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
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。
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。
延伸问答
生成式人工智能在零售业中能带来什么经济价值？
生成式人工智能预计将释放2400亿到3900亿美元的经济价值，提升行业利润率1.2到1.9个百分点。
零售商在实施生成式人工智能时面临哪些挑战？
零售商面临技术能力、人才、数据质量和隐私等挑战，导致大规模实施困难。
如何有效地扩大生成式人工智能的应用规模？
零售商应识别转型机会、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。
生成式人工智能如何改善客户体验？
生成式人工智能可以通过个性化的聊天机器人助手提供购物建议，增强客户与零售商的互动。
零售商如何选择适合的生成式人工智能工具？
零售商应实验不同的生成式人工智能供应商，评估哪个最适合其需求，并确保技术架构的灵活性。
生成式人工智能在零售业的快速获胜用例有哪些？
快速获胜用例包括AI驱动的广告工具和软件开发助手，这些用例通常需要较少资源且影响显著。
