但大多数部门都处于初始部署阶段，这决定了AI能做什么，不能做什么。电子商务是新一代技术的领导者和首批主要受益者之一。
电商中的品牌纷纷投资AI功能。事实上，随着2019年至2025年零售和电子商务行业的复合年增长率(CAGR)达到42.8%，预计投资只会增加。显然，这些公司已经意识到了AI的一些优势。
如今的消费者期望每个渠道都有便利性和灵活性——人工智能通过个性化体验和更详细的客户体验来实现这一点。那么，在其他行业的用例还处于小众地位的情况下，电商商家如何利用AI呢？
人工智能在电子商务中的应用
从最著名的解决方案开始——聊天机器人可以自动执行社区管理、客户参与甚至销售线索。根据Gartner的调查，到2020年，普通人与机器人的对话将超过与配偶的对话。同时，到2022年，70%的白领每天都会与对话平台互动。支持AI的机器人为电商商家提供了可扩展的解决方案，利用自然语言处理(NLP)全天候工作，帮助人们找到合适的产品或提出投诉。同样，它们与组织的内部应用编程接口集成在一起，以提供产品可用性的可见性或帮助员工参与客户参与。
在其他地方，人工智能通过学习越来越多的数据，帮助品牌与客户建立有意义的关系。消费者访问网站时，会留下很多数字面包屑，大部分还没用过。然而，人工智能使零售商能够快速过滤交易数据，帮助员工从趋势、购买模式和营销线索中获得洞察力，并将其转化为更好的决策。
在数字时代，零售商必须能够将他们的买家放在上下文中，优化和缩小搜索结果。人工智能使企业能够利用Cookie数据，并为消费者提供高度定制的产品。通过使用自然语言处理功能、图像、视频和音频识别，零售商可以了解客户的真实需求。
显然，AI在电子商务中有很多用例。虽然有些优势比其他优势更明显，但可以肯定的是，它使企业能够为客户提供无缝体验，并使员工更有效地完成工作。那么，如何才能成功使用AI呢？
为创新做准备
没有数据，人工智能什么都不是。它从组织拥有的大量信息中获取情报，这意味着数据科学和数据工程变得至关重要。然而，从这些数据中获得见解并不容易，组织需要确保他们有应用分析的必要基础。
问题是，这些数据通常是从分散和孤立的数据源中提取的，这意味着有必要使数据更容易访问——这需要一致的集成结构。此外，筛选和对齐这些数据是一个手动过程，准备数据可能会占用大量时间和资源。
此外，实现人工智能所需的大量数据需要易腐的洞察力。这样，我们指的是洞察力，其中值会随着时间的推移而降低，我们需要尽快发现并采取措施。因此，如果公司试图收集足够的必要数据，它很快就会变得无用。
准备数据是一个复杂的过程，尤其是当大型组织倾向于将其信息传播到多个来源时。如果人工智能要产生预期的结果，那么所有这些都需要调整。这意味着数据质量已经成为电商商家需要克服的关键挑战，因为不良数据可能被证明是有害的——那么，在实现AI方面，收益是否超过了挑战？
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