全球零售龍頭Walmart近日財報法說會上,揭露了更多生成式AI帶來的效益,包括技術面強化數據應用、商業面促成衝動消費,在人事面,更於特定繁瑣作業中省下近百倍人力。
Walmart有高達4億SKU商品,數據品質維護難度極高。Walmart資深副總裁Stephanie Wissink表示,他們生成式AI一大用途是,建立及完善商品目錄數據,目前已處理了8.5億筆資料。「沒有生成式AI,在相同時間內完成同樣作業,需要近100倍人力。」他說。
他並表示,「提升了商品目錄數據品質,幾乎對於我們所有業務都有正面影響。」這包括倉儲管理、訂單履行、搜尋功能、商品推薦、店員服務優化等。
這些效益如何反映在實際商業場景?Walmart執行長Doug McMillon舉例,利用生成式AI完善商品數據,有助於他們後續理解顧客的偏好和購買周期等行為模式。再搭配生成式AI電商商品搜尋功能,更強化了跨分類搜尋能力,進而直接強化獲利能力,帶來更多營收。
這是因為,消費者搜尋商品時,系統能呈現出與關鍵字本身未必相關,但符合消費者潛在購買意願的其他商品。「人們走進實體店面時,常因為衝動消費而買了不在購物清單上的東西。現在,電商也能呈現出這些促成衝動消費的商品。」他說明。
本次法說會,Walmart揭露一個新生成式AI應用計畫,針對Walmart Marketplace的第三方賣家打造客服機器人,省去賣家自己閱讀一篇篇說明文件及常見問題的功夫。這是Walmart一系列生成式AI問答機器人中的又一新作。目前,他們已經推出生成式AI購物助手,有問答、搜尋和商品比較功能,未來更會強化語意理解能力,主動根據個人情況追問問題,來提供超級個人化的購物建議,例如詢問消費者看電視情境及家裡客廳採光情況,來推薦電視規格。
Walmart更早就於內部推出生成式AI員工問答及輔助工具,整合了日常門市營運問答、庫存管理及查詢、自主學習、保險與福利管理、薪資管理查詢、員工訓練等數十種功能,並蒐集上百萬名員工的使用者回饋,來優化生成式AI開發及應用方法。
使用者回饋不是唯一Walmart利用員工來協助發展生成式AI應用的方法。他們還打造了一個名為GenAI Playground的生成式AI沙盒,提供各式開發工具及測試環境,讓員工自行打造和試用生成式AI功能。這其中還包含No-code開發工具,因此就連非技術人員也能使用。
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