如今，全球對生成人工智慧產生了濃厚的興趣。並且有充分的理由。生成式人工智慧已經為零售商和消費品牌創造了無數新機會。它代表了能力上的一個飛躍，因為它既非常強大又非常靈活。這種適應能力將幫助領導者重新定義經營企業、服務客戶和完成工作的方式。
直到最近，除了先進的人工智慧模型之外，大型語言模型或生成式人工智慧幾乎沒有被人們所熟知。 2022年底，OpenAI發布了ChatCPG。數月後，Google、微軟和Meta等公司推出了自己的巨型語言模型。
對於零售商而言，生成式人工智慧帶來了無限的機會。對於零售商和品牌來說，問題不是是否應該在其數位核心中嵌入人工智慧，而是如何和何時嵌入。
透過將其嵌入到企業的數位核心中，產生人工智慧將轉變他們優化任務、管理數據、創建更快的見解、透過新體驗進行創新、增強第一線員工以及與客戶聯繫和溝通的能力。
以下是一些零售商可以付諸行動的機會。
每個零售商的每個角色都有可能被重塑，與「人工智慧副駕駛」一起工作的人成為常態。
例如，我們已經看到ChatGPT可以透過一些方式有效地以自然、引人入勝和相關的方式進行對話、回答問題和總結資訊。該技術能夠將生成人工智慧拓展至零售客戶支援中，以協助應答查詢、產品解釋和推薦。
我們也可以期待人們執行新的使命，如確保準確、負責任地運用人工智慧系統。投資培訓人員與生成式人工智慧一起工作的企業將具有顯著的優勢。
我們已經看到零售商推動這種人工智慧支援的數位體驗的早期例子。許多百貨公司都使用人工智慧購物助手，讓購物者回答一些有關產品可用性和位置的問題，以此來提升顧客體驗。
星巴克等品牌一直在應用人工智慧演算法來為顧客提供個人化的產品推薦。生成式人工智慧將透過處理大量數據且即時提供見解的能力，推動該技術達到一個全新的高度。
將客戶的不同觀點以一種連貫的方式整合起來對零售商來說是一項難題，這個問題將變得更加緊迫。生成式人工智慧將是實現這一願景的關鍵，人們一直在談論這一願景，但尚未實現，即在任何時刻為每位顧客提供高度相關的零售建議。
生成式人工智慧非常適合需求預測和庫存管理等任務，因為該技術擅長從各種非結構化資料來源中總結見解。
透過使用歷史銷售數據、市場趨勢、天氣狀況和社群媒體情緒等來源，零售商將能夠更準確地了解即將到來的需求。這將有助於減少缺貨，減少庫存過剩，提高營運效率。
在產品設計等領域也大有可為。透過對現有設計和其他資料來源進行人工智慧微調，零售商將能夠立即產生與品牌相關且流行的設計。該技術還提供了一個機會，允許客戶按需自訂自己的產品。
生成式人工智慧有望從根本上增強零售商在其商店中融合實體和數位體驗的能力。
以商品推銷為例。透過分析產品屬性、歷史銷售和客戶偏好，生成式人工智慧將能夠建議優化的商店佈局和產品放置，並為購物者提供增強的個人化尋路體驗。
想像一下，例如，使用基於人工智慧的生成應用在當地的商店中進行引導，該應用會主動推薦與獨特偏好和需求相關的產品。
我們只是對生成式人工智慧對零售業的真正影響有所了解。但這項技術正以驚人的速度發展。這就是確保負責任地使用人工智慧至關重要的原因。這意味著為取得、提煉和部署資料設定護欄。這也意味著透過網路安全操作進行思考。在管理監管和隱私風險的基礎上，零售商可以採取更進一步的措施，以確保他們所使用的技術在設計上是負責任的。
在不久的將來，要與同行保持同步的任何零售商都必須具備強大的人工智慧生成能力。那些深度依賴這項令人興奮的新技術並開始探索如何將其應用於業務各個方面的零售商，將會獲得成功。
以上是生成式人工智慧如何重塑零售業的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
