AI 在零售業的應用

零售業導入 AI 不僅是更新軟體，還需要克服複雜的營運和道德難題。零售商可能會遇到以下常見挑戰：

• 資料孤島和資料沼澤：許多零售商的資料分散且品質低落，導致 AI 無法提供準確的即時洞察資訊，也無法做出有效決策。
• 技術債障礙：舊版 POS 系統和舊有基礎架構可能缺乏處理能力和連線能力，無法支援現代高速 AI 模型。
• 法規拼圖：遵守不斷演進的全球法律 (例如歐盟《人工智慧法》)，同時管理消費者隱私權的倫理問題，會產生重大的法律要求。
• 維持客戶信任：如果只採用 AI 支援服務，且實作不當，可能會引發消費者反彈。對於複雜或敏感的問題，購物者通常還是偏好與真人互動。
• 網路安全與深偽技術：AI 會帶來新的風險，包括複雜的網路釣魚、詐欺性產品評論和深偽媒體，這些都可能迅速損害品牌聲譽。
• 評估投資報酬率：硬體和整合的初期成本可能無法立即帶來實質成果，尤其是專案沒有明確的擴展策略時。

展望未來幾年，零售業可能會從被動產業轉變為具代理能力的自主生態系統。我們正邁入「代理式商務」時代，個人 AI 助理可直接與零售商系統協商和交易，因此機器可讀取的資料比傳統網路介面更重要。

實體商店可能會演變成「實體與數位整合」中心，也就是由即時數位孿生和情緒感知 AI 最佳化的全自動化環境，可即時調整商店布局和個人化產品設計等。最終，隨著 AI 掌握供應鏈物流和例行交易，零售業的格局可能會出現分化。大量需求將由隱形的預測演算法管理，實體店面則會轉型為高互動展示空間，人類同理心和「經驗證的真實性」將成為終極奢侈體驗。

1. Mercari：日本最大的線上市集 Mercari 運用 Google AI，讓使用者更容易聯絡客服人員。預計投資報酬率可達 500%，員工工作量則減少 20%。
2. Target：使用 Google Cloud 在 Target 應用程式和 Target.com 上提供 AI 解決方案，包括個人化 Target Circle 優惠。
3. 臺灣家樂福：臺灣家樂福在應用程式中內建對話式 AI 品酒師，可根據顧客的喜好推薦葡萄酒。
4. The Home Depot：Home Depot 打造了 AI 代理 Magic Apron，提供全天候的專業指引，包括詳細的操作說明和產品推薦。
5. Unilever：使用 BigQuery 建立數位化經銷商交易程序。Unilever 透過深入分析，現在每天可處理 75,000 筆訂單，並觸及新興市場的數百萬零售商。
6. Wayfair：Wayfair 自動化豐富產品目錄內容後，產品屬性更新速度提升 5 倍，大幅節省營運成本。
7. Dunelm：與 Google Cloud 合作，運用生成式 AI 輔助的全新產品探索解決方案，提升線上購物體驗，協助顧客更輕鬆找到產品。
8. Lush：使用 Vertex AI 和 Cloud Storage 打造 Lush Lens，這套 AI 圖像辨識系統可在結帳時辨識無包裝產品，縮短排隊時間並節省用水。
9. Miinto：為提升顧客滿意度並降低管理費用，Miinto 使用 Vertex AI Vision 辨識並合併重複的產品資訊。
10. Papa John’s Pizza：使用 BigQuery、Vertex AI 和 Gemini 模型建構預測工具，以便更準確預測顧客在應用程式中的訂單，進而調整會員方案，根據會員需求發送行銷優惠。
11. 3 Farm Daughters：這間家族經營的義大利麵公司，在 Google 文件內建 Gemini 功能的協助下撰寫社群媒體貼文。
12. Sports Basement：客服團隊使用 Gemini in Google Workspace，將電子郵件撰寫時間縮短 30 至 35%。

如要查看零售商和其他企業使用 AI 的更多範例，請參閱全球頂尖組織的 1,000 多個生成式 AI 應用實例。

與許多產業一樣，零售業的 AI 環境風險極高，技術既是強大的盾牌，也是新的安全漏洞。

一方面，AI 徹底改變了損失預防機制。零售商越來越常部署 AI 輔助的電腦視覺技術和即時交易監控功能，以減少竊盜和詐欺等損失。他們也越來越常使用 SynthID 為 AI 生成內容加上浮水印，協助顧客確認產品圖片或評論的真實性，而非損害品牌聲譽的「合成」深偽內容。

不過，整合 AI 也會擴大網路攻擊面。提示詞注入和資料中毒等新興威脅，迫使大型零售商實施嚴格的新 AI 管理政策。