(jù)源和輸入方面有所改進(jìn)。這不是人工智能是否會(huì)成為零售業(yè)業(yè)務(wù)和運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略的重要組成部分的問(wèn)題，而是何時(shí)的問(wèn)題。

本文由中國(guó)百貨商業(yè)協(xié)會(huì)譯自chainstoreage.com，原標(biāo)題How Amazon sees generative AI affecting retail，這是人工智能影響零售業(yè)的最新判斷。中國(guó)零售業(yè)的人工智能也在快速發(fā)展，在人、貨、場(chǎng)各個(gè)層面都有越來(lái)越多的應(yīng)用。在9月4-6日重慶召開(kāi)的“2024零售技術(shù)應(yīng)用大會(huì)暨數(shù)字化生態(tài)高峰論壇”上，設(shè)置了多個(gè)人工智能相關(guān)話題，包括一個(gè)專題分論壇，進(jìn)行案例分享。敬請(qǐng)關(guān)注！