生成式人工智能零售业全景探索白皮书
1. 生成式人工智能的发展现状
- 发展历程：生成式人工智能起源于20世纪50年代，经历了从基于规则的人工智能到基于知识的人工智能，再到机器学习和深度学习的演进。2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的表现标志着深度学习时代的到来。2022年，基于GPT-3.5的ChatGPT问世，引起全球关注。
- 关键技术：生成式人工智能依赖强大的计算能力和大量数据训练，通过神经网络实现文本、图像、代码、视频和3D内容的生成。
2. 生成式人工智能在零售行业的应用
- 应用场景：在前端，生成式人工智能用于智能客服和营销内容生成；在后端，用于供应链优化和风控防损。
- 具体案例：企业通过生成式人工智能建立客户细分工具，部署支持工具进行故障排除和预防性维护，以及利用客户反馈改进产品开发。
3. 企业级生成式人工智能架构
- 架构层次：包括知识库、模型选择、智能体建设和场景搭建。
- 应用建议：企业需深入理解业务需求，设计符合实际应用场景的解决方案，合理规划资源，提高技术应用效果。
4. 企业转型建议
- 战略规划：企业需综合考虑战略、投资、人才、风控与合规。
- 理性投资：保持理性与谨慎，确保投资与企业长期战略目标和财务状况相匹配，避免过度投资。
5. 中国市场现状
- 市场趋势：中国生成式人工智能市场正经历爆发式增长，企业需加快步伐，补齐人才储备、治理机制及风险管理等短板。
- 应用案例：超过2/3的受访者表示对生成式人工智能感到惊喜和兴奋，但也存在一定程度的不确定性。
6. 社会影响
- 经济影响：生成式人工智能可能加剧经济不平等，但同时也能推动经济实力的集中化。
- 社会治理：企业和社会各界需共同应对生成式人工智能带来的伦理、治理及风险挑战。
总结
生成式人工智能在中国零售行业正展现出广阔的应用前景，通过智能化和个性化服务提升顾客体验。企业应合理规划资源，确保技术应用与企业战略目标一致，同时关注市场和政策变化，积极拥抱这一技术变革。
