前言：隨著科學技術和經濟社會的迅速發展，人工智能的應用越來越普遍，它發展對我們的工作和生活方式都產生了深遠影響。在電子商務領域，人工智能技術同樣也得到了很好的應用，并取得了明顯的效果。可以說，人工智能與電子商務之間存在著密切的聯系，兩者相互影響并共同進步。

日前，在商務部舉行的例行新聞發布會上，商務部新聞發言人高峰表示，2018年中國網絡零售市場規模持續擴大，全國網上零售額突破9萬億元，其中實物商品網上零售額7萬億元，同比增長25.4%，對社會消費品零售總額增長的貢獻率達到45.2%，較2017年提升7.3個百分點。

近年來，電子商務取得了卓越成果，人們在享受電子商務帶來的便利的同時，也對其提出了越來越高的要求，而人工智能技術的出現則為電子商務的發展開辟了新的思路和格局。

伴隨著科學技術的發展，人工智能技術越來越成熟。它甚至被認為是繼蒸汽機革命、電力革命、信息革命之后的第四次科技革命，正在翻天覆地地改變著人們的工作和生活方式。特別是在電子商務領域，人工智能技術已逐漸發展成為助推銷量增長和優化電子商務運營的強大工具。目前，人工智能在電商領域的應用主要體現在以下幾個方面：

1、智能客服機器人

智能客服機器人涉及到了機器學習、大數據、自然語言處理、語義分析和理解等多項人工智能技術。智能客服機器人主要功能是自動回復顧客問題，消費者可以通過文字、圖片、語音與機器人進行交流。智能客服機器人可以有效降低人工成本、優化用戶體驗、提升服務質量、最大程度挽回夜間流量，以及幫助客服解決重復咨詢問題。此外，據市場調研公司Gartner預測，到2020年有超過80%的零售業消費者互動都將由人工智能來完成。

2、推薦引擎

推薦引擎是建立在算法框架基礎之上的一套完整的推薦系統。利用人工智能算法可以實現海量數據集的深度學習，分析消費者的行為，并且預測哪些產品可能會吸引消費者，從而為他們推薦商品，這有效降低了消費者的選擇成本。

3、圖片搜索

電商平臺的商品展示與消費者的需求描述之間，是通過搜索環節產生聯系的。不過，基于文字的搜索行為有時很難直接引導用戶找到他們想要的商品。通過計算機視覺和深度學習技術，可以讓消費者輕松搜索到他們正在尋找的產品。消費者只需將商品圖片上傳到電商平臺，人工智能能夠理解商品的款式、規格、顏色、品牌及其他的特征，最后為消費者提供同類型商品的銷售入口。

4、庫存智能預測

多渠道庫存規劃管理是困擾電子商務最大的問題之一。庫存不足時，補貨所浪費的時間會對商家的收入帶來很大的影響。但是如果庫存過多，又會使營業風險和資金需求增加。因此，想要準確預測庫存并不是一件容易的事情。這時人工智能和深度學習算法可以在訂單周轉預測中派上用場了，它們可以識別訂單周轉的關鍵因素，通過模型計算出這些因素對周轉和庫存的影響。此外，學習系統的優勢在于它可以隨著時間的推移不斷學習而變得更加智能，這就使庫存的預測變得更加準確。

5、智能分揀

智能機器人分揀不僅靈活高效還適用性很強，機器人對場地要求比較低，數量也能根據場地條件進行增減。與人工分揀相比，在相同分揀量的情況下，貨物分揀更及時、準確，分揀環節的減少讓貨物搬運次數相應減少，貨物更有安全保障。

6、趨勢預測

一般來說，圖片中會隱藏著大量的用戶信息。所以，根據用戶瀏覽的圖片，利用深度學習算法可以從中分析出最近某品類的流行趨勢，如顏色、規格、材質、風格等，這也是電商平臺與供貨商進行談判的重要依據。

7、商品定價

傳統模式下，企業需要依靠數據和自身的經驗制定商品的價格。然而，在日趨激烈的市場競爭環境中，商品價格也要隨著市場的變動做出及時調整。這種長期持續的價格調整，即便是對于一個只有小規模庫存的線上零售商來說，也是一項很大的挑戰。而這種定價問題正是人工智能所擅長的，通過先進的深度學習算法，人工智能技術可以持續評估市場動態以解決商品定價問題。

寫在最后：

目前，電商巨頭都在積極應用人工智能技術，優化自身電商平臺，以此來增加行業競爭力。阿里巴巴、京東以及亞馬遜相繼推出了智能客服機器人。在物流領域，電商巨頭也紛紛發力，都推出了各自的產品。在推薦引擎方面，阿里巴巴有可視化人工智能平臺“DT PAI”，京東則推出圖像信息平臺“鐘馗系統”和文字識別系統。可以說，在人工智能的具體應用上，電商企業各有千秋。

當前，人工智能已經駛入快車道，它對電子商務中的交易、客戶維系、客戶滿意度等方面正在產生越來越大的影響。隨著時間的推移，電子商務領域在人工智能技術的不斷作用下，會有更廣闊的發展前景。我們有理由相信，人工智能技術必將成為電商變革的重要助推力。