人工智能對電子商務的影響

自大模型和生成式 AI 流行以來，已經在電商行業內掀起了一股應用熱潮，不僅改變了傳統的電子商務的經營模式，甚至還滲透到其電商交易的每一個環節，為電商企業發展帶來了前所未有的機遇和挑戰。

AI助力電商發展取得新突破

隨著AI技術在電子商務領域的廣泛應用，給電子商務的發展帶來了日新月異的變化。有了AI技術的加持，現代電商不斷發展新動能，大幅度提高平臺的商品質量和工作效率、降低經營成本、優化用戶體驗、增強內容吸引力。

首先，AI代理可以自動執行重復性高的任務，如數據錄入、訂單處理等操作，可以顯著提高電子商務運營的效率和工作人員的工作效率。AI技術通過大數據分析，為企業提供市場趨勢銷售預測、智能補貨、庫存管理、物流調度，為減少缺貨或積壓的風險等提供決策支持，優化資源配置。在供應管理方面，AI技術能夠對供應鏈進行智能調度和優化，提高貨物流轉效率，減少供應鏈中的冗余環節，降低成本。在需求預測方面，通過分析市場數據，AI可以預測未來的供需變化，幫助商家提前做好準備工作，調整庫存和供應鏈策略。在人員配備方面，自動化應用減少了傳統電商各個環節的人員配置。甚至在直播這個與客戶面對面的交流平臺上，隨著AI數字人主播的出現，將為商家節省更多的人力成本。尤其是AI數字人主播的形象和表現越來越接近真人，用戶滿意度越來越高，成為電商直播的新趨勢。這些AI技術的應用將助力企業實現運營自動化，大大提高了企業的運營效率，為電商企業運營提供前所未有的創新路徑。

其次，AI技術應用使得電商企業的市場營銷手段實現了劃時代的變革，精準營銷在大數據時代變成了可能。同時，AI代理還能輔助內容創作，生成吸引用戶的商品描述和營銷文案，使得營銷文案的質量大大提高。

在電商個性化推薦系統中，AI技術通過大數據能實現對用戶興趣偏好的分析把握，并根據分析結果精準地為用戶推薦其感興趣的內容，讓廣告效益最大化，減少電商企業的運營成本。

AI采用人工智能深度學習技術，通過用戶網絡行為學習了解用戶的閱讀習慣、偏好和行為模式，結合大數據分析技術，能夠快速分析出大量用戶的興趣點，從而進行精準推薦，廣告更加貼合用戶的實際需求，減少無效廣告的推送，提高廣告轉化率。同時AI技術還能跟蹤廣告投放效果，使商家及時調整營銷策略。AI技術還可以根據用戶行為習慣，進一步糾正問題，提高商品的點擊率和曝光率，并發現潛在的市場需求，為平臺的長遠發展提供決策支持，這些技術手段都有助于電商企業的成長和發展。

在電商營銷文案生成環節，AI的寫作技術可以模擬人類的文筆和寫作技巧，生成高質量的文案，同時可以根據不同對象環境，自動改變腳本內容，不僅提高了電商腳本生成的質量和速度，同時讓中小企業能很好地運營電商賬號。AI的視頻自動生成功能，簡化了個人對視頻的編輯工作，減少了電商運營的工作量，生成的內容豐富，形式新穎，在營銷過程中提升了用戶的體驗感，成為營銷中的重要組成部分。

最后，AI技術的應用，極大增加了電商平臺用戶的體驗感。主要表現在兩個方面。一方面是個性化推薦能夠滿足用戶對內容的定制需求，提高了用戶的體驗感。AI的深度學習技術，可以不斷了解用戶需求，進行精準投放，自動呈現用戶感興趣的內容，節約了用戶時間，實現了提高用戶滿意度的目的。同時也增強與競爭對手的差異化優勢，容易形成固定的客戶群體，增加客戶的黏性。

另一方面，AI通過智能客服機器人和語音助手等技術，廣泛應用于售后，能夠為客戶提供24小時實時互動的客戶服務。智能客服機器人和語音助手隨時可以和用戶進行有效的交流和互動，同時導購系統通過不斷與客戶對話了解用戶需求，實現精準個性化推薦，減少用戶在選擇過程中的時間成本，提升購買轉化率，簡化購物流程，增加用戶滿意度。同時，AI在生成內容時，還可以結合VR和AR技術，為用戶提供了更加直觀和新穎的表現形式，例如：部分電商平臺通過開發“虛擬試衣”算法，用戶可以在線實時選裝、換裝并查看效果，增強了購物體驗并促進了銷售，各種智能技術的應用，吸引客戶以全新的方式參與和體驗內容，從而獲得了更多的商業機會。

不可忽視的問題和挑戰

從數據化管理的角度來看，AI技術可以完成大量的信息收集，包括它能夠很好地處理一些較為復雜的指標，提取其中重要的信息，然后進行總結。其應用給電商發展帶來了新的商業模式和機會，但不可忽視的是同樣也帶來了不少問題和挑戰。

當前，AI技術發展還不夠成熟，在電商的多個環節有時因為算法的不完善或原始數據的質量不高等問題，在實際應用中還存在一些錯誤的判斷和缺乏靈活性行為，商家在應用技術的同時要時刻注意這些問題，優化算法，使得AI技術能夠更加有效地為企業服務。

在營銷方面，雖然AI技術可以智能化推薦，精準鎖定目標群體，但當問題較為復雜或者查詢目標非標準化的時候，AI的靈活性就略顯欠缺，比如，有時AI技術會為用戶推薦一些重復性的內容，導致錯誤的推薦，用戶收到不適宜的商品，增加退換貨的頻率和成本，從而影響用戶的購物體驗，同時也影響了企業的決策，甚至損害商家利益和信譽。

在客服領域，雖然AI技術的應用極大提高了工作效率，降低了工作成本，但依然存在著一些問題。 AI客服在面對相對復雜的用戶需求時，尤其是客戶在各種情緒化表述的情況下，識別用戶的意圖不夠精準，導致溝通上產生困難；AI技術在監測和管理用戶評價時，可能無法靈活處理并及時響應用戶的投訴和反饋，致使用戶體驗下降，這些都是商家應該隨時關注的問題。

在商品的物流倉儲方面，AI模型可以預測商品市場行情，從而提供有效的商品庫存管理策略，但是由于技術尚不成熟，有時候會對市場趨勢預測不夠準確，導致商家出現庫存積壓或者缺貨的情況，影響了企業經營。

此外在商品物流方面，AI技術進行優化配送路徑，但在一些情況下可能由于未能實時響應交通狀況或天氣變化，導致配送延遲。因此，無論是倉儲還是物流，目前都是以人工操作與AI技術相結合為主，避免由于AI技術不成熟，倉儲物流受到不良影響。

數據安全是AI技術運用的關鍵

AI技術在大量的數據被收集、存儲和分析這個過程中，數據就像一把雙刃劍，為企業帶來益處的同時也會帶來嚴重的風險問題。就目前看，如何確保數據安全是AI技術發展需要解決的最大問題。

在技術層面上，數據存在泄露風險。現在網絡的任何商業行為都會留下痕跡，使得大量個人隱私數據被泄露的可能性增加，例如個人的一些應用程序的賬號和密碼，存儲在云端或分布式系統中，如果系統安全措施不到位，極易遭受黑客攻擊，從而竊取數據。AI的深度學習模型也可能存在安全漏洞，黑客有機會通過模型輸出結果竊取相關模型的參數，從而泄露相關隱私數據。漏洞的存在使得防御難度增加，需要持續地監控和修補。另外模型內部泄露、分布式學習環境的開放性也是數據泄露的主要風險之一，增加了數據泄露的潛在風險，黑客可能利用這些漏洞對模型進行攻擊，導致模型失效。同時，網絡系統在管理上，缺乏嚴格的訪問控制機制，使得未授權的個體可能在獲取相關信息時，進一步增加數據泄露的風險。

數據泄露還存在其他的人為因素，如果企業數據管理制度不完善，數據收集、使用和處理沒有嚴格的管理和控制措施，員工在處理數據時可能沒有遵循既定的隱私保護和數據安全政策，很有可能會無意中泄露相關數據。例如員工將公司數據發送到個人賬戶中或者將數據輸入到各種搜索引擎或人工智能工具中；員工成為網絡釣魚的受害者，在未知狀態無意中造成數據泄露；企業高層能夠接觸到大量敏感信息，稍有不慎，就會造成數據泄露。當然，出現這些問題很大程度上是員工數據安全意識不足，因此企業針對員工進行數據安全培訓是必不可少的。

AI技術是近年來涌現的新興技術，現有的法律法規還未能完全覆蓋，對于數據泄露事件的懲罰力度有待進一步加強。AI技術為電子商務發展帶來了革命性的變化，不僅提高了運營效率和客戶滿意度，還推動了電子商務各個環節上的創新。隨著技術的進一步發展和應用，AI技術將在電子商務領域發揮更加重要的作用，相關企業也應積極擁抱AI技術，規避相關風險實現企業可持續發展。

（作者單位：武漢市第一商業學校/河南農業大學）