鞠曉玲 樊重俊 王夢媛 李若瑜

摘要：人工智能的理論和技術(shù)日趨成熟，其應(yīng)用領(lǐng)域日益拓展，極大改變了人們的生活方式與工作模式。同樣，人工智能技術(shù)在電子商務(wù)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，并取得顯著效果。本文介紹了人工智能及電子商務(wù)發(fā)展概況，并分析了人工智能在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，包括智能客服機器人、智能推薦引擎、貨物智能分揀、商品智能定價、庫存智能預(yù)測等方面，最后針對電子商務(wù)結(jié)合人工智能技術(shù)在未來發(fā)展趨勢進行了探討。通過促進人工智能技術(shù)與電子商務(wù)行業(yè)的融合，從而促進電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能；電子商務(wù)；應(yīng)用場景

引言

已有60多年發(fā)展歷史的人工智能，取得了許多驚人成就，其技術(shù)成果已應(yīng)用在我們生活中的方方面面。在1997年時，由IBM研發(fā)的“深藍”計算機擊敗了人類的世界象棋冠軍，這標志著AI時代的正式到來；在2016年，Google公司的AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍劉在石，這使人工智能幾乎成了未來的代名詞，并且在許多行業(yè)中已經(jīng)形成了“誰掌握了人工智能，誰就擁有了未來”的氛圍。人工智能已經(jīng)在金融貿(mào)易、醫(yī)藥、診斷、運輸、遠程通訊等多個領(lǐng)域都展現(xiàn)其重要價值，在電子商務(wù)領(lǐng)域也大顯身手。在過去的十多年中，我國的電子商務(wù)行業(yè)發(fā)展迅猛，給消費者生活帶來極大的便利。為了提升運營效率、提高服務(wù)質(zhì)量，各個電子商務(wù)平臺也在積極探索、不斷創(chuàng)新，以尋求更大的空間來滿足消費者的需求。人工智能技術(shù)在電子商務(wù)中的融合與應(yīng)用，為其開辟了新的發(fā)展思路與模式，為電子商務(wù)行業(yè)價值提升提供了新的可能。

1、發(fā)展概況

1.1 電子商務(wù)發(fā)展概況

電子商務(wù)是通過利用信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以商品交換為中心的一種商務(wù)活動，是對傳統(tǒng)商業(yè)活動各個環(huán)節(jié)的網(wǎng)絡(luò)化、信息化。從1990年起，我國電子商務(wù)開始起步，到現(xiàn)在已經(jīng)有29年的發(fā)展歷史，當前我國電子商務(wù)已經(jīng)處于智慧階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的碎片化以及云計算技術(shù)的日趨成熟，主動互聯(lián)網(wǎng)營銷模式涌現(xiàn)出來，逐漸擺脫將傳統(tǒng)銷售模式生硬的搬上互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀，以主動、充分互動等多元化形式與客戶進行深入溝通。

當前，我國的互聯(lián)網(wǎng)使用人數(shù)仍在不斷上升，截止到2018年，我國的網(wǎng)民已經(jīng)達到8.02億，普及率達到57.7%[1]，年齡跨度越來越大，涉及的人群也越來越廣，這為電子商務(wù)的發(fā)展提供了龐大的潛在消費者群體。另一方面，電子商務(wù)所涉及的交易范圍以及交易額不斷拓展，在2019年上半年，我國的網(wǎng)絡(luò)零售總額就已經(jīng)達到19.52萬億元人民幣。移動終端和支付技術(shù)的不斷發(fā)展，進一步促進了電子商務(wù)在網(wǎng)民中的滲透率的提高。目前，電商體系已經(jīng)發(fā)展成熟，同時其用戶規(guī)模也逐漸觸達網(wǎng)民規(guī)模天花板，各大電商平臺都積極開拓新的營銷模式來抓住消費者眼球，增加消費者購買欲望。2019年最流行的電子商務(wù)銷售模式是網(wǎng)絡(luò)直播和社區(qū)拼團，這為消費者購物帶來了嶄新的體驗。

1.2 人工智能發(fā)展概況

繼蒸汽時代技術(shù)革命、電力時代技術(shù)革命、計算機及信息技術(shù)革命之后，人工智能作為第四次科技革命核心驅(qū)動力，成為新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力和引領(lǐng)未來發(fā)展的戰(zhàn)略技術(shù)，使生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)關(guān)系發(fā)生了顛覆性的變化，我國把人工智能的發(fā)展放在至關(guān)重要的地位。2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，要對人工智能產(chǎn)業(yè)進行戰(zhàn)略部署；在2019年的政府工作報告中強調(diào)，要加快新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，推動人工智能等研發(fā)應(yīng)用。

自2006年深度學習算法的提出，人工智能技術(shù)及其應(yīng)用取得了突破性的進展。從2012年開始，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的趨勢，基于海量數(shù)據(jù)進行機器訓練，使得機器的智能程度大幅度提高，為人工智能進一步發(fā)展提供了充分的“養(yǎng)料”。在2013年，在語音和視覺識別應(yīng)用領(lǐng)域上，深度學習算法取得驚人突破，令人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化成為可能。在過去的10年中，人工智能經(jīng)歷了一個從0到1的探索過程，國內(nèi)的人工智能應(yīng)用層面創(chuàng)新加速的條件已經(jīng)成熟，全球正從“互聯(lián)網(wǎng)+”向“AI+垂直細分領(lǐng)域”[2]轉(zhuǎn)變，“AI+”讓人工智能逐漸融入到以往的各個傳統(tǒng)行業(yè)，對行業(yè)進行產(chǎn)業(yè)升級。在“AI+”時代，以深度學習等技術(shù)為核心，以云計算、生物識別等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，促進人工智能在醫(yī)療、交通、安防等領(lǐng)域的應(yīng)用，以創(chuàng)造出更大的價值[3]。

2、人工智能在電子商務(wù)中的應(yīng)用

近年來，電子商務(wù)行業(yè)日新月異，人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為電子商務(wù)進一步的發(fā)展提供了新思路。目前人工智能在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

2.1 智能客服機器人

智能客服機器人融合了多種人工智能相關(guān)技術(shù)，如機器學習、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義分析和理解等[4]，其主要功能是能夠自動回復(fù)顧客咨詢的問題，對顧客發(fā)送的文本、圖片、語音進行識別，能夠?qū)唵蔚恼Z音指令進行響應(yīng)。智能客服機器人可以有效減少人工成本的投入，提升對客戶的服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化用戶體驗以及最大程度的挽留夜間訪客流量，同時也可以替代人工客服回復(fù)重復(fù)性問題。2017年3月，阿里巴巴發(fā)布了一款智能客服機器人，其經(jīng)過商家調(diào)試和授權(quán)之后，可以取代一些客戶服務(wù)，減少人工客服的工作量，同時也保證回復(fù)消息的及時性。此外，據(jù)預(yù)測，到2020年，人工智能將取代八成以上的商家與消費者之間的互動。

2.2 智能推薦引擎

推薦引擎通過利用深度學習算法，在海量數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上分析消費者日常搜索、瀏覽與購買行為，并分析、預(yù)測哪些產(chǎn)品可能會引起消費者購買欲望，將得到的合理購買建議推送到消費者個人頁面，幫助消費者快速找到所需要的產(chǎn)品，提高用戶購物體驗，同時也可以挖掘客戶的潛在需求，促進交易進行。許多電商公司，如阿里巴巴、京東商場等都使用推薦引擎來分析產(chǎn)品的受眾人群。

2.3 圖片智能搜素

消費者的需求與電商平臺展示的商品是通過搜索環(huán)節(jié)聯(lián)系起來的。但隨著消費者對于商品特定性、精準化的需求，消費者通過基于文本的搜索行為有時很難直接找到他們想要的商品。通過計算機視覺與深度學習技術(shù)[5]，可以使得消費者快速找到所需要商品。消費者只需要將感興趣的商品拍攝上傳，利用人工智能技術(shù)，可以根據(jù)圖片中產(chǎn)品的外形板式、顏色、品牌商標等特征，為消費者推薦同款或相似類型產(chǎn)品的銷售入口。圖片搜索的應(yīng)用，建立了商品從線下到線上的聯(lián)系，極大的縮短了消費者的搜索商品的時間，降低了用戶的時間成本，提高了消費者的用戶體驗度。

2.4 庫存智能預(yù)測

電子商務(wù)行業(yè)所面臨的一項重要問題是對庫存的多渠道管理問題。庫存在不充足的情況下，會導致許多客戶流失，降低了用戶的體驗感，補貨過程中所浪費的時間也會給商家?guī)頁p失。但若庫存過多，對庫存空間提出較高的要求的同時，還要面臨著庫存積壓導致的營業(yè)風險和資金的需求增加[6]。因此，準確預(yù)測庫存對商家的經(jīng)營至關(guān)重要。庫存智能預(yù)測可以分析出影響產(chǎn)品庫存數(shù)量與周轉(zhuǎn)時間的主要因素，同時隨著時間的推移，機器學習模型更加智能化，使得對庫存的預(yù)測更加準確。

2.5 貨物智能分揀

隨著電商行業(yè)的不斷發(fā)展，我國物流行業(yè)配送范圍迅速拓展，從包裹品種角度來講，包括大件包裹、小件包裹、活物件、醫(yī)療件等。目前，快遞包裹數(shù)量增加，配送的站點增多，快遞分揀呈現(xiàn)出小批量、多品種的特點[7]。單憑傳統(tǒng)的人工分揀無法快速、準確的實現(xiàn)分揀任務(wù)，同時影響了物流配送效率與服務(wù)質(zhì)量。智能機器人進行分揀不僅靈活性高，同時還有較強的適應(yīng)性，對場地要求性較高，可以根據(jù)需要分揀包裹的數(shù)量來對機器人數(shù)目進行增減。智能分揀使得貨物分揀更加及時、準確，同時在分揀環(huán)節(jié)中，貨物的搬運次數(shù)也隨之減少，使得貨物的安全性與完整性更有保障。

2.6 商品智能定價

隨著電商企業(yè)的蓬勃發(fā)展，商家對其銷售的商品價格進行長期持續(xù)的價格調(diào)整是一項極大的挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)經(jīng)營模式下，商家制定商品價格是通過以往數(shù)據(jù)及個人經(jīng)驗。而現(xiàn)在引入人工智能技術(shù)，利用深度學習算法，可以實現(xiàn)對市場的持續(xù)性評估，以解決商家商品定價問題[8]。

3、未來發(fā)展趨勢

電子商務(wù)行業(yè)充滿了巨大的競爭壓力，深度學習、計算機視覺、語音識別、機器人自動處理系統(tǒng)等人工智能技術(shù)在今后的日子里仍在穩(wěn)步發(fā)展，“AI+”時代的到臨將會進一步推進人工智能技術(shù)與電子商務(wù)行業(yè)的融合與發(fā)展。

3.1 情感AI輔助決策

當前的智能客服機器人存在著缺乏“感情化”問題，而有預(yù)測稱情感AI將成為電子商務(wù)行業(yè)的下一次革命。當消費者在瀏覽商品時，情感AI可以根據(jù)消費者在瀏覽該商品停留的時間、了解該商品花費時間、相似產(chǎn)品的瀏覽情況、購物車添加相似產(chǎn)品數(shù)目等，通過人工智能更好地了解消費者的想法，判斷出消費者何時處于迷茫狀態(tài)，人工智能或許可以在合適的時間為消費者提供合理化建議。

3.2 過濾虛假評論

虛假評論是電子商務(wù)平臺亟需解決的問題之一。為了應(yīng)對電子商務(wù)行業(yè)中激烈的市場競爭，各商家努力提高自己在電商平臺中的排名、銷量、口碑等評價指數(shù)，因此許多商家通過“刷單”來增加產(chǎn)品銷量數(shù)，讓“刷單者”對產(chǎn)品進行評論，從而讓真實購買者通過閱讀評論對產(chǎn)品產(chǎn)生信任而進行交易，此外有些商家還會發(fā)布關(guān)于競爭對手的惡意評論。人工智能可以有效地解決這一問題，電商平臺可以利用人工智能，加強驗證和篩選有用評論來抵制惡意營銷。

3.3 提供個性化服務(wù)

隨著消費群體的年輕化，對個性化的服務(wù)需求越發(fā)突出。電子商務(wù)也需要改變銷售模式，進一步提升當前推薦引擎的功能，去迎合人類的個性化需求。通過大數(shù)據(jù)、貝葉斯算法等相關(guān)人工智能技術(shù)，實現(xiàn)智能推薦與個性化服務(wù)。可以根據(jù)消費者手機搜索、已購商品、瀏覽等記錄進行興趣推薦；根據(jù)消費者對每種商品訪問時間的活躍性進行合理推薦；根據(jù)消費者所處位置信息，推薦附件的商圈及店鋪，促進線下線上的融合發(fā)展；根據(jù)社交行為、好友關(guān)系來推斷消費者所需要的商品，真正做到千人千面的服務(wù)。

雖然人工智能發(fā)展迅速，但仍存在許多現(xiàn)實問題需要解決：隱私保護問題、數(shù)據(jù)共享問題、人工智能系統(tǒng)魯棒性等問題都是人工智能在電子商務(wù)應(yīng)用過程中將面臨的巨大挑戰(zhàn)。

4、結(jié)語

人工智能已經(jīng)進入快速發(fā)展階段，而隨著技術(shù)日益成熟、應(yīng)用日趨廣泛，人工智能在未來將成為電子商務(wù)變革的重要助推力，使得在線交易方式發(fā)生改變，也使消費者獲得了更加智能、人性化的服務(wù)。

參考文獻：

[1] 中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）.第43次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀統(tǒng)計報告[R].2019年2月28日.

[2] 朱巍，陳慧慧，田思媛，王紅武.人工智能：從科學夢到新藍海——人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展分析及對策[J].科技進步與對策，2016，33（21）： 66-70.

[3] 孫克，魯澤霖.人工智能在電子商務(wù)中的應(yīng)用發(fā)展趨勢研究[J].貴州社會科學，2019（09）：136-143.

[4] 許方恒.智能型服務(wù)機器人的設(shè)計與研究[J].電腦知識與技術(shù)， 2018， v.14（13）：192-194.

[5] 許可.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別上的應(yīng)用的研究[D].浙江大學， 2012.

[6] 樊重俊等.電子商務(wù)基礎(chǔ)與應(yīng)用（M）.上海：立信會計出版社， 2018.

[7] 李慶磊. 物流中心分揀策略的研究與應(yīng)用[D].山東大學，2006.

[8] 樊重俊等.大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用（M）.上海：立信會計出版社. 2016.

作者簡介：

鞠曉玲，上海理工大學管理學院，研究方向：人工智能、電子商務(wù)；

樊重俊，上海理工大學管理學院教授、博士生導師，研究方向：電子商務(wù)、大數(shù)據(jù)；

王夢媛、李若瑜，上海理工大學管理學院。