AI赋能电子商务领域应用发展研究
刘黎超

      【摘要】随着新时代数字技术的发展，电子商务作为一种全新的商业模式出现，这种新兴的商业模式能够满足网民对消费和购物的需求，还能够实现消费方式的便利化、实惠化和高效化的目标。然而，交易环境风险和消费者信任缺失等问题制约了其发展进程。AI人工技术的出现能够对出现的问题进行有效且高效地解决，对电子商务的效率及安全进行提升，促进电子商务的可持续发展。基于此，本文基于AI赋能对电子商务领域的发展进行研究，对AI人工智能在电子商务领域存在的应用问题进行梳理分析，并对具体的应用方式进行阐述。
      〖关键词】AI赋能；电子商务；个性化系统
引言
      疫情结束后，社会经济呈现爆发式的增长状态，我国在多个领域进行了全面的改革，人民的生活水平及生活质量随着发展，尤其AI人工智能的兴起，已经能够普及至涵盖电子商务等多个领域中，通过AI赋能，电子商务领域实现了效率的提升，对用户体验以及商家的营销都进行了优化，有效地提升了电子商务企业的市场竞争力，推动了电子商务的发展。
      在人工智能技术的惠普下，通过对大数据分析、深度学习以及机器学习等多技术手段应用到电子商务领域中，实现对平台用户相关行为数据的精准分析，进而对其进行个性化推荐发展，有助于让企业更加准确的把握用户的喜好和需求，为其制定定制化的服务。除此以外，通过AI赋能，电商平台在风险管控、供应链优化和精准营销等关键环节实现了质的飞跃，基于机器学习算法的智能风控系统可实时识别异常交易。这些创新应用为电子商务企业在市场中的发展奠定坚实的基础，为创新性发展提供新的可能，目前如何对AI赋能后的电子商务进行高质量的应用成为该领域急需解决的问题。
一、AI技能在电子商务领域中的价值
      （一）用户体验的提升
      随着互联网的高度发展，网民的购物需求越来越高，电子商务也迎来了全新的发展契机，为更好地满足用户的实际购物体验，为其制定个性化的服务，提升电子商务企业的服务品质，促进企业的发展，提升企业的竞争力，亟须企业对用户的需求和喜好进行全方位的准确把握，对其进行科学分析后制定个性化的服务。
      （二）提高供应链和物流效率管理
      在电子商务企业的规模扩张和持续发展中，供应链的优化和企业物流的效率品质都是难以避开的问题，只有能够对这两部分进行优化，才是提升企业核心竞争力和推动企业发展的关键因素。通过对AI人工智能技术的应用，进而实现对企业供应链数据的精准预测，对其进行梳理和分析后，保障企业能够对商品的实际需求和库存量的精准平衡，从而避免货物出现积压或者供应出现短缺的问题，降低企业的实际库存成本。还能够通过AI对其进行全方位的预测，保障了在订单交付的过程中不受天气以及交通等因素的影响，对货物的物流路线以及时间进行调整，降低运输的整体时间以及运输的成本，对配送的准确率以及效率进行提升。
      （三）营销策略的优化
      AI人工智能技术在电子商务领域中的深度应用可以对企业营销管理的优化升级与模式创新起到有效地推动作用。对于电子商务企业而言，采用科学的方式制定营销策略始终是运营发展的核心环节。依托于AI人工智能技术，电子商务企业能够精准高效地构建与完善营销决策体系，同步强化风险管控能力。通过对用户特征和消费轨迹的深度解析，电子商务企业可精准把握个体客户的真实需求和购物习惯，据此来设计定制化的推广方案和促销计划，显著地提升广告触达的实际效率与销售转化的实际效果。在风险防控层面AI智能算法可以持续监测用户的操作模式，及时对异常交易行为和安全隐患进行监管，切实地对交易环境的安全和稳定进行维护。通过AI技术的赋能不但可以让企业实现对营销目标的精准把握，还能对智能化的风险防御机制进行构建和完善，全面提升商业运营质量。
二、AI技能在电子商务领域中存在的问题
      （一）信息出现过载
      虽然AI人工智能技术呈现出持续进步的状态，并且已经能够深入到电子商务领域的实际应用中，可以为行业创造出丰富的创新发展机遇，但对用户会造成较为严重的信息冗余和推荐过度的现象，进而降低用户的实际体验。例如平台可通过算法对消费者偏好进行解析，而后持续推送定向广告和相关的商品促销，十分容易引发消费者的反感情绪，进而降低消费者的使用体验。
      （二）算法出现误差
      人工智能系统运行的过程中所出现的决策偏差问题已经引发了持续的关注，这种技术缺陷不仅会损害消费者个体基本的平等权利，还会侧面强化社会层面的结构性歧视。目前部分AI智能模型因初始训练样本存在着一定的固有偏见，导致对某些社会群体十分容易输出带有极强倾向性的判定和结论。
      （三）数据隐私泄露
      在电子商务的发展过程中，AI人工智能的运转基础是庞大的信息资源，而企业也是通过庞大的信息资源洞察和解析消费群体的具体行为特征和偏好。但网络环境的开放性特征使得AI技术的应用可能带来隐私泄露和信息安全风险。例如在消费者信息管理的过程中，若出现了消费者信息外泄或者是越权调取等情况，将直接对消费者的个人隐私权益进行损害。各类病毒程序以及网络攻击行为的出现，这不仅可能导致用户数据被非法窃取或恶意篡改，更会严重影响企业对消费者真实需求的准确判断，进而扭曲市场分析结果，最终导致企业经营决策的重大偏差。
三、AI技能在电子商务领域中的具体应用
      在数字经济持续演进的时代大浪潮中，电子商务已跃升成为驱动现代商业体系高速进步的关键引擎。在面对用户对消费体验的需求时，传统的电商平台使用的服务形态逐渐显现出巨大的局限性。为突破这一关键的发展瓶颈，以机器学习为核心的AI智能技术正逐渐地深度融入电子商务的产业生态中，通过对人货场交互逻辑的重新构建，逐渐开辟出提升用户价值感知全新路径。
      （一）个性化推荐系统
      AI人工智能技术近年来快速迭代，个性化的推荐机制已经变成电子商务领域最关键的智能工具之一。这种基于机器学习和数据挖掘的创新型应用，是通过对用户行为的基本轨迹和偏好购物特征进行解析，进而对精准的商品推荐模型进行构建。
      目前使用的主流技术体系主要涵盖了内容筛选、协同过滤以及深度学习这三大维度。其中内容筛选主要是针对商品的属性匹配进行侧重，基于商品的标签体系和品类特征实现对消费者兴趣的确定；而协同过滤的方式则是通过对用户群体行为规律进行聚焦了解，深度挖掘相似用户群体的消费共性，进而对商品信息的智能分发与共享进行促进；深度学习方法是通过对海量用户行为数据以及其商品特征库的数据进行整合分析，通过神经网络模型实现更高阶的商品推荐精度，直接可以具体到电商应用的实际场景，系统地对架构主要围绕用户行为以及商品的实际特征进行梳理分析。
      在实际应用中，系统架构主要围绕两大维度展开分析：动态行为维度：追踪用户的点击、收藏、加购等实时交互数据；静态特征维度：分析商品属性特征和用户历史行为数据。这种双向的智能匹配机制不仅能深入优化用户的实际体验，缩短决策路径，还能够对高效的信息过滤网络进行构建和完善，从而对信息过载风险进行有效的规避，进而提升用户对平台的黏性和忠诚度。
      （二）智能客服及虚拟助手
      智能客服与虚拟助手作为AI在电商领域的核心应用，通过整合自然语言处理、对话系统和机器学习等技术，构建了智能化的人机交互体系。这类系统能够实现语义理解、多轮对话和个性化响应，不仅提供全天候的精准服务，显著提升了响应速度和用户满意度，还通过持续学习不断优化服务体验，为电商平台打造了高效的数字化服务新模式。自然语言处理模块通过对文本进行识别、对语义进行解析以及对内容进行生成的方式，对人机双向沟通进行实现。而机器学习技术则是对智能应答优化进行，通过对海量对话数据以及消费者的行为分析进行借鉴，持续地对模型进行训练，进而提升回复的匹配程度以及其个性化的实际服务水平，通过对深度学习的引入，可进一步对语义理解和对话逻辑的处理能力进行提升，能够显著地对交互自然度以及用户黏性进行提升。
      （三）智能搜索系统
      在电子商务的平台运营中，用户除去对系统推荐机制表现出依赖外，更多的是通过搜索入口定位目标商品，通过双重路径所构成的平台核心流量入口，最真实的用户洞察通道。传统的搜索机制受限于匹配关键词的表层逻辑，既难以捕捉消费者的真实需求，又无法应对多样化表述进行准确理解，进而引发意图的偏差，表现出极强的机械性。当用户尝试以不同话术描述商品时，传统的系统十分容易陷入语义的鸿沟中，进而导致潜在消费需求出现流失。基于此，智能搜索体系逐渐演变为电商平台技术架构的核心组件，其整合自然语言解析、智能检索以及推荐算法进行协同运作，对精准化搜索服务体系进行逐步的构建与完善。
      智能搜索体系的核心技术架构包含三重维度，其中自然语言处理模块通过对上下文关联以及语义消歧技术，将用户口语化的表达转化为结构化查询指令，通过依托于分布式计算框架的信息检索引擎，对具有商品特征且基于用户实际需求的多维映射模型进行构建，从而实现亿级商品库的毫秒级响应，通过个性化推荐算法，对用户进行隐式偏好建模，动态地对搜索结果排序权重进行调整。例如在视觉化搜索场景中，通过用户上传的商品图片，系统可通过卷积神经网络提取该商品的视觉特征，与商品数据库进行跨模态匹配，进而显著地提升搜索准确度和实际效率。而当前主流智能搜索系统已形成四大交互范式，分别为关键词检索、视觉搜索、动态影像解析及语义理解搜索。基础检索模式仍保留关键词的匹配功能，但视觉搜索可支持以图搜物达到商品溯源的目的，而动态影像搜索可以对用户上传视频进行逐帧解析，对画面中出现的关联商品进行关联式搜索，最后的语义搜索则是通过意图识别模型穿透文字表层，结合用户画像与场景特征生成精准结果。这种复合式搜索矩阵不仅对用户决策路径进行了优化，更通过精准需求的匹配提升了实际的转化效率，最终形成用户体验与平台收益的双向增益闭环。
四、结语
      AI人工智能对电子商务的发展起到了极为重要的推进作用，通过新华推荐系统、智能搜索算法以及智能客服和虚拟助手等智能技术的帮助，在满足消费者实际购物消费需求的同时，还能够在无形中提升消费者的黏性。在后续的发展中，电子商务企业需要在AI赋能的基础上，持续地对AI智能技术进行开发，使其更好地应用到实际策略的制定中，解决电子商务领域出现的诸多问题，保障电子商务领域的可持续发展。
参考文献
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