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您可以應用于所有業(yè)務(wù)線，包括工程、營銷、客戶服務(wù)、財務(wù)和銷售。通過聊天機器人、虛擬助手、智能聯(lián)系中心、個性化和內(nèi)容審核等功能，客戶體驗正在得到改善。

通過生成式AI驅(qū)動的對話搜索、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)可以推動從藝術(shù)和音樂到文本、圖像、動畫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智能文檔處理、維護助手、質(zhì)量控制和視覺檢查以及合成訓練數(shù)據(jù)生成來改善業(yè)務(wù)運營。

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)在利用這項技術(shù)。例如，對于產(chǎn)品內(nèi)容創(chuàng)建，零售商經(jīng)常從供應商那里收到不完整的產(chǎn)品描述，并且必須花費精力和時間來創(chuàng)建適合其網(wǎng)站的描述。

給定圖像和基本描述，生成式AI就會為產(chǎn)品創(chuàng)建適當?shù)母北尽Ｉ墒紸I還可以近乎實時地執(zhí)行翻譯。產(chǎn)品評論是零售商最強大的銷售工具之一。

面對成百上千的評論，下載所有評論，將它們發(fā)送給代理機構(gòu)進行分析，幾周后收到反饋，然后采取行動，這可能是一個昂貴的提議。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行客戶評論分析，以識別評論中的共同主題并在幾秒鐘內(nèi)總結(jié)它們。

通過從可用來源收集數(shù)據(jù)，生成式人工智能模型被用于列舉供應鏈中的風險，如材料短缺、運輸瓶頸、運輸延誤、質(zhì)量問題和意外的需求變化。

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

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

本地化的技術(shù)擴展和靈活性有限，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。

消費者渴望便利、速度和個性化，無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)，消費者將能夠在他們最喜歡的零售商處獲得更加個性化的購物體驗。

生成式AI也是銷售人員的強大工具，使他們能夠與所服務(wù)的每位客戶進行個性化互動。通過分析購物者旅程的各個方面，從偏好到過去的購買情況，這項技術(shù)為商店員工提供了寶貴的洞察力，將購物體驗從平凡提升到難忘。

零售商也在轉(zhuǎn)向人工智能來分析客戶行為并預測偏好，使他們能夠提供更相關(guān)的獎勵和激勵措施。從忠誠度的角度來看，生成式人工智能提供了理解、參與、采取行動和提供相關(guān)優(yōu)惠的能力，并且促銷活動顯著增加。

零售企業(yè)需要在數(shù)據(jù)域中建立許多能力，以開發(fā)持續(xù)且全面的數(shù)據(jù)庫，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)到使其對需要它的人有用、可理解和可訪問。

此外，零售商需要采用“測試和學習”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，進而迭代測試不同大小和類型的模型。

另一個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，并制定道德準則和風險管理協(xié)議，以確保一致性。構(gòu)建和維護核心AI基礎(chǔ)設(shè)施和工具也是如此。

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

對于零售商來說，重要的是要面對將生成式人工智能納入其運營的潛在后果，權(quán)衡技術(shù)進步和保持消費者信心之間的微妙平衡。

消費者對人工智能存仍然存在擔憂，包括負責任的使用、潛在的偏見、數(shù)據(jù)隱私以及人工智能與人類交互相比的可靠性。在一個消費者信任至高無上的行業(yè)中，維護品牌聲譽是沒有商量余地的。

我預計零售業(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)平臺中。我還認為，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、成本支出和供應鏈運營。

在供應鏈運營中，零售商將開始看到模型在理解多個復雜數(shù)據(jù)源和輸入方面有所改進。這不是人工智能是否會成為零售業(yè)業(yè)務(wù)和運營戰(zhàn)略的重要組成部分的問題，而是何時的問題。

本文由中國百貨商業(yè)協(xié)會譯自chainstoreage.com，原標題How Amazon sees generative AI affecting retail，這是人工智能影響零售業(yè)的最新判斷。中國零售業(yè)的人工智能也在快速發(fā)展，在人、貨、場各個層面都有越來越多的應用。在9月4-6日重慶召開的“2024零售技術(shù)應用大會暨數(shù)字化生態(tài)高峰論壇”上，設(shè)置了多個人工智能相關(guān)話題，包括一個專題分論壇，進行案例分享。敬請關(guān)注！