從個性化商品推薦到營銷內容創建再到代碼生成，生成式 AI 正在提升顧客體驗、優化運營并提高生產力。

NVIDIA 進行的一項新調查顯示，98%的零售商計劃在未來 18 個月投資生成式 AI 技術。

這使得零售業成為最快采用生成式 AI 來提高生產力、改善客戶體驗和提高效率的行業之一。

零售業的早期部署包括個性化商品推薦和自適應廣告，零售商在最初測試中使用了 OpenAI 的 GPT-4 等現成模型。

但許多人現在已經意識到開發定制模型的價值，這些模型基于其專有數據進行訓練，能夠以一種可擴展、高成本效益的方式生成適合品牌調性的個性化結果。

在構建模型之前，企業必須首先考慮各種問題：是選擇開源、閉源還是企業模型？如何規劃訓練和部署模型？如何托管模型？以及最重要的——如何確保未來的創新技術和新產品能夠輕松融入其中？

NVIDIA AI Foundations 等新產品精選了 NVIDIA 優化的企業級基礎模型和領先的開源預訓練模型，為零售公司提供了構建定制模型所需的模塊。借助 NVIDIA NeMo 這一用于大型語言模型開發的端到端平臺，零售商可以利用最先進的技術大規模定制并部署他們的模型。

生成式 AI 用例

多模態模型引領著生成式 AI 發展的新前沿。這類模型能夠處理、理解并生成來自文本、圖像、視頻和 3D 渲染資產等多種來源的內容和圖像。

這使得零售商只需提供幾行文本提示，就能為品牌營銷和廣告創建引人注目的圖像或視頻。此外，還可利用現場和試穿產品圖片結果來提供個性化購物體驗。另一個用例是生成產品描述，生成式 AI 可以智能生成詳細的電商產品描述（包括產品屬性），并使用元標簽大幅提高搜索引擎優化（SEO）表現。

許多零售商首先在內部部署來試用生成式 AI 技術。例如，一些零售商正在利用 AI 驅動的計算機代碼生成器來提高工程團隊的工作效率，這些代碼生成器可以編寫優化的代碼行，以實現指定的結果。還有一些公司正在使用定制模型為不同受眾群體生成營銷文案和促銷信息，從而提高點擊轉化率。同時，聊天機器人和翻譯機器也在幫助員工完成日常工作。

為了提升客戶體驗，零售商正在部署由生成式 AI 驅動的購物顧問，它們能以定制的對話風格為客戶提供個性化的產品推薦，并顯示所推薦產品的圖片。例如，如果顧客希望看到所推薦的產品在家中的效果，通過上傳房間照片即可進行產品展示。另一個用例是客服多語種聊天機器人，它能夠回答簡單的客戶咨詢，并且將復雜的問題轉給人工座席，以便提供更好、更高效的服務。

近日，NVIDIA 首次發布了年度《零售與快速消費品行業 AI 現狀：2024 年趨勢》調查報告，深入剖析了零售業應用 AI 的現狀、AI 對收入和成本的影響以及正在塑造行業未來的新趨勢。

審核編輯：劉清