生成式 AI 在零售的四大創新應用
2024 年 8 月 16 日
生成式 AI (Generative AI) 是一種可以根據過去所學並「創造」的最新技術，可以生成逼真的虛擬圖像、撰寫文章、編寫程式碼、創作詩歌、創造音訊影像等等。生成式 AI 在各個產業已開始有廣泛的應用，例如：在醫療領域，生成式 AI 能協助新藥開發，在娛樂產業，它可以生成遊戲場景和角色，打造全新體驗。生成式 AI 的應用廣泛，潛力無窮。
生成式 AI 在零售業的應用
目前，生成式 AI 已在零售產業中廣泛應用，對業主和消費者來說都相當有幫助，特別因為「個人化」和「創新」這兩個元素對零售至關重要，而生成式 AI 恰好能滿足這兩個需求，只要運用得當，這項技術可以精確滿足顧客，帶給消費者前所未有的創新體驗，同時協助業主優化營運效率。
- 個人化推薦：
大多購物網站會根據我們瀏覽過的網頁及購物紀錄，推薦我們可能會喜歡的商品，而生成式 AI 可以更進一步創造出專屬於每一個人的購物推薦清單。以服飾零售的應用為例，生成式 AI 除了可以分析顧客購買歷史，甚至可以分析顧客的風格偏好，生成獨一無二的穿搭建議，提升客戶滿意度和購買轉化率。 - 虛擬試衣：
知名服飾品牌運用生成式 AI 打造線上虛擬試衣間。顧客無需前往實體門市，只要在線上輸入自己的身體測量數據，如腰圍、身高、肩寬等，生成式 AI 就會創建一個符合這些數據的 3D 人物模型。顧客可以在這個與自己體型相仿的虛擬人物上試穿各種服裝，甚至顧客可以上傳自己的照片，讓系統更準確地模擬穿搭，並從不同角度查看服裝的合身效果和整體搭配的感覺，進而做出最好的購買決定。
這項虛擬試衣功能不僅有效幫助線上購物的消費者找到適合自己的商品，也能有效減少因尺寸問題產生的退貨率，實現消費者與業主的雙贏局面。 - 產品設計：
知名運動球鞋品牌利用生成式 AI 來設計商品，將目前的時尚趨勢、商品的各種材質、生物力學等資訊提供給 AI，用以生成多種設計，團隊再參考其生成的建議，設計出最舒適、耐用，又符合當前美學的球鞋款式。 - 行銷內容生成：
目前，生成式 AI 在零售業中最常見的應用就是行銷內容的生成。無論是產品描述、部落格文章、社群媒體貼文，還是其他行銷內容的圖文，AI 都能根據大數據資料 (如流行趨勢、顧客喜好、顧客搜尋時常輸入的關鍵字等) 產生能引起受眾共鳴且引人入勝的內容。此外，生成式 AI 也可以根據不同目標市場的特性，來調整行銷內容，如：文案語調、用字遣詞…等等，使得行銷策略更加精確和高效，讓團隊可以更加專注於策略規劃和創意發想。
就像 80/20 法則，我們將 80% 的繁瑣任務交給 AI，保留 20% 策劃類的關鍵任務讓團隊專注處理，確保團隊聚焦於「高價值、重要但不緊急的任務」，進而達到事半功倍的效果。
生成式 AI 的挑戰
儘管生成式 AI 在零售業有著廣泛的應用，仍面臨一些挑戰：
- 數據品質和隱私問題：需要高品質的數據來訓練模型，同時確保顧客數據的隱私和安全。
- 內容品質控管：有時候生成的內容可能與現實不符，或是品質不穩定。
- 道德和法律問題：生成的訊息若有虛假或誤導成分，若未經查證修改，可能會有法律風險。
隨著生成式 AI 技術的進一步突破，我們可以期待未來更多令人振奮的新應用誕生。無論是更加智慧化的顧客互動平台、即時生成的個人化購物體驗、依據市場變化迅速調整的動態行銷策略、產品包裝與形象影片的生成，甚至打造無程式碼 (no code) 工具，讓零售業主能夠更輕鬆地提升營運效率和優化購物體驗，生成式 AI 將持續推動零售業的變革與創新。
