当前的严厉经济环境下，AI到底该如何变现？

这是全体人工智能行业必须面对的一个锥心之问。

最近，一则关于SHEIN的新闻引起了我们的把稳：

今年夏天，三位独立设计师在加利福尼亚州联邦法院对SHEIN提起诉讼，指控这家成立于中国、总部位于新加坡的快时尚公司抄袭他们作品，并且进行出售，陵犯了他们的版权，违反了美国《打单与腐败组织法》（RICO）。

三位设计师在诉状中进一步指控，SHEIN拥有一种 "秘密"算法，它利用这种算法操纵市场数据和搜索结果，并以不公正的办法将竞争对手赶出市场，从而导致垄断行为。

原告声称，“这种算法生产的复制品将极大危害独立设计师职业生涯"。
他们还认为，"SHEIN 的人工智能（'AI'）足够聪明，能够盗用最具商业潜力的作品"。

这起案件广受关注，亦颇具意义，从该案件处理可以看出法院在监管人工智能方面可能采纳的态度，也有助于制订有关人工智能伦理道德方面的建议。

设计师的 "Floral Bloom "设计（左），SHEIN被指复制了该图案（右）

设计师的 "橙色雏菊 "图案连裤（左），SHEIN被指复制了该图案（右）

例如，原告声称，SHEIN的算法会天生虚假或误导性信息，包括产品受欢迎度、客户评价和定价趋势等。
其余通过人为浮夸性能指标和压制负面反馈，可能会利用户对其产品的可取性和质量产生误导。

这种操纵市场数据的行为将产生严重影响，使消费者根据不准确或有偏见的信息做出购买决定，不仅危害消费者的信赖，还将毁坏公正竞争环境，SHEIN可得到不公正的上风。

为应对人工智能技能运用带来的潜在风险和寻衅，一些评论家认为有必要制订负任务的人工智能利用法规，确保公正、合乎道德地利用人工智能技能。
通过整合负任务的人工智能实践，可以主动将法律轇轕的风险降到最低，比如目前的SHEIN诉讼案，企业可以采纳的行动包括：

管理：公司董事会组织建立管理机构，确保采取负任务的人工智能，并与公司的代价不雅观和文化保持同等；

政策履行：履行负任务的人工智能健全政策，不仅包括降落法律、技能和财务风险的机制，还包括根据公司自身的代价体系确定道德界线；

培训：公司对员工进行不同层次的培训，并根据员工在公司人工智能举措中承担的角色对培训进行调度。
例如：(1) 法律和技能团队不仅应接管有关利用人工智能的法律和技能风险的培训，还应接管有关人工智能道德和财务风险的培训；(2) 董事会须要接管有关道德和法律影响的培训，以建立负任务的人工智能文化；

签订条约：公司可能需依赖第三方做事供应商来支配人工智能办理方案，公司应确保建立健全的条约标准，以降落供应商供应的工具或办理方案可能引发索赔风险，以及供应商不承担任务的风险。
此外，在选择供应商时也须要采纳尽职调查；

道德影响评估：只管不是逼迫性的，但它是一种有用的工具，可确保所开展的任何项目或正在利用的人工智能符合公司的政策和法规；

道德审查：公司不妨设立一个独立的人工智能道德审查委员会，该委员会将结合道德伦理参与项目审批。

率先采纳行业举措或行为准则：行业领先企业不妨率先采取行业认可的行为准则，包括得到监管机构（如信息监管机构）的批准；

审计和监督：董事会应确保投入适当的资源，以确保所采纳的干预方法得到遵守，并处理违反公司政策的行为。

SHEIN的RICO诉讼案为企业敲响了警。
通过遵守道德框架和法规、履行稳健的数据管理、进行持续测试和监控以及促进互助和问责，企业可以降落人工智能技能引发法律轇轕的风险，尤其是在缺少监管的情形下。

SHEIN：用AI打通设计、生产、发卖闭环

过去几年，SHEIN 迅速成为环球最大的快时尚公司，其发卖的服装以低廉的价格快速生产，然后以令人难以置信的低价出售。

SHEIN利用人工智能技能识别盛行趋势，并采取在线模式短韶光内生产出成千上万件服装，从而授予快时尚全新的含义。

据Vox宣布，剖析师将SHEIN的商业模式称为"实时零售"，由于新设计最快只需三天即可完成。
据英国广播公司（BBC）宣布，正由于如此，网站上在任何时候都会列出多达60万件商品。

为提升设计效率，SHEIN还专门开拓了智能设计赞助系统，将设计变为流水线作业。
SHEIN设计部门基于时尚趋势的大数据剖析预测结果，借助智能设计赞助系统对不同时尚元素进行搭配组合，从而快速形成设计样稿。

除了预测时尚趋势，SHEIN还利用人工智能技能进行精准推举。
通过剖析用户的历史购买记录、浏览行为和兴趣爱好等数据，SHEIN能够为每个用户供应个性化的商品推举。
既提高了用户的购物体验，也增加了发卖量和用户忠实度。

其次，SHEIN利用人工智能技能进行智能客服。
通过自然措辞处理技能和谈天机器人，SHEIN能够快速响运用户的问题和需求，并供应准确的回答和建议。
这不仅提高了客户满意度，也减轻了客服职员的事情包袱。

目前，SHEIN业务已经覆盖环球220多个国家和地区，如何为环球用户供应高效的物流配送做事，成为其进一步发展的关键寻衅。

为此，SHEIN利用人工智能技能进行智能仓储和配送。
通过剖析订单数据和仓库存储情形，SHEIN能够自动化管理仓库和调度配送车辆，提高物流效率和准确性。

总之，SHEIN将人工智能技能运用于各个方面，利用包括个性化推举、图像识别、自然措辞处理、预测剖析、营销策略优化、供应链管理、敲诈检测等诸多AI技能，从而提高了企业的运营效率和用户体验。
从设计、生产、发卖等环节已经全链路融入AI。

换句话说，SHEIN并非传统电商平台，而是一家由人工智能驱动的新型电商公司。

SHEIN的商业模式：C端思维管理B端企业

今年5月，SHEIN在最新一轮融资中筹集20亿美元，公司估值为660亿美元。
这轮融资由红杉成本、泛大泰西投资和阿布扎比主权财富基金穆巴达拉共同主导。

SHEIN早在2008年景立，但一贯默默无闻，规模不大。

2015年开始走上增长快车道，其营收在2016年达到10亿元，2017年营收30亿元，2018年营收80亿元，2019年营收达到160亿元。

在2020年的疫情之下，它的营收达到了100亿美元，得到“指数级增长”；2021年营收达到160亿美元。

2022年营收230亿美元，比拟同行，达到阿里营收1168亿美元的1/4，是拼多多营收178亿美元的1.3倍。
知情人士透露，SHEIN已设定今年营收增长40%的目标。

SHEIN公司构造

之以是能够在终端以极低的售价俘获外洋消费者，SHEIN爆发式增长背后有几点“窍门”：

其一，深谙雷军“快”之道，提出“小单快返”模式

SHEIN创始“小单快返”的返单办法，即以极小的首单单量来测试市场，当消费侧有数据显示某款商品是“准爆款”时，企业再将该商品返到工厂侧增加生产订单。

与传统以订单的办法生产办法不同，“小单快返”极大降落了库存，亦改变了全体供应链的基本逻辑。

快时尚品牌运营的关键是快速且大量上新产品，同时掌握滞销率。
目前SHEIN的滞销率仅为10%，而环球快时尚头部品牌ZARA则为15%。

AI商业评论创造，SHEIN这种打法与早期小米雷军提出的七字诀“专注、极致、口碑、快”不谋而合，简而言之便是“效率”和“信赖”。

雷军表示，“用统统办法，尽可能理解用户需求、尽快得到用户反馈，尽快更新改进，这便是我们采取互联网开拓模式的缘故原由。
而用户也更相信一家效率更高、改进更快的公司能拿出更好的产品/做事，为他们持续供应更多的代价。
”

其二，以C端思维管理B端企业

传统服装厂商每每青睐稳定的大厂供应商，但SHEIN招募的供应商规模每每不大——“作坊工厂”，大工厂无法知足对小单快返的哀求，仅绑定在几家大厂风险也大。

当然，管理这些小供应商也是一个大难题。
为此，SHEIN搭建起数字化供应链体系——云工厂平台，并利用平台抢单模式对供应商进行智能化协同管理。
　　

SHEIN招募了数百家面料、辅料供应商，打造线上B2B供应商平台——SHEIN淘料网，一方面可帮助入驻供应商便捷采购面料和辅料，另一方面针对详细的服装设计，还可得到专业的采购见地。
　

而且，SHEIN云工厂平台与供应商采纳订单互助模式。
根据移动端APP和独立站的实时发卖情形，SHEIN在云工厂平台发布干系产品的订单需求信息，供应商可直接在平台接单、抢单，类似于美团外卖员和优步司机的平台抢单模式。

事实上，借助智能化和数字化技能，SHEIN将B真个供应商企业以TO C的互联网模式进行管理，这是少有前例的。

其三，All in数字化营销

如今社交营销和视频直播盛行，SHEIN以“社交平台+网红+推举算法”的模式，All in数字化营销。
　

据悉，SHEIN将原来涉及市场策划、开拓、广告、客户和互助伙伴管理等业务的多个部门整合为互助伙伴管理、同盟互助、广告投放、营销创意四个团队。

个中，互助伙伴管理与同盟互助管理团队紧张职能是外洋网红、同盟伙伴的开拓和掩护，广告投放团队紧张职能是向外洋社交媒体和SEM（搜索引擎营销）投放广告，营销创意团队紧张卖力市场调研和营销方案的策划设计。

SHEIN不仅在Instagram、Facebook、Twitter、Pinterest、TikTok等外洋头部社交平台创建账号，而且针对不同国家和地区市场、不同的服装产品类型，在主账号下创建了80多个子账号，形成账号矩阵，由主账号对子账号进行引流，每个子账号专门做事于特定的目标客户群体，实现对粉丝用户的差异化营销。

为吸引用户持续登录SHEIN移动APP和发卖网站，SHEIN设计了多种用户参与游戏和积分系统。
用户常常登录SHEIN网站或APP、参与游戏、分享谈论，可赚取相应积分，100积分即是1美元，可直接用于在SHEIN网站或APP的购物抵扣。

结语

当下，人工智能面临巨大变现压力。

B端和G端客户受经济大环境影响预算骤降；C端尚未涌当代表性爆款产品；即便是火了近一年的大模型也未见清晰的商业模式，且研发投入颇大烧钱持续。

估值/市值大幅缩水、裁员成为常态，行业难以摆脱困境，前景令人担忧。

环球经济面临下行压力，中美贸易形势依然严厉，中国经济仅靠内循环难以从根本上办理问题，还需一批环球化公司成为新的增长引擎。

不少人寄托于科技创新公司，今年以来大模型带来了一波创业巨潮，但纯AI技能公司大多陷入盈利泥潭，这与学术派创始人缺少商业和产品化基因不无关系。

SHEIN迎来的诉讼大概颇有争议，但它指明了一个事实：如果运用得当，AI在走向商业落地和变现的过程中每每能起到意想不到的催化剂浸染。

或许，那些拥有商业深刻认知，并深知如何把AI运用于商业场景、转化为代价的公司，更值得关注！

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/rEhbL5cA2KV6H-2yFgUs0w

http://www.shanxishangren.com/b2b/news/show.php?itemid=69873

https://www.woshipm.com/evaluating/5547529.html

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