浅谈人工智能未来在零售业的应用

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【编者按】线性资本是一家关注泛智能、 大数据 领域的投资机构,创始人是前京东商城百货食品采销部副总裁,前阿里巴巴天猫软百货高级总监。投资案例包括地平线 机器人 ,同盾科技,点融网,桃树科技,Rokid等。原文作者是 人工智能 软件提供商 Sentient( 视觉情报 )的副总裁 Andy Narayanan, 译者郑立涛。

本文转载自线性资本 亿欧编辑整理,供行业内人士参考。


一直以来都被高度曝光的人工智能(AI)领域相关应用,总是引来巨大的关注。无论是 IBM’s Watson beating Ken Jennings at Jeopardy, DeepMind besting Lee Sedol at Go, self-driving cars等新闻的大量涌入,还是埃隆·马斯克的AI威胁论引起持续加剧的公众恐惧,这些关于人工智能的故事总是非常引人注目。但是,公众可能没有注意到,悄然无声地,谷歌和Netflix等网站的人工智能搜索、推荐引擎已经能过滤掉用户社交网络中的淫秽图片,同时也已经能用来证明复杂数学定理。人工智能的应用会越来越多并且无处不在。

人们可能鲜有听闻人工智能在零售业的应用。毕竟,这件事情的吸引力远远不如在世界上最古老且复杂的棋盘游戏中击败冠军,或用计算机写出简陋的钢琴歌曲。然而,不管消费者是否意识到,零售业的人工智能应用都将会在未来的几年内影响到每个网上购物者。

那么,这样的应用什么时候能够进入公众的视野呢?不同于前文提到的自动驾驶汽车或任何其他应用,人工智能在电商领域的应用会更加润物细无声。毋庸置疑的是,人工智能结与零售业结合已是大势所趋且端倪初露,毕竟,前提要素都已具备:零售商已经掌握了足够的数据,并且相信人工智能变革的可行性。实际上,许多零售商已经在做这个事情了: 图像识别 系统、产品推荐、聊天功能…。

其实, 关键问题未必在于人们将在什么时间看到人工智能的部署,而是会在哪里看到 。真相是,电子商务将在未来的每一步发展中都受益于人工智能,从营销点布局到至关重要的提升顾客满意度的个性化服务。

人工智能的一大优势是保障真正意义上的个人体验 。如果用户现在登录自己最喜欢的网站,可能会觉得不论自己是否登录,网站呈现的内容都不会改变。但每个人都有不同的喜好和需求。当然,眼下用户可能也会发现一定程度的个性化,例如,关于前几周看过的商品的提示,但这不是真正的个性化,而仅仅是电商基于过去的购买记录划分特定用户组,并定向推荐。

为什么说人工智能可以达到真正的个性化?举个例子,如果没有人工智能,搜索“红鞋”,所有人都将得到相同的搜索结果;但有了人工智能,结果将截然不同:用户看到的是基于自己之前行为的“策划目录”。人工智能会发现用户选择鞋子的微妙细节,比如微妙的红色色调、是否有条纹或者花边、趾型,或任何细微的相似之处。更有趣的是,从随后的每次点击中,人工智能会分析出用户感兴趣的是什么,通过用户选择理出思路,快速理解用户需求。

这是真正的个性化服务。它允许用户随心所欲地探索自己想要的购物目录,让不同人用不同的方式购物,而这正是我们在零售业中所缺失的。

在人工智能的加持下,零售业能够做出更多改变 。它不应仅在我们进行搜索之后提供帮助,而是在此之前:当用户在网站上发生了第一个动作,网站就应将站点重塑成为用户喜好的模样。一个网站从洗衣机到袜子什么都卖的网站是好的,但如果用户只需要买袜子,可能就不会在乎其他商品。这并不排除用户买完袜子后再去看洗衣机的可能,但一旦网站了解用户的需求,它就应该立刻根据需求重构页面。

站点应维护自己的品牌和核心元素,但其它属性都应该可以随时改变。现在的网上购物很像进入Costco购物。所有的产品都在摆那里但由用户寻找,没有人帮助用户准确地找到自己需要的东西。大量的产品这可能会导致问题——“选择的悖论(paradox of choice)”。根本上,人工智能应该能使用户免受其它因素带来的干扰直奔目的地。同样情况下,用户体验应该是这样的:简单地浏览产品的图像,每一个动作都有助于人工智能协助找到完全符合用户独特需求与风格的产品。毕竟,如果一个购物者找不到自己真正想要的商品,周围摆着的成千上万的其它商品也毫无意义。

能在各方面运用人工智能的电商将提供更好的不同层次购物体验。在某些情况下,这些差异会比较大, 在其它领域,他们将被巧妙地区分。但人工智能将完完全全地改变实体店。 不能提供个性化服务的通用网站将消失,随着人工智能的发展,这类网站将被一些商店和商场取代,它们每一个选择和行动都贴合用户即时的需求。用户不必从无尽的目录中拉动产品进行选择,网站将根据用户做出的简单行为提供帮助。

有了人工智能,顾客购物时再也不会像在一个大盒子商店游荡了。从用户进入网站到结账离开,购物体验将前所未有地精彩。这样的改变已经开始发生,现在迈出这一步的零售商将领先一步。人工智能已经可以向用户推荐电影、最喜欢的社交网络和搜索引擎,而这,仅仅是个开始。

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