电子商务和零售业人工智能面临的 5 大挑战

人工智能有望通过帮助个性化客户旅程、创造沉浸式体验以及简化库存管理等核心功能来改变零售和电子商务。

然而，有效实施人工智能对于品牌来说并非没有挑战。 以下是一些主要障碍：

1. 数据错误或不足
2. 安全风险和道德问题
3. 缺乏客户信任
4. 与现有系统集成
5. 缺乏人工智能技能

让我们来看看这些挑战以及零售商克服这些挑战的方法。

不太聪明：糟糕的数据阻碍了人工智能

人工智能依赖于高质量且可访问的数据。 良好的数据可确保人工智能在零售系统（从客户分析、仓库服务、履行和交付）中的有效性——它是精确洞察和预测的基石。

零售业的一个顶级人工智能用例正在塑造个性化的全渠道客户旅程。 通过分析不同渠道（线上和线下）的客户行为和偏好，人工智能可以为每个客户提供无缝、量身定制的体验。

人工智能也是竞争对手研究的有力工具。 使用人工智能分析竞争对手的定价策略、产品供应和营销策略，可以更全面地了解市场，并确定差异化和优势领域。

然而，这些人工智能系统的有效性本质上与它们所提供的数据的质量和可用性有关。 如果数据质量差、不准确或稀疏，人工智能的见解就会有缺陷或不完整。

在线巨头亚马逊成功利用高质量数据的力量来驱动其推荐引擎，提供个性化的产品建议，以提高客户满意度并增加销量。

为了为人工智能应用程序维护一致的可靠数据流，企业应该投资强大的数据基础设施，优先实施严格的数据治理政策，并部署数据清理工具。

这些步骤有助于确保收集的数据不仅是高质量的，而且可以随时用于人工智能驱动的流程。

安全风险和道德考虑

实施人工智能会带来各种安全问题和道德考虑。 以下是最常见的风险：

1. 合规风险：不符合数据隐私法规可能会导致法律处罚并损害公司声誉。
2. 数据泄露风险：敏感客户信息有可能泄露，这可能会导致财务损失并严重损害客户信任。
3. 有偏见的决策：如果人工智能接受有偏见的数据训练，它可能会延续歧视，从而导致不公平的结果和潜在的法律问题。
4. 缺乏透明度：不透明的人工智能系统可能会导致理解决策过程变得困难，从而削弱客户和利益相关者的信任。
5. 道德问题：与隐私、同意和人工智能驱动的行为相关的问题可能会造成公司与其客户或员工之间的脱节。

解决这些问题需要企业采取积极措施，每项措施都有相应的好处：

• 定期审查数据实践和投资隐私合规软件可以帮助企业避免法律问题并与客户建立信任。
• 强大的数据安全措施不仅可以保护客户，还可以保护企业免受财务和声誉损失。
• 确保数据集的多样性并实施偏差检测技术可以带来更公平的结果并改善客户体验。
• 深入了解人工智能如何做出决策可以提供透明度以建立信任并更容易纠正错误。
• 定期道德审计和建立道德准则可以使人工智能运营与公司价值观保持一致，从而提高品牌声誉。

克服客户接受度和信任问题

零售商可能渴望使用人工智能，但这并不意味着每个客户都欢迎它。 有些人持怀疑态度，这是有充分理由的（见上文）。 其他人可能不会对一直与机器人打交道的前景感到兴奋。

Stitch Fix 是一项在线个人造型服务，提供了如何正确使用人工智能并赢得客户信任的示例。 该公司公开交流如何使用人工智能和客户数据来推动个性化服务。

Stitch Fix 还擅长在使用数据推荐产品和保护客户信息之间找到微妙的界限，从而进一步增强信任。

为了培养客户的信任和接受度，企业应考虑以下步骤：

• 通过告知客户人工智能应用程序如何运作以及如何使用其数据，提高人工智能运营的透明度。
• 通过实施安全的数据存储系统和强大的数据加密来确保客户数据的隐私，
• 构建可靠的人工智能系统和解决方案； 定期的系统测试和更新可以确保人工智能应用程序一致、准确地运行。
• 定期向客户通报人工智能的进步及其优势。
• 寻求客户对人工智能系统的反馈，并根据他们的反馈进行必要的调整。

让人工智能与现有系统和流程协同工作

将人工智能系统与现有基础设施集成可能非常复杂且具有挑战性。 亚马逊成功地将人工智能集成到其仓库运营中，可以作为一个全面的案例研究。

亚马逊庞大的仓库运营需要高水平的效率和准确性。 这家零售巨头使用人工智能驱动的机器人来分类和处理包裹，而人工智能算法则预测库存需求，从而优化其库存管理系统。 人工智能还为 Amazon Go 商店提供支持，计算机视觉和深度学习技术可以跟踪顾客从货架上挑选的商品以及他们购买的商品。

亚马逊面临的主要挑战之一是需要对员工进行广泛的培训，以便与人工智能驱动的机器人和系统进行交互。 该公司还需要更新安全协议，以防止涉及人类和机器人的事故。 亚马逊通过培训以及在机器人中加入避障系统等安全功能来解决这些问题。

人工智能集成后，亚马逊的仓库运营效率得到了提高，从而节省了成本，并由于交货时间缩短而提高了客户满意度。

缩小人工智能人才差距

对人工智能技能的飙升需求超过了供应，造成了该行业的人才缺口。 然而，企业可以通过一些方法来解决这个问题。

• 提高技能。 当配备人工智能技能时，已经熟悉公司运营和文化的现有团队成员可以证明是无价的。
• 与学术机构合作可以产生新的人工智能人才涌入。 通过赞助实验室、提供实习机会或设立奖学金，企业可以吸引人工智能和数据科学项目的有前途的毕业生。
• 培养包容、灵活和创新的工作文化是吸引和留住人工智能专业人士的关键。
• 拥抱远程工作还可以显着扩大人才库，使企业能够利用全球人工智能专业知识，促进多样性和创新。

人工智能和零售业的未来

尽管在电子商务和零售行业实施人工智能面临挑战，但回报是可观的。

成功应对这些挑战的企业正在寻求前所未有的效率； 他们还能够为客户提供高度个性化的体验。 持续探索和采用人工智能将是在这个快速发展的领域保持竞争优势的关键。