从大语言模型到投资回报：如何在零售业中扩展生成式人工智能
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内容提要
零售业中的生成式人工智能（gen AI）在市场上越来越受欢迎，有潜力释放数十亿美元的经济价值。然而，由于技术能力、人才、数据质量和隐私问题等挑战，很少有零售商成功地大规模实施gen AI。零售商可以在营销、软件开发和店内运营等领域受益于gen AI。gen AI还可以通过个性化的聊天机器人助手提升客户体验。为了扩大gen AI的规模，零售商应该确定转型机会，提升人才技能，组建跨职能团队，建立可扩展的技术架构，并确保数据质量。
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关键要点
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生成式人工智能（gen AI）在零售业中越来越受欢迎，预计将释放2400亿到3900亿美元的经济价值。
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尽管大多数零售商开始测试gen AI用例，但成功大规模实施的零售商仍然很少。
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实施gen AI面临技术能力、人才、数据质量和隐私等挑战。
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零售商应确定转型机会，提升人才技能，组建跨职能团队，建立可扩展的技术架构，并确保数据质量。
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gen AI可以提升内部价值链的效率，包括营销、软件开发和店内运营。
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零售商可以通过快速获胜的用例来实现gen AI的影响，这些用例通常需要较少的资源。
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gen AI聊天机器人可以增强客户体验，提供个性化的购物建议。
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零售商在实施聊天机器人时应考虑产品性能指标、购买转化率和LLM API的成本。
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零售商需要从测试转向规模化，以避免在竞争中落后。
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零售商应识别需要转型的领域，提升人才技能，组建跨职能团队，建立灵活的技术架构，并确保数据质量。
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