人工智慧技術雖然還處在持續發展和創新的階段，但也應認識到在人工智慧與「電子商務」高速發展的背景下，傳統零售行業正在經歷翻天覆地的變化。現今，傳統零售業與電子商務領域正在進行多方面的融合。人工智慧賦能的電子商務領域解決方案和產品在近幾年內爭先落地，在零售業的各個環節中掀起狂風浪潮。
隨著電子商務的普及，零售業內領先企業與初創公司都在試圖整合前沿技術，進行電子商務領域人工智慧技術應用落地的嘗試以搶占新興市場份額。在此背景下與人工智慧相關的機器學習、計算機視覺、強化學習等技術已經在不同場景下逐步落地。
一、人工智慧在電子商務領域的市場規模
電子商務領域主要是指基於網際網路如**、亞馬遜、京東等的多維度商品銷售平台，或者如特斯拉、耐克、casper品牌直接運營的網路門店。
受益於數位化與人工智慧技術的發展，近年來電子商務領域的運營成本正在逐年下降，並且由於其低門檻的人人都可為商家的銷售模式，電子商務擴充套件極其迅速。全球電商市場的銷售額在2023年為2.8萬億美元，到了2023年能夠增加75%，達到4.9萬億美元。其中中國是全球規模最大、最活躍的電商市場，b2c的銷售額、消費者人數均佔據全球第一。
根據阿里研究院的報告不完全統計，有近80%的電子商務賣家使用過人工智慧相關工具，而隨著盈利的增加人工智慧工具的使用頻率也在日益增長。
圖：人工智慧電子商務領域工具商品門類使用率以及工具使用頻率
二、人工智慧技術在電子商務領域的應用
電子商務領域的人工智慧應用目前集中於計算機視覺，自然語言處理和強化學習：
三、人工智慧技術在電子商務領域的應用場景
動態定價：市場的供需關係總是在動態變化，而基於供需關係的定價也會受到影響，電商需要根據實時的庫存、顧客購買的需求之間的平衡進行**的調整，才能最大化自己的利益。基於這一需求，不少電商平台會基於機器學習演算法和自身的資料進行動態的產品定價，從而實時針對現在甚至未來的供需關係進行商品**調整。
欺詐風險控制：電商平台是信用卡盜刷的重災區，在信用卡普及的歐美市場尤其如此。盜刷者會遞交大量的虛假訂單，然後通過取消退款的方式獲得現金。信用卡盜刷和欺詐對於電商平台的穩定運作產生惡劣的影響。因此電商平台也會通過機器學習技術**和判斷欺詐性的信用卡交易，及時阻止交易發生，從而控制平台上的風險。
其它場景：由於人工智慧技術在電子商務領域的場景極為複雜，本報告僅基於所選人工智慧技術案例有侷限性的進行了場景劃分，故並不包含人臉識別，活體驗證等熱門應用領域。
四、人工智慧技術在電子商務領域應用代表案例
阿里巴巴：阿里巴巴自2023年起開始推出自行研發的以圖搜圖工具「拍立淘「，拍立淘主要被應用在阿里巴巴的國內電商平台**網和海外電商平台全球速賣通中，幫助使用者更便捷地通過**搜尋自己想要找的服裝、配飾等產品，至今已擁有每日數千萬使用者。
pinterest：pinterest於2023年推出了以圖搜圖引擎visual lens，如今每月達到6億次搜尋。pinterest還將visual lens產品化開放給合作的電商品牌，如美國著名零售商target就將visual lens整合到自己的電商平台中，使得顧客可以通過匹配target資料庫中的商品。
stitch fix: 基於個性化推薦系統的時尚電商，利用使用者的喜好和購買行為資料為使用者提供一對一個性化的優質推薦。stitch fix於2023年上市，到2023年12月市值為18億美元。
亞馬遜：研究顯示亞馬遜自身以及第三方賣家在亞馬遜線上市場(amazon marketplace)中通過演算法實現大量的動態定價。100件隨機挑選的商品在一年內的**浮動可達260%，調整的頻率也從五天一次到一天一次不等。對於第三方賣家來說，動態調價能夠幫助他們獲取更多被展現給使用者看、從而獲得更多訂單的機會。
五、人工智慧技術在電子商務領域應用的侷限性
六、自然語言處理技術的未來發展趨勢
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