陈建勋 是一个 Artefact 专门从事奢侈品和零售业的合作伙伴，拥有 20 年推动端到端 data 和数字化转型的 B2C 经验。.
Artefact 中国成功举办了第二期时尚人工智能闭门会议。行业领导者齐聚一堂，共同探讨人工智能如何在时尚和零售领域从实验走向规模化部署，以及以人为本的方法如何指导下一阶段的智能转型。.
虽然 AI 为行业带来了巨大的可能性，但大规模实施仍然充满挑战。总体而言，只有少数零售商成功实现了大规模个性化运营，许多企业仍然受制于人才准备和变革管理方面的差距，从而放慢了转型的步伐。.
在整个行业中，始终存在三个核心挑战。.
- 消费者偏好正以前所未有的速度演变，及时捕捉新趋势变得越来越困难。.
- 随着人们对个性化体验的期望不断提高，品牌在大规模持续提供个性化体验方面却举步维艰。.
- 除了技术部署，采用人工智能还需要进行重大的组织和人才转型。.
要实现真正的转型，就必须重新思考人工智能如何为人们--消费者、客户和一线团队--赋能。.
1.人工智能洞察消费者：将社会声音转化为战略
来自 消费者与市场 从这个角度看，人工智能可以超越传统的社交聆听，成为 “从声音到洞察力的引擎”。.
- 深度解码:使用 GenAI 从非结构化社交聊天中提取高粒度 data（场合、偏好、角色）。.
- 趋势检测:识别 “加速信号”，在零售业出现宏观趋势前 3-6 个月进行预测，从而做出更明智的产品和库存决策。.
- 可操作的情报:将这些文化转变直接映射到内部产品类别，以减少对 “直觉 ”的依赖，并确定设计工作的优先次序。.
Artefact 为一家全球时尚客户提供人工智能部署支持，以跟踪品牌长青、开发类别和产品洞察力、监控活动绩效并识别新兴市场趋势。这些洞察力被用来更好地为产品开发决策提供信息，并根据不断变化的消费者信号调整内部优先事项。.
2.人工智能客户定位：大规模个性化
“我们的目标是在客户生命周期内提供超个性化的客户体验”。”
从客户的角度来看，人工智能可以推动客户从简单的细分到代理式的超个性化体验。.
- 增强销售能力:在 WeCom 等平台上为销售助理（SA）配备 “Copilots”，以管理客户生命周期、推荐产品并生成个性化内容。.
- 业务影响:案例研究表明，人工智能驱动的产品推荐可使转换率提高 3 倍，“命中率 ”也明显高于标准的畅销产品列表。.
- 全渠道整合:无缝连接在线（DCom）和离线零售 data，创建 360 度客户视图。.
Artefact 为一家时尚奢侈品客户实施了机器学习模型，为每位客户提供个性化的产品推荐。在这些建议的基础上，人工智能被直接用于在客户化应用程序中创建量身定制的 “整体造型 ”建议，使销售人员能够向客户提供完整的造型选择。这种增强的个性化服务有助于提高转化率和单笔交易量。.
3.用于销售和零售培训的人工智能：智能教练“
从员工的角度来看，人工智能可以使学习具有互动性和适应性。.
- 虚拟角色扮演:销售助理可以与预定义的人工智能角色一起练习销售场景，并就其语言和内容表现获得即时、客观的评分。.
- 互动问答中心:导师可以使用人工智能从培训文档中自动生成测验，而 SA 则可以根据个人 KPI 获得个性化的学习路径。.
例如，某全球运动装品牌采用 GenAI 对所有零售员工进行 1:1 角色扮演培训。GenAI 就像客户一样，在特定场景下以特定角色与零售员工互动；GenAI 就像教练一样，评估零售员工在互动环节中的表现。由于教练的带宽限制，这在以前是不可行的。.
Artefact 与一家全球运动装品牌合作，部署了一个由 GenAI 驱动的解决方案，为零售员工提供 1:1 虚拟角色扮演培训。该系统模拟了不同的客户角色和场景，同时还在每次培训后提供结构化的绩效反馈。通过消除传统培训师的带宽限制，这种方法大大增加了个性化练习的机会。.
4.AI is about people：转型导航
“人工智能是副驾驶，而不是自动驾驶。采用人工智能最好的组织是那些将人类智能与人工智能结合得很好的组织”。”
要推动人工智能在时尚界的应用，我们需要推动组织和人才的变革，强调技术是 “副驾驶”，而不是 “自动驾驶”。.
- 领导力与文化:要想取得成功，需要领导层的明确认可，并转向 “增强而非替代 ”的思维模式，以保持专业特性。.
- 克服孤岛现象:我们讨论了任命 “商业翻译 ”的问题--他们是 data 科学与前沿之间的桥梁，以确保人工智能工具立足于日常现实。.
- 人工智能促进变革管理人工智能：使用人工智能来推动变革管理的新形式（例如，用振动编码向业务部门更快地展示用户界面/用户体验，用人工智能制作视频来推动变革的兴趣和承诺）正变得越来越有说服力。.
人工智能在时尚界的应用不仅仅是算法的问题，而是为人们提供了解消费者和市场的工具，与客户建立更深层次的关系，并在人工智能驱动的时代实现职业发展。.
