数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
宏观经济挑战悬而未决，对于中国零售商而言，想要提高销售额，甚至只是维持销售额，就必须在“双十一”及以后强化顾客经营。AI工具可以优化顾客挽留措施，帮助电商平台打造高度个性化的顾客互动方式，为顾客带来量身定制的购物体验。
领先企业已经开始着手释放生成式AI在顾客经营上的潜力。在它们手中，生成式AI的应用不仅仅是智能客服机器人和个性化直播数字人。无论是自动生成容易被搜索引擎抓取的产品页面，还是AI总结顾客评价，一系列的改进措施有助于最大限度地提高短期销售额和顾客忠诚度。此外，淘宝AI试衣间等服务所包含的虚拟试衣功能，也能够和其他众多AI应用一样帮助零售商留住顾客、发展顾客关系。
“双十一”GMV停滞不前，也说明中国零售商必须要降本增效，才能在充满挑战的销售背景下实现盈利。生成式AI可以在这一点上发挥有效作用。例如，在生成式AI的加持下，很多以往需要大量人力的营销工作（例如：创建产品图片和生成产品描述）、商品销售和软件工程工作有可能实现自动化，从而降低成本。
强化顾客经营、推动降本增效，这两大战略目标要求中国零售商加快从AI实验过渡到大规模部署的步伐。实际上，这是全球零售行业管理团队都必须应对的挑战。但我们认为，此项投资物有所值——我们在全球范围内完成的生成式AI相关咨询项目证明，许多零售商有机会通过AI驱动的个性化举措，将整体收入提高5%-10%，营销效率提高30%-40%，软件开发效率提高25%-30%。同时，零售商可以通过生成式AI重塑一线、仓库和总部员工的工作方式，实现5%-25%的效率提升。
从长远来看，由于AI技术已开始在传统商品交易业务之外的邻近领域落地生根，中国零售商必须考虑如何利用AI寻找新的增长点，实现业务的多样化。从另一个角度说，一些非零售新锐企业可能会利用AI大举进军购物旅程中的部分关键环节（例如：灵感和策划阶段），从而打破当今电商平台的优势地位。因此，零售商必须密切关注，不放过任何颠覆者入局的“早期迹象”，同时牢记“创新才是最强大的防御手段”。
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