---

Podstawy sztucznej inteligencji: podstawowa wiedza i zastosowania w modzie i luksusie

Sztuczna inteligencja (AI) przekształca branże, a zrozumienie jej podstawowych koncepcji jest kluczowe dla wykorzystania jej potencjału. Ten post ma na celu odczarowanie AI i zbadanie jej praktycznych zastosowań w eCommerce mody.

Zrozumienie AI: Kluczowe koncepcje

Definicja AI:
Sztuczna inteligencja nie jest magicznym narzędziem, ale szeroką dziedziną informatyki, której celem jest tworzenie systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zazwyczaj wymagają ludzkiej inteligencji, takich jak: rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji, I tłumaczenie językowe.

Sztuczna inteligencja szybko staje się częścią codziennych działań marek odzieżowych, od analizy trendów po obsługę klienta. Sztuczna inteligencja zwiększy wydajność wszystkich działań w łańcuchu wartości.

Terminy, które należy znać w AI

• Algorytm: Zbiór reguł, którymi kieruje się komputer, aby rozwiązywać problemy lub wykonywać zadania, stanowiący podstawę systemów sztucznej inteligencji.
• Zbiór danych: Zbiór danych używany do trenowania i testowania modeli uczenia maszynowego. Jakość i ilość tych danych są krytyczne dla wydajności.
• Szkolenie i testowanie: Szkolenie polega na nauczaniu modelu za pomocą zbioru danych, podczas gdy testowanie polega na ocenie jego działania przy użyciu nowych danych.
• Uczenie nadzorowane i nienadzorowane: Uczenie nadzorowane wykorzystuje oznaczone dane w celu zwiększenia dokładności poprzez sprzężenie zwrotne, natomiast uczenie nienadzorowane odkrywa ukryte wzorce bez wyraźnego przewodnictwa.
• Model: Wynik zastosowania algorytmu do danych, reprezentujący wyuczone wzorce służące do tworzenia przewidywań i podejmowania decyzji.
• Sieci neuronowe: Inspirowane ludzkim mózgiem, te połączone ze sobą jednostki (neurony) współpracują ze sobą warstwami, aby przetwarzać informacje.

Uczenie maszynowe kontra głębokie uczenie

Uczenie maszynowe (ML):
Gałąź sztucznej inteligencji, która wykorzystuje algorytmy do uczenia się na podstawie danych i tworzenia prognoz. Modele ML są generalnie prostsze i wymagają mniej danych i mocy obliczeniowej w porównaniu z głębokim uczeniem.

Głębokie uczenie (DL):
Poddziedzina uczenia maszynowego wykorzystująca sieci neuronowe o wielu warstwach do analizowania dużych ilości niestrukturyzowanych danych, takich jak obrazy i tekst. Modele uczenia maszynowego są bardziej złożone i wymagają znacznych zasobów obliczeniowych.

Praktyczne zastosowania AI w eCommerce w branży modowej

2. Ulepszona obsługa klienta:
Inteligentni agenci napędzani przez AI mogą interpretować i indeksować informacje z różnych formatów dokumentów, aby udzielać dokładnych i natychmiastowych odpowiedzi na zapytania klientów. Zmniejsza to obciążenie zespołów obsługi klienta, poprawia doświadczenia klientów i usprawnia operacje.

Aby sprostać tym wyzwaniom, przyjęliśmy podejście projektowe skupiające się na tworzeniu zaawansowanych rozwiązań analizy sentymentów. Te rozwiązania nie tylko identyfikują kluczowe tematy i sentymenty klientów, ale także integrują te ustrukturyzowane dane z naszymi systemami analityki biznesowej. Pozwala nam to na poprawę jakości usług i produktów, podejmowanie świadomych decyzji i bezpośrednie reagowanie na potrzeby klientów.

---

Najważniejsze informacje ze studium przypadku:

1. Analiza sentymentu: Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji konsoliduje opinie klientów na platformach cyfrowych, podkreślając problemy i możliwości. Pozwala to na reakcję w czasie rzeczywistym i poprawę usług.
2. Automatyzacja spostrzeżeń: System automatyzuje gromadzenie, indeksowanie i raportowanie danych, co pozwala zaoszczędzić znaczną ilość czasu i zasobów.
3. Analiza danych audio: Modele zamiany mowy na tekst przekształcają wiadomości audio w ustrukturyzowane dane do analizy, co ułatwia obsługę klienta i usprawnia proces podejmowania decyzji.
4. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji: Wdrożenie asystentów głosowych opartych na sztucznej inteligencji zapewnia całodobową obsługę klienta, co pozwala obniżyć koszty i utrzymać jakość usług.

Ścieżka do wdrożenia sztucznej inteligencji:

1. Zrozumienie procesów biznesowych: Zaplanuj i zdefiniuj procesy i cele biznesowe.
2. Ocena technologiczna: Oceń wpływ sztucznej inteligencji i odpowiednio przygotuj dane.
3. Projekty pilotażowe: Zacznij od małych, szybkich projektów, aby wygenerować początkową wartość, a następnie zoptymalizuj je i skaluj.
4. Wiedza ekspercka zespołu: Zbierz zespół dysponujący umiejętnościami związanymi ze sztuczną inteligencją, aby zarządzać inicjatywami związanymi z AI i rozwijać je.

ROI i korzyści:

• Efektywność operacyjna: Automatyzacja skraca czas realizacji zadań i minimalizuje liczbę błędów.
• Redukcja kosztów: Usprawnienie procesów prowadzi do znacznych oszczędności kosztów.
• Przydatne informacje: Decyzje podejmowane w oparciu o dane usprawniają planowanie strategiczne.
• Innowacja produktowa: Sztuczna inteligencja wspiera rozwój nowych produktów, dając przewagę konkurencyjną.
• Zarządzanie ryzykiem: Sztuczna inteligencja pomaga identyfikować i ograniczać ryzyko, zapewniając zgodność z przepisami.

Sztuczna inteligencja w handlu elektronicznym Shopify: Shopify oferuje różne narzędzia oparte na AI do tworzenia treści, tłumaczenia i raportowania, w zależności od planu subskrypcji. Aby zmaksymalizować korzyści, konieczne jest dostosowanie narzędzi AI do konkretnych procesów biznesowych.

Niniejszy artykuł powstał na podstawie webinarium „moda + AI” we współpracy Cyfrowa Akademia Mody I Alpenit.

---

Wniosek

AI oferuje znaczące korzyści w eCommerce w modzie, od automatyzacji opisów produktów po poprawę obsługi klienta i personalizację doświadczeń zakupowych. Integrując te rozwiązania oparte na AI, firmy mogą zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i zapewnić klientom lepsze doświadczenia.

---