Artefact 在 AI Agent 的竞争中脱颖而出。.

2025 年 3 月 13 日，第二届 LVMH × 阿里巴巴云人工智能大赛圆满落幕。本届大赛以 "体验、洞察、效率 "为三大核心评判标准。它强调了人工智能在现实世界中的商业价值，推动了人工智能技术与奢侈品行业的深度融合。.

作为LVMH集团的长期数字化合作伙伴和阿里云的战略合作伙伴，Artefact利用其在奢侈品领域的丰富经验和大语言模型（LLM）应用方面的专业知识，开发了人工智能销售助理SAIA（SA Intelligence Assistant）。通过创建一个涵盖售前、售中和售后阶段的全面智能代理解决方案，Artefact 提升了奢侈品零售决策和服务体验，在比赛中取得了优异成绩。.

Artefact 认为，智能代理必须具备三种基本能力：洞察力、行动力和嵌入式工作流集成. .这些都确保了人工智能能够真正推动业务决策并提高销售效率。SAIA 在比赛中通过与零售工作流程的无缝整合，展示了这一理念--洞察产品、提供智能模拟培训、分析客户偏好并生成个性化造型建议。.

• 售前：大规模社交媒体洞察助力销售培训

奢侈品牌的新产品发布通常会受到社交媒体趋势的影响。然而，传统的 data 分析流程通常需要两到三周的时间，导致营销战略的延误。SAIA 利用 LLM 和多渠道 data 分析（包括小红书、微博和 Instagram）快速进行大规模社交媒体趋势分析，大大提高了产品定位的准确性。.

这种能力在 LV × Takashi Murakami 合作项目的发射战略中得到了验证。与传统的 data 处理方法相比，SAIA 将效率提高了 80%。.

• 销售：解码客户偏好，提供个性化造型建议

奢侈品销售人员依靠经验推荐产品。SAIA 通过分析购买历史、在线浏览行为和社交媒体互动来生成个性化的造型推荐，从而强化了这一流程。.

例如，系统可以快速识别 VIP 客户对简约时尚的偏好，并推荐中性色调的服装以及配套的鞋子和配饰，以打造完整的造型。这种人工智能驱动的方法将造型推荐响应时间从 90 秒缩短到 30 秒，同时将产品推荐准确率提高了 20%。.

• 售后服务：智能汇报和 Data 驱动的销售优化

传统上，销售人员通过手动查看客户 data 来调整跟进策略，但错误的假设或零散的信息往往会降低效率。SAIA 利用 LLM 分析销售 data，自动生成客户互动摘要，并根据购物行为模式提供可行的营销建议。这大大提高了客户关系管理的效率。.

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奢侈品零售的核心是个性化体验，而非标准化交易。随着品牌经营规模的扩大，确保每位顾客都能获得量身定制的服务仍是一项挑战。.

Artefact 的人工智能 SA 旨在增强而非取代人工销售人员。通过将人工智能嵌入零售工作流程，SAIA 提高了决策效率，完善了奢侈品客户服务，使其更加精准和个性化。.

SAIA 的核心优势并不局限于单个人工智能任务，而是能够无缝集成到整个奢侈品零售工作流程中，真正提高运营效率。.

为此，Artefact 开发了五层人工智能架构，确保了 data 的高处理效率和业务可扩展性：

• Data 层：整合商店、社交媒体和客户关系管理 data，打破 data 孤岛。.
• Data 预处理层：自动进行 data 标记和优化，以提高模型的准确性。.
• 知识层：建立特定品牌知识库，确保人工智能了解品牌特性和客户偏好。.
• 代理工作流程层：管理和协调多个人工智能代理，确保在零售应用中做出精确高效的响应。. 
• 应用层：将 SAIA 集成到现有的客户关系管理系统（CRM）和商店管理系统中，以便进行大规模部署。.

在比赛中，这种结构被证明非常有效：

• Data 和预处理层将人工智能响应速度提高了 60%。.
• 知识层使人工智能洞察力能够在多个应用程序中重复使用，大大缩短了开发时间。.

Artefact 认为，人工智能技术正在从辅助工具转变为核心业务驱动力。展望未来，奢侈品牌必须掌握三大关键能力，才能保持竞争优势：

• 可扩展的个性化：大规模提供量身定制的体验。.
• 实时趋势意识：快速适应市场变化。.
• Data 合规管理：确保安全、负责任地使用人工智能。.

这次比赛巩固了 Artefact 作为人工智能驱动的奢侈品零售创新领导者的地位。. 

近日，Artefact加入阿里巴巴云 “通证千文伙伴计划”，成为通证千文（Qwen）生态系统合作伙伴。在过去六个月中，Artefact 通过阿里云的 LLM 处理了 167 亿个代币，涉及营销、客户服务和自动内容生成等多个人工智能领域。. 

展望未来，Artefact 和阿里云将深化合作，加快人工智能在各行业的应用。.