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每年的這個時候，專家們都會對明年為零售業(yè)的發(fā)展提出意見，特別是零售業(yè)的主要技術(shù)趨勢。本文將重點介紹生成式AI，以及一些值得關(guān)注的關(guān)鍵趨勢。

如果說2023年是生成式AI大放異彩的一年，2024年是實驗之年，那么2025年很可能是該技術(shù)進一步成熟的一年。我們越來越接近Gartner的“啟蒙斜坡（slope of enlightenment）”，但我們還沒有完全達到那個目標。

很多人厭倦了聽到生成式AI，這可以同情，但沒有人可以否認生成式AI對我們的世界產(chǎn)生了重大影響。因此，以下是2025年值得關(guān)注的三個特定于零售的案例（虛擬購物助手、超個性化、虛擬試妝）和三項技術(shù)（AI代理、特定于域的基礎(chǔ)模型、計算機使用）：

虛擬購物助手 Virtual Shopping Assistants

概念很簡單，當購物者不確定要買什么時，他們可以向店內(nèi)員工尋求專業(yè)建議——至少在理論上是這樣。但是，如果您在網(wǎng)上購物怎么辦？進入AI驅(qū)動的虛擬購物助手，它精通商品知識、數(shù)字網(wǎng)絡(luò)和潮流時尚等各種主題。例如，哪種Wi-Fi路由器在戶外效果最好？時尚的滑雪手套有什么推薦？獲得這些問題的答案是Amazon推出的虛擬購物助手Rufus背后的算法。

Rufus特別有用的一點是它是對話式的，允許與購物者互動交流，直到他們對答案感到滿意。就像人類專家一樣，虛擬購物助手會提出問題以幫助了解購物者的需求和偏好。有些人可能會考慮這種對話式搜索。

這肯定不會取代傳統(tǒng)的搜索，零售商應(yīng)該從改進他們的搜索和產(chǎn)品發(fā)現(xiàn)解決方案開始，然后決定聊天機器人和虛擬助手是否對他們有意義。這些解決方案可能會增強買家的信心，從而提高銷售額，并可能減少退貨。

超個性化 Hyper-personalization

個性化的機器學(xué)習已經(jīng)使用了25年，當時 Amazon首次開始使用協(xié)同篩選，根據(jù)類似客戶的好惡來預(yù)測特定客戶的偏好。下一波浪潮是將機器學(xué)習與生成式AI相結(jié)合，為購物者創(chuàng)造個性化的體驗。這包括超個性化的營銷通信、搜索結(jié)果、產(chǎn)品詳細信息頁面，甚至聊天機器人對話。

最終，每個網(wǎng)店會話都可以為個人購物者進行定制，使用吸引人的主題、量身定制的分類和基于他們個人喜好的精選優(yōu)惠向他們展示產(chǎn)品。零售商應(yīng)考慮如何利用過去的銷售、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和第三方客戶數(shù)據(jù)等，更好地對每一次購物者互動進行超個性化。

虛擬試衣/試妝 Virtual Try-on

購物者缺乏信心會阻礙在線銷售，尤其是在時尚等領(lǐng)域。如果無法概念化產(chǎn)品，他們可能不愿意購買，或者他們可能會訂購多個型號或規(guī)格并退回未選擇的型號或規(guī)格。生成式AI開啟了在上下文中更直觀地描述產(chǎn)品的可能性，因此購物者可以虛擬試穿產(chǎn)品。這是通過組合兩張圖片來實現(xiàn)的，比如一個人加一件毛衣，或者一把椅子加一個客廳，這樣購物者就可以更直觀地評估外觀效果。

Stable Diffusion和Amazon Titan Image Generator等AI模型用于智能組合圖像，向購物者展示預(yù)期內(nèi)容并提高他們的購買信心。銷售服裝、時裝、配飾、家具或其他受益于可視化效果的產(chǎn)品的零售商應(yīng)考慮此項功能。

AI自主智能體 AI Agents

AI Agent是 “以大語言模型為大腦驅(qū)動的系統(tǒng)，具備自主理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能夠自動化執(zhí)行完成復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。AI Agent不同于傳統(tǒng)的人工智能，它具備通過獨立思考、調(diào)用工具去逐步完成給定目標的能力。與聊天機器人或虛擬助手聊天可以提供信息，但很少以行動為導(dǎo)向。另一方面，自主智能體在實現(xiàn)目標方面發(fā)揮著作用。他們通常是自主的，并擁有幫助他們完成特定任務(wù)的工具。您甚至可以將自主智能體視為您團隊的一部分，對銷售做出貢獻。Amazon Bedrock Agent等產(chǎn)品可以使用思維鏈推理來分解和解決復(fù)雜的問題。例如，您可能有一個定價自主智能體，它可以在競爭對手的網(wǎng)站上抓取價格、檢查產(chǎn)品利潤率并在其定義的規(guī)則內(nèi)提出價格建議。

想象一下，當您購買預(yù)測軟件時，它帶有一個預(yù)測自主智能體，可以代表您操作該軟件，根據(jù)需要更新和分發(fā)您的預(yù)測。零售商應(yīng)該尋找可以與自主智能體一起自動化的任務(wù)，從而提高團隊的整體生產(chǎn)力。

垂直域基礎(chǔ)模型 Domain-specific Foundation Models

大多數(shù)基礎(chǔ)模型（FM），如大型語言模型（LLM），都是在公共數(shù)據(jù)資料庫上訓(xùn)練的，因此它們具有一般知識，但也可以從頭開始構(gòu)建模型以專注于特定領(lǐng)域。Amazon Science 團隊創(chuàng)建了一個特定于零售的LLM供Rufus使用，該LLM已針對其龐大的產(chǎn)品目錄、買家評論和其他類似數(shù)據(jù)進行了培訓(xùn)，旨在增強購物體驗。希望它的重點使其更小，因此運行成本更低，但仍能產(chǎn)生卓越的輸出。

當然，建立LLM是一項艱巨的任務(wù)，而且大多數(shù)零售商可能都無法做到。因此，大多數(shù)會選擇使用自己的數(shù)據(jù)對現(xiàn)有模型進行微調(diào)。零售商應(yīng)考慮這種經(jīng)濟高效的方法來提高生成式AI的輸出。

電腦自動操控 Computer Use

目前,Computer use主要依靠API來驅(qū)動自動化指令,當開發(fā)者通過API向Claude 發(fā)送指令時,Claude會運用其自然語言處理能力解析指令。雖然仍處于早期階段，但可以讓FM（例如 Claude 3.5）控制您的計算機并像您一樣使用它。例如，您可以請求它為您創(chuàng)建一個采購訂單，然后它將“查看”您的屏幕，接管您的鼠標并填寫表格。生成式AI還可用于回歸測試，確保對Web Store的更改按預(yù)期工作。例如，從消費者的角度來看，購物者可以要求查找并購買價格最低的Apple AirPod Pro，讓它進行研究并最終選擇要購買的產(chǎn)品。

由于FM接受過使用軟件（尤其是瀏覽器）的培訓(xùn)，他們將能夠自動執(zhí)行一些日常任務(wù)，從而使人類將更多時間花在創(chuàng)造性追求上。現(xiàn)在采用這項技術(shù)還為時過早，但請密切關(guān)注 2025年的全面可用性。