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运用之一。
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。

一个独特的用例涉及优化产品图像的质量以提高发卖转化率。
在这种情形下，零售商利用人工智能，特殊是打算机视觉技能，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。

作为发卖漏斗构造的一部分，点击次数的增加常日会流向更高的转化率，即发卖额。
进一步扩展，零售商可以进行假设考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。

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打算机视觉技能使零售商能够自动履行修复程序以提高图像质量，确保它们与客户产生共鸣。

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办法各不相同，这些描述常日不一致且不完全。

缺少对引人入胜的购物体验的认识和洞察力，导致风格、长度、语气和完全性不一致，可能会影响用户的购买决策。

然而，借助天生式人工智能——一种基于大型数据集天生内容（如文本、图像、视频等）的人工智能技能，公司可以天生有效的产品描述，从而提高可点击性，进而提高转化率。

这种人工智能天生的内容不仅确保信息全面，而且引人入胜且有说服力，吸引用户的把稳力。
进一步扩展，算法乃至可以学习用户偏好并供应最能引起他们共鸣的产品描述。
值得把稳的是，零售商可以根据模型结果对用户的相应能力，连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韶光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。

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、客户做事和遵守道德标准干系的风险。

人工智能可以从过去的卖家行为、客户反馈和交易记录等成分中学习，以检测违规行为或偏离预期规范的情形。
此类偏差表明卖家可能不遵守平台的政策和行为准则。

剖析及时发货、准确的产品描述、公正的定价和对客户查询的相应能力等成分，以突出卖家行为。
那些持续收到负面评论或投诉、从事敲诈活动或违反做事协议条款的人可能会导致糟糕的客户体验并危害平台的荣誉。

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停息他们的参与。
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赖和信心。

虽然卖家的行为可能会随着韶光的推移而改变，但人工智能驱动的风险管理系统可以根据不断变革的不合规模式不断学习温柔应。

常日，敲诈检测被认为是银行的任务，这在一定程度上是精确的。
但是，想想一位客户成为零售平台上敲诈易的受害者，并试图与零售商联系以旋转发卖。

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常日，零售商无法供应帮助，并被认为没有差错。
然而，对付客户来说，零售商是信赖的第一层，也便是防御。
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敲诈行为，并可以引入额外的识别步骤来进行发卖，那么敲诈行为已经在防御层停滞了。

我们生活在一个竞争激烈的天下中，拥有差异化上风至关主要。
管理和降落敲诈风险凸显了零售商以客户为中央的承诺，从而提高了客户的信赖度和品牌忠实度。

想象一下，人工智能是你的质量掌握助手，在每件产品到达货架之前对其进行检讨，特殊是在易糜烂的产品中，保持新鲜度和确保消费者安全至关主要。

同样，打算机视觉可以通过检测缝合、面料同等性和印花对齐方面的毛病来剖析衣服的质量。
通过自动化质量掌握程序，零售商可以保持同等的产品标准，为客户供应优质的产品。

不同的品牌有不同的尺码指南，客户记住品牌特有的尺码每每很痛楚。
众所周知，人工智能可以减轻客户的认知包袱，并可以帮助提出干系建议，增强他们的购物体验。
例如，如果算法根据购买历史记录、用户特色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。

从优化产品图像和天生引人瞩目的产品描述到管理卖家风险和检测敲诈，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演习模型的开源，各行各业的免费人工智能时期将持续下去。

Vidhi Chugh 是一位人工智能计策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。
她的义务是使机器学习民主化，并冲破行话，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