让我们超越传统零售行业，讨论先进的人工智能创新如何推动业务增长。
来源：Canva
直到最近，需求预测和库存优化还是利用人工智能的一些关键人工智能应用之一。然而，人工智能的最新发展催生了一系列创新的人工智能产品，彻底改变了零售业。
跳出框框思考!!一个独特的用例涉及优化产品图像的质量以提高销售转化率。在这种情况下，零售商利用人工智能，特别是计算机视觉技术，来增强产品图像的视觉吸引力，增加买家点击产品的可能性。
作为销售漏斗结构的一部分，点击次数的增加通常会流向更高的转化率，即销售额。进一步扩展，零售商可以进行假设检验并试验不同的图像质量，确定哪些图像属性（例如高清像素和适当的照明）有助于推动转化。
来源：Canva
计算机视觉技术使零售商能够自动实施修复程序以提高图像质量，确保它们与客户产生共鸣。
产品描述大多数电子商务网站托管来自不同卖家的产品，导致列出产品描述的方式各不相同，这些描述通常不一致且不完整。
缺乏对引人入胜的购物体验的认识和洞察力，导致风格、长度、语气和完整性不一致，可能会影响用户的购买决策。
然而，借助生成式人工智能——一种基于大型数据集生成内容（如文本、图像、视频等）的人工智能技术，公司可以生成有效的产品描述，从而提高可点击性，进而提高转化率。
这种人工智能生成的内容不仅确保信息全面，而且引人入胜且有说服力，吸引用户的注意力。进一步扩展，算法甚至可以学习用户偏好并提供最能引起他们共鸣的产品描述。值得注意的是，零售商可以根据模型结果对用户的响应能力，继续增强和构建此类人工智能系统。
这种迭代过程使公司能够随着时间的推移完善其产品描述，对其进行优化，以最大限度地提高转化效率。
卖家风险管理说到卖家，电子商务平台还可以建立一个人工智能驱动的卖家风险管理系统，以监控与产品质量、客户服务和遵守道德标准相关的风险。
人工智能可以从过去的卖家行为、客户反馈和交易记录等因素中学习，以检测违规行为或偏离预期规范的情况。此类偏差表明卖家可能不遵守平台的政策和行为准则。
分析及时发货、准确的产品描述、公平的定价和对客户查询的响应能力等因素，以突出卖家行为。那些持续收到负面评论或投诉、从事欺诈活动或违反服务协议条款的人可能会导致糟糕的客户体验并损害平台的声誉。
因此，电子商务平台可以利用人工智能主动识别此类卖家并暂停他们的参与。除了确保可靠卖家的质量外，此类人工智能系统还可以在客户之间建立信任和信心。
虽然卖家的行为可能会随着时间的推移而改变，但人工智能驱动的风险管理系统可以根据不断变化的不合规模式不断学习和适应。
欺诈检测通常，欺诈检测被认为是银行的责任，这在一定程度上是正确的。但是，想想一位客户成为零售平台上欺诈易的受害者，并试图与零售商联系以扭转销售。
来源：Canva
通常，零售商无法提供帮助，并被认为没有过错。然而，对于客户来说，零售商是信任的第一层，也就是防御。想象一下，如果零售商有一个人工智能驱动的算法，可以根据买家的购买历史识别潜在的欺诈行为，并可以引入额外的识别步骤来进行销售，那么欺诈行为已经在防御层停止了。
我们生活在一个竞争激烈的世界中，拥有差异化优势至关重要。管理和降低欺诈风险凸显了零售商以客户为中心的承诺，从而提高了客户的信任度和品牌忠诚度。
质量管理想象一下，人工智能是你的质量控制助手，在每件产品到达货架之前对其进行检查，特别是在易腐烂的产品中，保持新鲜度和确保消费者安全至关重要。
同样，计算机视觉可以通过检测缝合、面料一致性和印花对齐方面的缺陷来分析衣服的质量。通过自动化质量控制程序，零售商可以保持一致的产品标准，为客户提供优质的产品。
认知超载不同的品牌有不同的尺码指南，客户记住品牌特有的尺码往往很痛苦。众所周知，人工智能可以减轻客户的认知负担，并可以帮助提出相关建议，增强他们的购物体验。例如，如果算法根据购买历史记录、用户特征以及可能的尺码偏好反馈来建议尺码。你去吧 - 客户满意度满分。
总结从优化产品图像和生成引人注目的产品描述到管理卖家风险和检测欺诈，人工智能有可能彻底改变零售业的方方面面。随着更多人工智能产品和预训练模型的开源，各行各业的免费人工智能时代将持续下去。
Vidhi Chugh 是一位人工智能战略家和数字化转型领导者，致力于产品、科学和工程的交叉领域，以构建可扩展的机器学习系统。她是一位屡获殊荣的创新领袖、作家和国际演讲者。她的使命是使机器学习民主化，并打破行话，让每个人都成为这一转型的一部分。
原文标题：How AI is Transforming the Retail Industry
原文链接：https://www.kdnuggets.com/how-ai-is-transforming-the-retail-industry
作者：Vidhi Chugh
编译：LCR
