今年8月中,全球零售龍頭Walmart資深副總裁Stephanie Wissink在法說會時,公開了自家運用生成式AI的成效。他們用這項技術來建立及完善上億款商品的目錄數據,處理了8.5億筆資料作業,用同樣時間完成同樣的作業,「需要近100倍的人力。」這位高層強調。
更重要的一點是,商品目錄資料品質的改善,幾乎影響了Walmart所有的業務,從門市銷售、電商營運、倉儲管理到供應鏈管理等,都帶來了正面影響,這是一項影響遍及Walmart所有業務和營運的關鍵作業,生成式AI創造了媲美100倍人手的生產力。
Walmart的經驗引起了大家高度的討論,這是目前極少數公開成效的跨國企業生成式AI實例,甚至有資訊長告訴我,終於看到了一個真正有成效的GAI實例。知道這件事後,我就對Walmart怎麼導入和運用生成式AI非常好奇,我們負責零售科技的記者郭又華,盤點了他們所有公開的資料,也特別向業界、學校專家請教,寫出了1200期的封面故事「零售龍頭如何擁抱 GenAI」。
我才知道,全球零售龍頭已經大規模地將生成式AI,導入到不同領域的業務和營運。他們打造了不同專門用途的Chatbot,從服務顧客的購物助手,到員工的超級個人化助理,供應商專門客服、還有支援數千家門市的店員助手。
當一家門市有批商品即將到期時,店員助手可以提醒這家門市的店員,你們這家門市,哪些商品最可能因過期而報廢,得特別小心,甚至建議店員如何減少報廢品,提供降價促銷、調整貨架位置、退貨或捐做公益的具體執行作法。Walmart的GAI門市店員助手,不只是一個FAQ快速查詢窗口,而開始像是一位門市管理顧問的角色了。
同事特別向高雄科技大學行銷與流通管理系副教授歐宗殷請教,他對Walmart生成式AI的觀察。歐老師曾借調到統一資訊擔任總經理,現在還是統一集團的顧問,協助統一集團發展各種數據、AI,甚至是最新的生成式AI應用。
歐老師從過往的經驗歸納,零售業應用生成式AI時,可以分成5個階段,從加速開發、分析銷售與產品數據、建置企業KM工具、影音內容創作,到最後一個階段是用於顧客服務、行銷與推薦。每一個階段,都可以產生四種價值,從持續改善生成內容的精準度、創造實質效益、優化各種體驗,甚至是業務模式創新。越後期的階段,這四種價值的含量越高,對企業也越有價值。
他認為,Walmart的生成式AI運用已經擴散到多個階段,尤其,Walmart在第五階段的GAI應用,例如用GAI強化購物體驗同時,又能搜集顧客看重的價值和購物意圖,這些資訊回過頭又能強化其他階段的做法,來強化對於銷售和產品數據的分析能力,甚至是自家企業管理的KM。
GAI爆紅不過才2年,Walmart也不是憑空就發展到又廣又深的應用程度。這家零售龍頭過去花了好幾年,自行打造出了能善用多公雲資源的雲原生開發平臺,以及涵蓋MLOps一條龍的AI開發平臺,讓他們得以快速導入生成式AI,展開大規模的應用。
Walmart的生成式AI規模化發展經驗,不只值得臺灣零售業借鏡,連金融業、服務業,這類顧客導向型產業,也能夠向零售龍頭好好學習。
專欄作者
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