如果我們稍微反思一下，電子商務中的人工智慧並不是一個全新的現象。但隨著2022 年 11 月ChatGPT 的推出，這項技術獲得了極大的普及。由於其詳細而清晰的回應（儘管因其事實準確性而受到批評），OpenAI 聊天機器人取得了非常明顯的成就：讓人工智慧成為每個人的話題。
無論你喜歡與否，人工智慧都將繼續存在。儘管大多數人對人工智慧是什麼只有模糊的了解，但作為我們企業和公司的領導者，我們有責任快速了解這項技術的影響，更重要的是，我們如何利用它。
金融、行銷、銀行、廣告。幾乎所有行業都受到人工智慧使用的影響。當然，有一個行業特別關注人工智慧，這就是電子商務產業。
在本文中，我們分享了您需要了解的所有關鍵數據，以開始了解電子商務中的人工智慧如何成為已經開始的新的技術飛躍。
但首先…
什麼是人工智慧？
人工智慧（AI）是指機器 新加坡電報數據 模擬人類智慧的能力。也就是說，它是計算機科學的一個領域，旨在開發能夠執行迄今為止只有人類才能完成的任務的演算法和系統。
簡單來說，人工智慧是基於能夠學習和適應新情況的演算法編程，從而根據學到的知識，自主地採取行動來解決問題。為了實現這一目標，人工智慧使用了不同的技術，例如機器學習、自然語言處理、電腦視覺等。
今天的人工智慧有許多實際應用。例如任務自動化、數據分析、聊天機器人和虛擬助理的創建、自動駕駛汽車、疾病預測、臉部辨識等等。
請記住，人工智慧的主要目標是提高自動化系統的效率和精度。促進執行迄今只有人類才能完成的複雜任務。
人工智慧的類型
到目前為止，人工智慧有多 響應式網頁設計與自適應網頁設計：哪一個適合您？ 種類型，可以根據其功能和特徵進行分類。這些是最常見的：
弱人工智慧或狹義人工智慧：這些系統旨在執行特定任務，例如語音辨識、影像分類、產品推薦等。這些系統不具備執行其專業領域以外的任務的能力，也不具備真正的智慧。
強人工智慧或通用人工智慧：與弱人工智慧不同，強人工智慧能夠自主執行多項任務並適應不同的情況。這類人工智慧旨在全面模仿人類智能，是一個不斷發展的研究領域。
機器學習：這是人工智慧的一個子集，專注於開發允許機器從資料中學習的演算法。這些演算法可以是有監督的（有事先指導）或無監督的（沒有事先指導），並且可用於從詐欺檢測到天氣預報的各種應用。您肯定已經在業界聽說過。
神經網路：神經網路是一種受人腦功能啟發的機器學習演算法。它們基於互連神經元網路的模擬，使機器能夠從數據中「學習」並隨著時間的推移提高其準確性。
自然語言處理（NLP）：自然語言處理是一種人工智慧技術，允許機器解釋和理解人類語言。它用於聊天機器人、虛擬助理和社交網路情緒分析等應用程式。
ChatGPT 可以歸入最後一個類別。儘管流行的聊天機器人也使用機器學習和神經網路技術來提高其處理自然語言的能力，這使其成為文字處理和自然語言任務的強大工具。
電子商務中的人工智慧
電子商務中的人工智慧
正如我們之前提到的，人工智 利瓦集團公司 慧在電子商務中的使用並不是什麼新鮮事。事實上，它已經被世界各地的各個公司所使用，特別強調改善用戶體驗、優化效率和降低成本。作為非常相關的使用範例，我們可以提到：
亞馬遜——在電子商務中使用人工智慧的領導者之一。它將其納入其中以提供個人化建議、優化物流並提高倉庫效率。
阿里巴巴：中國著名的電子商務巨頭，利用人工智慧提供個人化推薦、提高倉庫效率並提供智慧物流解決方案。
Zara – 這家西班牙公司利用人工智慧提高供應鏈效率，根據市場需求優化產品的生產和分銷。
沃爾瑪—這家美國公司使用人工智慧來分析大量銷售和用戶行為數據，讓您更輕鬆地就產品的營銷和管理做出明智的決策。
阿迪達斯：這個德國品牌利用人工智慧根據客戶的喜好和購買歷史來個性化其產品。
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我的電子商務業務需要人工智慧嗎？
近年來，電子商務產業以前所未有的速度發展。自疫情爆發以來的兩年內，美國的線上購物額已達到驚人的 1.7 兆美元。這意味著線上支出增加了 55%。
眾所周知，電子商務是從這場流行病中受益的少數行業之一。但在實體店重新開業很久之後，電子商務商店預計將繼續產生比疫情前更多的收入。以美國為例，線上購物者預計光今年就花費 1 兆美元。這一趨勢將在其他市場持續下去。
考慮到該行業似乎正在持續繁榮，人們很容易認為線上商店可能不需要任何額外的幫助來產生利潤。儘管似乎有很多線上購物者已經準備好並等待花錢，但吸引這些客戶的競爭卻異常激烈。
據 Internet Retailing 稱，在新冠疫情關閉的前四個月裡，新推出的電子商務業務數量有所增加。據估計，有 85,000 家公司建立了自己的線上商店或加入了市場。這意味著電子零售商之間的競爭非常激烈。
做什麼？
為了消除所有噪音並使自己的業務脫穎而出，線上零售商必須努力吸引潛在客戶的注意。為了獲得關注，他們需要合適的工具來實現這一目標。雖然廣告活動是吸引消費者註意力的一種方式，但人工智慧提供了許多新的和額外的可能性。
人工智慧在日常生活中的應用不斷增加。 2023年無疑是其普及之年。但零售商將主要使用人工智慧來改善用戶在其網站上的購買體驗。
當然，線上零售商使用人工智慧也有助於進一步增加銷售額、更好地了解客戶旅程並消除摩擦點。
但是……這到底是怎麼回事？
人工智慧在電子商務中的應用
雖然線上零售商需要使用人工智慧的原因似乎很明顯，但他們如何使用人工智慧很重要。人工智慧在電子商務中的能力是巨大的。目前，電子商務企業從人工智慧中受益的潛力已經很大，而且隨著技術的不斷發展，這種潛力只會進一步增加。似乎有什麼東西正在發生……非常快！
儘管技術進步速度很快，但人工智慧似乎（至少目前而言）是最快的之一。這是一個令人興奮的前景，因為人工智慧已經改善了現代生活的許多方面，即使我們還沒有完全意識到這一點。
您在網路上進行的下一次搜尋很可能已經包含為您提供答案的聊天機器人。您的線上商店的客戶也會這麼做嗎？肯定會這樣。了解人工智慧正在影響您的購物體驗的哪些方面是一件很有趣的事情。這些只是電子商務商店利用人工智慧潛力的幾種方式：
1. 回應客戶服務請求
很快，越來越多的電子商務網站將利用某種基於人工智慧的客戶體驗工具，更具體地說：人工智慧聊天機器人。
使用人工智慧來回答常見的客戶疑問不僅可以為企業節省大量時間。隨著這些工具變得更加智慧和複雜，它還將促進提供更快、更準確的客戶服務的能力。
透過分析客戶與聊天機器人的交互，人工智慧驅動的工具可以學習並更好地理解和回應他們的查詢。聊天機器人可以幫助改善整體買家體驗，降低支援成本並釋放人工幹預，從而有更多時間管理業務的其他方面。
2. AI產品圖像生成
隨著機器學習的進步，人工智慧將達到可以創建產品圖像的程度。這將限制僱用專業平面設計師或攝影師的需求（這迫使這些專業人員將人工智慧納入他們的服務中）。 GauGAN、 Midjourney和 NVIDIA 的 DeepArt.io等 AI 成像工具已經允許用戶在 AI 的支援下創建圖像和藝術（如果你願意的話）。
使用人工智慧產生產品圖像可以使小型企業和新創企業受益，這些企業通常沒有專業攝影的預算。借助人工智慧成像，可以在幾分鐘內產生產品圖像，從而節省零售商的時間和金錢。
此外，由於能夠產生各種風格和背景的圖像和資訊圖表，電子商務賣家可以創建獨特且引人注目的產品圖像，從而在競爭中脫穎而出。
人工智慧圖像生成還可以以各種尺寸和格式進行，確保產品在不同平台和設備上以最佳方式呈現。
3、產品清單優化
Listing Builder AI Assist 等人工智慧工具現在可以在幾秒鐘內根據使用者產生的關鍵字清單為賣家編寫產品清單。從這裡開始，人工智慧很快就會學會透過關鍵字優化、語氣和視角選擇以及目標受眾細分來更好地優化產品描述，因為它將能夠直接向用戶學習。
關鍵字優化是人工智慧工具可以產生重大影響的領域。透過分析搜尋數據和識別高效能關鍵字，人工智慧演算法可以幫助零售商優化搜尋引擎的產品列表，提高可見度並為線上商店帶來更多流量。
透過分析客戶數據並從客戶評論或社交媒體貼文中識別語言模式，人工智慧演算法可以幫助行銷人員針對特定受眾自訂他們的訊息，確保他們的描述引起客戶的共鳴並提高轉換率，所有這些都只需點擊一下按鈕即可。