隨著科學技術(shù)和經(jīng)濟社會的迅速發(fā)展，人工智能的應用越來越普遍，它發(fā)展對我們的工作和生活方式都產(chǎn)生了深遠影響。在電子商務領(lǐng)域，人工智能技術(shù)同樣也得到了很好的應用，并取得了明顯的效果?？梢哉f，人工智能與電子商務之間存在著密切的聯(lián)系，兩者相互影響并共同進步。

　　近年來，電子商務取得了卓越成果，人們在享受電子商務帶來的便利的同時，也對其提出了越來越高的要求，而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)則為電子商務的發(fā)展開辟了新的思路和格局。

　　人工智能賦能下的電子商務行業(yè)正以前所未有的蓬勃發(fā)展。電子商務行業(yè)正在發(fā)生一種重新定義的形式，將客戶帶入全新的體驗和滿足感。那么人工智能具體是如何幫助電子商務行業(yè)發(fā)展的呢?

　　1、智能客服機器人

　　智能客服機器人涉及到了機器學習、大數(shù)據(jù)、自然語言處理、語義分析和理解等多項人工智能技術(shù)。智能客服機器人主要功能是自動回復顧客問題，消費者可以通過文字、圖片、語音與機器人進行交流。智能客服機器人可以有效降低人工成本、優(yōu)化用戶體驗、提升服務質(zhì)量、最大程度挽回夜間流量，以及幫助客服解決重復咨詢問題。此外，據(jù)市場調(diào)研公司Gartner預測，到2020年有超過80%的零售業(yè)消費者互動都將由人工智能來完成。

　　2、推薦引擎

　　推薦引擎是建立在算法框架基礎(chǔ)之上的一套完整的推薦系統(tǒng)。利用人工智能算法可以實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學習，分析消費者的行為，并且預測哪些產(chǎn)品可能會吸引消費者，從而為他們推薦商品，這有效降低了消費者的選擇成本。

　　3、圖片搜索

　　電商平臺的商品展示與消費者的需求描述之間，是通過搜索環(huán)節(jié)產(chǎn)生聯(lián)系的。不過，基于文字的搜索行為有時很難直接引導用戶找到他們想要的商品。通過計算機視覺和深度學習技術(shù)，可以讓消費者輕松搜索到他們正在尋找的產(chǎn)品。消費者只需將商品圖片上傳到電商平臺，人工智能能夠理解商品的款式、規(guī)格、顏色、品牌及其他的特征，最后為消費者提供同類型商品的銷售入口。

　　4、庫存智能預測

　　多渠道庫存規(guī)劃管理是困擾電子商務最大的問題之一。庫存不足時，補貨所浪費的時間會對商家的收入帶來很大的影響。但是如果庫存過多，又會使營業(yè)風險和資金需求增加。因此，想要準確預測庫存并不是一件容易的事情。這時人工智能和深度學習算法可以在訂單周轉(zhuǎn)預測中派上用場了，它們可以識別訂單周轉(zhuǎn)的關(guān)鍵因素，通過模型計算出這些因素對周轉(zhuǎn)和庫存的影響。此外，學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于它可以隨著時間的推移不斷學習而變得更加智能，這就使庫存的預測變得更加準確。

　　5、智能分揀

　　智能機器人分揀不僅靈活高效還適用性很強，機器人對場地要求比較低，數(shù)量也能根據(jù)場地條件進行增減。與人工分揀相比，在相同分揀量的情況下，貨物分揀更及時、準確，分揀環(huán)節(jié)的減少讓貨物搬運次數(shù)相應減少，貨物更有安全保障。

　　6、趨勢預測

　　一般來說，圖片中會隱藏著大量的用戶信息。所以，根據(jù)用戶瀏覽的圖片，利用深度學習算法可以從中分析出最近某品類的流行趨勢，如顏色、規(guī)格、材質(zhì)、風格等，這也是電商平臺與供貨商進行談判的重要依據(jù)。

　　7、商品定價

　　傳統(tǒng)模式下，企業(yè)需要依靠數(shù)據(jù)和自身的經(jīng)驗制定商品的價格。然而，在日趨激烈的市場競爭環(huán)境中，商品價格也要隨著市場的變動做出及時調(diào)整。這種長期持續(xù)的價格調(diào)整，即便是對于一個只有小規(guī)模庫存的線上零售商來說，也是一項很大的挑戰(zhàn)。而這種定價問題正是人工智能所擅長的，通過先進的深度學習算法，人工智能技術(shù)可以持續(xù)評估市場動態(tài)以解決商品定價問題。

　　總的來說，人工智能伴隨電子商務行業(yè)發(fā)展的機遇浪潮，不容忽視。電子商務公司將迎來新的曙光，企業(yè)將能夠借助AI技術(shù)以更有意義和更高效的方式為客戶提供服務。