零售商可以利用生成式 AI 增强对客户和员工的支持
随着零售行业向更加数字化、按需消费的转变，AI 正成为零售商更好地了解和满足这种不断变化的消费者行为的秘密武器。随着高度个性化的网上购物、直接面向消费者的模式和快递服务的兴起，生成式 AI 可以进一步帮助释放各种各样的优势，从而改善客户服务、人才转型和应用程序的性能。
生成式 AI 擅长处理各种数据源，例如电子邮件、图像、视频、音频文件和社交媒体内容。这些非结构化数据构成了创建模型和生成式 AI 持续训练的支柱，因此随着时间的推移可以保持有效性。利用这些非结构化数据可以方方面面支持零售业务，包括通过聊天机器人增强客户服务和促进更有效的电子邮件路由。在实践中，这可能意味着引导用户找到适当资源，无论是让他们与正确的智能体联系，还是引导他们找到相应的用户指南和常见问题解答。
零售商认识到需要围绕 AI 制定战略，并将其融入到运营的多个方面。根据 IBM 最新的CEO 研究，行业领导者越来越关注利用 AI 技术来推动收入增长，接受调查的零售业 CEO 中有 42% 表示，他们将在未来三年内依靠生成式 AI、深度学习和机器学习等 AI 技术来取得成果。这一数据与 IDC Europe 最近进行的一项研究非常接近，该研究发现，全球 40% 的零售商和品牌正处于生成式 AI 的试验阶段，而 21% 的零售商和品牌已经在投资生成式 AI 的应用实施。
这些投资的影响将在未来几年显现。研究分析公司 IHL Group 最近预测， 到 2029 年 ，生成式 AI 将对零售企业产生 9.2 万亿美元的财务影响。目前，生成式 AI 仅占 2023 年零售行业底线影响的 9% ，但 IHL 预计，到 2029 年，生成式 AI 将增长到占总财务影响的 78% ，届时总额将达到 4.4 万亿美元。
AI 使零售商有能力利用他们可以访问的大量数据，而其中大部分数据到目前为止还未得到充分利用。从客户行为预测到供应链效率和个性化营销，AI 有可能在客户服务、运营效率和人才转型等多个重要领域彻底改变行业的效率和生产力。
客户关怀
根据 IBM 最近的 CEO 研究（该研究调查了零售和快速消费品行业对人工智能的看法），发现这些行业目前的首要任务是客户服务。在客户服务领域，生成式 AI 通过利用来自客户反馈和购买习惯的宝贵洞察，使零售商能够采取以客户为中心的方法。这种数据驱动的方法有助于改善产品设计和包装，提高客户满意度，并增加销售额。
生成式 AI 还可以作为客户服务的认知助手，根据会话历史、情感分析和客户服务中心记录提供上下文指导。此外，生成式 AI 可以实现个性化购物体验，提高客户忠诚度并提供竞争优势。
运营效率
在提高运营效率方面，AI 技术可以增强定价战略、库存管理和物流，从而优化收入并为客户创造无缝的购物体验。例如，生成式 AI 可以通过预测需求波动来实现动态定价，并分析包括交付时间和运输成本在内的各种因素来优化定价和履行策略，从而改进物流，这有可能带来成本节约和客户服务质量的提升。
生成式 AI 同样可以利用历史销售数据和外部因素，更准确地预测需求，以防止缺货和库存过剩，同时自动补货和分配库存。通过有效地管理这些方面，零售商可以简化其运营并提高性能。
人才转型
第三个可能产生影响的领域是人才转型，零售商可以充分利用聊天机器人进行招聘和入职培训，从而提高流程效率。入职后，员工可以获得由生成式 AI 创建的个性化和适应性培训计划，帮助识别个人的学习风格和知识缺口。
IBM 商业价值研究院 (IBV) 最近的一项研究显示，为现有员工培养新技能是高级管理层领导面临的首要人才问题。受访的零售业高管将“科技文盲”和“为现有人才培养新技能”列为其组织目前面临的两大人才挑战。受访的零售业高管估计，未来三年，由于实施 AI 和自动化，他们有超过 41% 的员工需要重新学习技能。近一半的受访零售业高管表示，他们会投资技能再培训，而不是从外部招聘。
IBM 开发了 AI 解决方案来帮助满足这些需求。零售行业可以通过三种模式访问 IBM 的 AI。其中最突出的是 IBM watsonx， 这是一套 AI 产品组合，可以提升生成式 AI 在核心工作流中的影响，以提高工作效率。其他 IBM AI 产品包括 IBM watsonx Orchestrate、 IBM watsonx Code Assistant 和 IBM watsonx Assistant。第三种模式是通过开源平台 （例如 Red Hat OpenShift AI） 以及与合作伙伴的产品无缝整合。
IBM 推出 watsonx，帮助企业利用生成式 AI 和基础模型带来的各种机遇。Watsonx 由 IBM watsonx.ai 组成，IBM watsonx.data 和 IBM watsonx.governance。Watsonx.ai 是新一代企业级开发平台，专供 AI 构建者通过开放且直观的用户界面培训、验证、调整和部署传统机器学习和由基础模型提供支持的全新生成式 AI 功能。watsonx.data 是基于湖仓一体架构和开放数据格式的数据存储库，旨在管理基础模型的企业数据。第三个组件是 watsonx.governance，预计将于 2023 年 12 月推出，这是一套强大的工具，用于指定和管理企业范围的治理流程并控制风险。
展望未来，零售商可能会利用 watsonx.data 来帮助利用大量相异的非结构化客户数据，并在 watsonx.ai 中构建模型，来充分利用推荐算法，从而实现个性化的购物推荐。在客户同意的情况下，根据过去的购买和浏览行为，零售商可以创建虚拟试戴工具以及开发交互式购物助手。一旦可用，watsonx.governance 就可以集成到这一流程中，来帮助零售商以合乎道德和负责任的方式管理客户数据。
有了这些工具，零售商将处于有利位置，能够将生成式 AI 作为其战略不可或缺的一部分，并将有能力应对日益复杂且快速变化的消费环境。
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