亚马逊利用人工智能技术，帮助顾客在线购物时找到合身的衣服

电商巨头亚马逊最近采用生成式人工智能来提升其产品评论，而今天它分享了如何利用人工智能技术帮助顾客在线购物服装。公司解释说，现在他们利用大型语言模型、生成式人工智能和机器学习来推动四个由人工智能驱动的功能，帮助顾客找到合身的服装——这在网购时一直是个挑战，并是导致服装退货的主要原因。

根据Coresight Research的一项研究，网购服装的平均退货率为24.4%，比整体网购退货率高出八个百分点。此外，零售商和品牌表示，在过去的两年里，网购退货率有所增长。这在一定程度上是因为现在的消费者会购买多个尺码或颜色的商品，然后退回不合适的那些，因为居家试穿和退货过程变得更加便捷。

为了应对这一挑战，亚马逊在在线购物体验中以四种方式引入了人工智能：个性化尺码推荐、卖家的“合适指南”工具、基于人工智能的其他顾客留下的合适评论的亮点，以及重新设计的尺码表。

亚马逊时尚利用人工智能开发了一个深度学习算法，提供个性化的尺码推荐，帮助顾客在多种款式中找到最合身的尺码。

该系统通过考虑品牌尺码系统之间的尺码关系、产品评论以及顾客自身的适合偏好来工作。这些信息会实时结合起来，为顾客提供最合适的尺码建议，并随着顾客尺码需求的变化而调整。该公司还利用人工智能帮助顾客发现最适合他们的款式。然而，如果家庭成员经常为其他人购物（比如他们的青少年儿子或女儿），这一功能可能不完善，因为它会让系统混淆顾客的尺码和孩子的尺码。（亚马逊表示，如果顾客在浏览儿童部门而不是成人部门时，这种情况不会发生；它还指出，顾客可以通过“找到您的尺码”功能创建独立的偏好配置文件。）

另一个新功能，“适配审查亮点”，可以帮助解决这个问题。然而，这个功能是新添加的2023年8月推出的基于人工智能生成的客户审查亮点的扩展，它提供了一个简短的段落摘要，详细说明了客户的情感和产品特点，并提供了关键产品属性作为可点击的按钮。

通过Fit Review Highlights，亚马逊从客户评价中提取服装的合身信息，包括尺寸准确性、服装在特定身体部位的合身度以及面料的伸缩性等。亚马逊解释说，大型语言模型从客户评价中提取细节，然后人工智能将这些发现总结成易于阅读的个性化亮点，供用户参考。这有助于节省用户的时间，因为他们无需阅读数百条评价就能了解商品的合身程度。

这家零售商目前也正在利用人工智能来改善网站上的尺码表。亚马逊时尚部门使用大型语言模型从多个来源提取和清理产品尺码表，然后将数据转换为标准尺码。这个过程将删除重复信息并自动修正缺失或错误的尺寸，从而得到更准确的尺码表，因此提供更好的穿着效果。

卖家们也将获得使用人工智能的洞察力。亚马逊时尚的“Fit Insights Tool”能让卖家了解顾客的合身需求，以便他们改进尺码的沟通方式，例如“与实际尺寸相符”，或者指出商品尺寸偏小或偏大等。

亚马逊指出，这些信息还可以用于指导他们未来的制造工作。在这种情况下，除了退货、尺码表分析和客户评价之外，还使用大型语言模型来提取和汇总顾客对适合度、样式和面料的反馈。如果有的话，机器学习还用于识别品牌尺码表中的错误。

这些功能只是亚马逊近几个月来应用人工智能来提升其网站上的购物体验的一小部分进展。除了顾客评价亮点之外，亚马逊还推出了生成式人工智能工具来帮助卖家编写产品描述并提升产品图片。据该零售商估计，后者可提高点击率达40%。在亚马逊云服务之外，该公司还将人工智能引入其他消费者产品，包括Alexa和Fire TV。