生成式人工智慧：電子商務領域的下一個前沿

隨著人工智慧的真正潛力剛開始顯現，科技將幫助電子商務產業實現更高的生產力和卓越的客戶服務。

隨著電子商務新創公司和獨角獸企業面臨盈利壓力和應對客戶流失的壓力，提高營運效率和提供卓越的客戶體驗是該行業企業的首要任務之一。人工智慧的使用及其通貨緊縮效應對於實現這兩個目標非常有幫助。整合人工智慧的企業可以利用全系統數據，以及基於音訊/文字的人工智慧自然對話，將其客戶服務提升到更高的水平。生成式人工智慧可以進一步徹底改變電子商務利害關係人之間的互動原則，這是一組新興的應用：

徹底改變客戶支援：客戶支援是電商產業最早開始人工智慧應用的領域。從傳統的聊天機器人模型開始，提供有限且有些笨拙的回應，更多地旨在降低成本，而不是改善客戶體驗。然而，由於機器學習、深度學習方法以及對客戶查詢更自然的回應，生成式人工智慧可以提供更好的結果。這些應用程式分析情境保護，產生自然回應，並使用最最佳化的回應來有效地處理客戶查詢。中國的一些領先企業已經能夠使用人工智慧解決大量的客戶需求。

產品目錄：OpenAI的不同產品已經證明了利用人工智慧進行內容生成的力量。現在有不同的企業提供專門的功能來產生文字、圖片和視頻，以滿足電子商務需求。 「基於人工智慧的文字生成」、「文字轉圖片」和「文字轉影片」功能不僅降低了目錄建立成本，而且還顯著加快了整個週期。從編寫有說服力的描述到簡化產品入門、分類和標籤，生成式人工智慧工具可以將時間和成本效率提升到一個新的水平。此外，使用人工智慧驅動的搜尋引擎優化工具可以為企業提供幫助其在搜尋結果中保持領先地位的策略，從而提高企業的知名度。

更重要的是，這些程式的特殊能力還允許內容、發布平台和交付媒介的即時變化，可以幫助電子商務企業實現廣泛的覆蓋、有影響力的品牌推廣以及與目標客戶的卓越互動。由於所有這些優勢，難怪Jasper.ai、Writesonic和Frase.io等人工智慧驅動的產品描述編寫工具受到全球客戶的青睞。

個人化能力：生成式人工智慧提供動態和互動式內容，並幫助電子商務平台根據目標客戶過去的搜尋、購物和回饋歷史為其提供個人化的建議/推薦。以Personalize.AI為例，這是一種人工智慧驅動的推薦工具，可幫助電子商務企業利用來自過去互動、忠誠度計劃和行銷活動的客戶數據，來了解哪些內容、產品、體驗和優惠對目標受眾最有意義。

開發人員聲稱該工具可以實現超過25%的收入成長，這是一個相當可觀的收益。中國的電子商務體系在這方面已經相當領先。與大多數其他電子商務業務不同，GMV的很大一部分已經由「推薦」驅動，並且變得類似於媒體消費，其中推薦比「搜尋」驅動更高的消費。生成式個人化的一種高級形式是創建個人化目錄，例如服裝和配件的虛擬試穿體驗，讓客戶在購買前了解產品穿在身上的效果。

眾包回饋：事實證明，生成式人工智慧對於電子商務領域多個平台、通路和市場的「綜合」客戶回饋非常有幫助。人工智慧工具配備回饋分類和聚類功能，將相似的回饋分組在一起，幫助電商企業快速分享、分析策略利益問題並採取行動。生成式人工智慧工具還可以對回饋進行情感分析，為回饋添加更多背景資訊。透過簡化這些資訊來源，企業可以更好地控制產品開發和品牌推廣工作，同時快速有效地回應消費者的投訴。

人工智慧主導的產品設計：事實證明，生成式人工智慧有助於幫助電子商務產業充分發揮共同創造的潛力，即C2M(客戶到製造商)，這一過程允許客戶成為產品的一部分/服務創建過程。 C2B可以幫助電子商務平台與品牌建立更好的關係，同時獲得額外收入或排他性等好處。 Visualhound等人工智慧工具可以根據潛在買家以文字提示輸入的輸入來設計獨特的服裝和商品。

我們正處於生成式人工智慧的早期階段，其應用範圍非常廣泛。這項技術的變革潛力才剛開始顯現，但已做好充分準備，釋放下一波生產力浪潮，並在此過程中可為全球經濟增加高達4.4萬億美元的價值(根據McKinsey Digital的數據)。特別是，到2032年，該技術在電子商務領域的採用將達到21億美元，2023年至2032年複合年增長率為14.9%。此外，生成式人工智慧在電子商務中的整合可能會帶來更高水準的自動化，從而釋放人力資源，用於審議更重要的策略議題。總而言之，生成式人工智慧的時代已經到來，而這項技術成為整個商業生態系統價值鏈上電子商務的支柱只是時間問題。

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