聯合利華是如何利用ChatGPT來交付業務價值的

在過去的幾年裡，消費者包裝產品(CPG)公司面臨許多挑戰。疫情已導致消費者通路偏好轉變、供應鏈緊張和成本壓力等。 CPG巨頭聯合利華一直在用分析和人工智慧來應對這項挑戰。

總部位於倫敦的聯合利華公司已有93年歷史，是全球最大的肥皂生產商。它線下的產品包括食品和調味品、牙膏、美容產品等等，品牌包括多芬、赫爾曼和本傑瑞冰淇淋等等。

聯合利華北美地區的資訊長兼分析和業務服務副總裁Alessandro Ventura多年來一直致力於幫助該公司將人工智慧應用於業務的前沿。雖然最初只是IT總監的角色，但後來他在自己的投資組合中增加了分析和人員服務。這包括設施管理、車隊管理、員工和設施服務以及人員數據等所有內容。

聯合利華認為，人工智慧並非一項未來技術，它已經被廣泛應用於各行各業，所有產業都需要適應它。

最近幾個月，聯合利華開發了許多新的技術應用，以幫助其業務部門在未來的市場中立足。其中最重要的是”亞歷克斯(Alex)“，亞歷山大大帝(Alexander the Great)的簡稱。 Alex在ChatGPT的支持下，在聯合利華的消費者參與中心過濾電子郵件，從真實的消費者資訊中分類垃圾郵件。對於合法的訊息，它會向聯合利華的客戶服務人員推薦回覆。

Ventura介紹稱，「儘管Alex很擅長這項工作，但它可能仍缺乏一點個人風格，而我們的消費者參與中心的客戶服務人員則有大量的個人風格。所以，我們讓他們決定是像Alex建議的那樣回應我們的消費者，還是添加一些個人建議;如果Alex給出的答案是錯誤的或沒有答案，他們可以標記它，這樣Alex就可以在下次學習它。」

生成式AI的應用

Alex是使用一個神經網路系統創建的，借助ChatGPT實現內容生成。 Ventura介紹稱，該工具可以理解消費者的要求，甚至捕捉語調。然後，它可以將答案和情緒儲存在Salesforce中。更重要的是，該工具可以完成這些繁複的任務，讓客戶服務人員有更多時間專注於他們最擅長的事情。迄今為止，Alex已經幫助聯合利華將客戶服務人員起草答案的時間減少了90%以上。

聯合利華的另一個工具Homer也是利用ChatGPT產生內容。它是一個神經網絡，用於獲取產品的一些細節，並產生一個亞馬遜產品清單，帶有與品牌基調相匹配的短描述和長描述。

Ventura解釋稱，「我們想要確保抓住品牌的聲音，例如，我們要區分TRESemmé和多芬洗髮水，這個系統絕對能做到這一點。」

聯合利華在美國感恩節那一週推出的另一個基於人工智慧的工具支持赫爾曼(Hellmann)的蛋黃醬品牌。其目的是減少食物浪費。它與赫爾曼的食譜管理系統連接，讓人們可以進入冰箱，選擇冰箱裡的兩到三種食材，然後用這些食材交換食譜。

在第一周，該工具就獲得了8萬名用戶的喜歡。

對Ventura來說，這就是分析和人工智慧在CPG領域的魔力所在：它實現了大規模的個人化。他表示，「在CPG領域中，我們越來越依賴分析和人工智慧來處理不同的事情。消費者對自己想要的東西越來越明確。這有點像cliché，但他們確實想要個性化的產品和體驗。分析可以幫助CPG公司了解他們所瀏覽的環境以及消費者想要什麼，然後，透過人工智慧，我們可以在擁有的眾多消費者中擴展一對一的關係。」

共同創造是人工智慧成功的關鍵

除了消費者關係，分析和人工智慧也是讓CPG公司更永續發展的關鍵。 Ventura舉了一些例子，例如成分可追溯性和使用機器學習來自動預測，這反過來又有助於公司最大限度地減少浪費。聯合利華也將分析和人工智慧應用於物流，包括追蹤庫存和優化路線。

Ventura在談到通膨危機後的操作時表示，「我們拋棄了對彈性的舊解釋。我們必須提出新的計算方法，因為傳統的計算方法給出的情況與我們在貨架上看到的情況非常不同。展望未來，我們將繼續看到來自世界各地地緣政治局勢的各種不同挑戰帶來的壓力。」

為了支持其在分析和人工智慧方面的創新，聯合利華採用了混合模式。它有一個全球卓越中心，也有一些資料科學家加入業務部門。

Ventura解釋稱，「這基本上是一個『兩檔'(two-gear)系統。本地團隊可以非常快速地吸收數據，然後與業務部門一起創建統計模型和分析模型。然後，如果該模型可以被利用和擴展，我們就會將其傳遞給全球團隊，這樣他們就可以在我們擁有的全球資料湖中移動資料集，並開始在全球範圍內創建和維護該模型。」

Ventura認為，分析和人工智慧功能與業務功能的共同創造和共同擁有是成功的關鍵。

他表示，「無論是用於自動化預測的機器學習，還是消費者參與中心的Alex，如果我們帶著一個黑盒子說，'嘿，按照機器告訴你的去做'，這將需要很長時間，而且可能永遠無法100%信任機器。透過共同創造和共同擁有，我覺得我們可以從正確的起點開始，人類和機器可以像同事一樣並肩工作。此外，你最終會得到一個偏見少得多的系統，因為你能夠在你的演算法中引入一個更多樣化的角度，無論是從商業角度還是從技術角度。」

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