来源： 作者： 发布时间：2019-06-26

 

 随着越来越多的实体店通过采用尖端技术支持的电子商务平台推动业务发展,传统零售业正在经历重大的重塑和升级。最近,机器学习,计算机视觉和强化学习等人工智能技术的快速发展和部署,为各种情景提供了新的电子商务产品和解决方案,并加强了零售价值链。

　　电子商务市场规模和人工智能机会

　　电子商务业务通常在多个在线销售平台上激活(例如阿里巴巴的淘宝和天猫,亚马逊,京东); 或者在品牌自己的官方网店(例如特斯拉,耐克,卡斯帕)。由于人工智能和数字技术的最新进展,电子商务的运营成本已经降低,使更多的零售商能够实现电子商务转型。2018年全球零售电子商务市场总额达2.8万亿美元,预计到2021年将增长75%,达到4.9万亿美元。中国是世界上最大的电子商务市场,拥有最多的B2C销售和最大的消费群。据AliRearch(阿里研究院)对中国1000多家电子商务零售商的调查显示,超过80%的商家在其业务中采用并经常使用人工智能工具。

AI Technologies推动电子商务业务

　　当前由AI驱动的电子商务策略主要由计算机视觉,自然语言处理(NLP)和强化学习技术支持。

　　计算机视觉:通过利用计算机视觉,零售商能够创建具有高质量图像的产品列表,使客户能够更好地了解产品或服务的细节。计算机视觉技术在诸如算法驱动的产品海报设计和基于客户视觉风格偏好的产品推荐等领域也具有前景。

　　NLP:电子商务平台在其搜索和排序算法中使用NLP进行关键字分析和从产品描述中提取属性,以通过更好的产品匹配改善购物体验。动态NLP驱动的分拣系统还可以更有效地引导客户使用趋势产品。

　　强化学习:许多大型电子商务平台利用强化学习技术和用户行为预测中的大数据来优化搜索结果的产品排名并提高其电子商务转换率。

　　电子商务价值链中的AI实现

产品搜索:产品搜索是电子商务平台最常用和最重要的功能之一。客户可以通过关键字找到符合其兴趣的产品,其中产品匹配依赖于NLP技术; 和视觉“按图搜索”,利用计算机视觉。电子商务平台还利用强化学习技术来优化其排名算法并提供更好的搜索结果。

　　个性化产品推荐:除了搜索,电子商务平台还使用机器学习和NLP技术吸引消费者,并根据他们的购物趋势和浏览历史记录制作个性化的产品推荐。

　　动态定价:许多电子商务平台使用由大数据和机器学习算法驱动的动态定价工具来进行实时价格调整或根据供需预测预测未来价格。

　　欺诈风险管理:电子商务零售商利用机器学习技术识别潜在的欺诈性信用卡交易,以实时预防和控制风险并确保安全的在线支付。

　　电子商务AI实施的代表性用例

　　阿里巴巴:阿里巴巴于2014年推出了自主开发的图像搜索引擎“Pailitao”。此后,Pailitao已在阿里巴巴电子商务平台“淘宝”和“AliExpres”上广泛实施,自动将视觉上类似的图片返回给消费者上传的图片。例如,帮助协调服装,配饰和其他产品。

　　Pinterest: 2017年美国社交媒体平台Pinterest在其移动应用程序中推出了视觉搜索工具“Lens”作为创意发现引擎。该公司与零售巨头Target合作,将Pinterest的Lens集成到target.com电子商务平台,以帮助客户通过图像查找感兴趣的项目。

　　针迹修复:作为个人造型服务提供商,Stitch Fix通过使用机器学习技术和个人客户偏好以及购买历史数据开发的样式算法提供高度个性化的服装推荐。

　　亚马逊:亚马逊长期以来一直在其电子商务平台上实施产品销售的动态定价算法,经常根据库存和需求趋势等因素调整产品价格。

　　人工智能应用在电子商务中的局限性

　　冷启动问题:由于数据稀缺,在电子商务平台上运营新业务的零售商可能无法利用基于人工智能的高级功能,如依赖大数据和分析的推荐系统和动态定价。

　　算法可伸缩性问题:强化学习技术可能会遇到电子商务平台上的性能瓶颈。算法通常很难解决扩展问题,并且可以有效地面对挑战并有效地搜索非常大的决策空间。

　　长尾效应:电子商务推荐算法可能仅向客户呈现少量最受欢迎的商品,并且未能推荐可能对利基消费者更具吸引力的稀有“长尾”产品,因为这样的产品可能例如缺乏足够的评级数据。

　　人工智能应用在电子商务中的未来趋势

　　数据驱动的定制:基于个人用户信息(例如,社交行为,职业,偏好等)的个性化产品搜索和推荐算法将在电子商务平台上变得越来越普遍。

　　人在环路:将人工智能与人类专业知识相结合的商业运营模式将变得越来越普遍。例如,Stitch Fix公司采用了一种混合方法,始终将人类置于循环中以支持例如产品推荐。

　　将离线渠道与在线电子商务零售联系起来:更多的零售商,特别是时尚商家,提供了“按图搜索”服务,使消费者能够在时装秀或印刷杂志中找到并在线购买他们看到的商品。 。

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