人工智能 (AI) 的最新进展正在以指数级的速度改变商业。这些创新正在动态重塑商业历程，因此领导者必须未雨绸缪，确保企业适应新的模式。
得益于这一快速发展，生成式 AI 和自动化技术能够帮助打造更具根本相关性和更符合情境的购买体验。它们可以简化并加速整个交易旅程，包括从发现交易机会到成功完成交易等各个环节的工作流程。举例来说，语音导航等 AI 辅助工具有望从根本上颠覆用户与系统的交互方式。这些技术为品牌带来了一系列智能工具，推动生产力和效率显著提升，甚至超过了五年前的水平。
AI 模型可以快速分析大量数据，并且准确度越来越高。这些模型可以提供富有价值的洞察和预测，帮助企业就全渠道商务做出更明智、数据驱动的决策。通过实施有效的 AI 解决方案，包括使用传统和生成式 AI，品牌可以打造无缝的个性化购买体验。这种体验有助于提高客户忠诚度、参与度、保留率，并增加在企业对企业 (B2B) 渠道和企业对消费者 (B2C) 渠道的市场份额。购买体验的变革最终将推动转化率显著提升，从而实现切实的收入增长。
AI 正迅速走向普遍应用。电子商务的早期迭代主要使用传统 AI 来创建动态营销活动（ibm.com 外部链接），改善在线购物体验，或分类客户请求。如今，该技术的先进功能促使其得到广泛应用。AI 可以集成到整个商务旅程中的每个接触点。根据IBM 商业价值研究院最近的一份报告，一半的 CEO 正在将生成式 AI 融入到产品和服务中。与此同时，43% 的人正在利用该技术为策略决策提供信息。
但客户尚未完全接受。随着 ChatGPT 和 Amazon 的 Alexa 等虚拟助手的推出，人们对 AI 的熟练程度也不断提高。但是，随着全球企业迅速采用该技术来增强从销售到订单管理的流程，存在一些风险。备受瞩目的失败和昂贵的诉讼可能会破坏公众舆论，并削弱生成式 AI 驱动的商务技术的承诺。
生成式 AI 对社交媒体领域的影响偶尔会招致负面报道（ibm.com 外部链接）。老一代人对使用 AI 的品牌或零售商的反对率高达 38%，这需要企业付出更多努力才能赢得他们的信任。
IBM 商业价值研究院的一份报告发现，客户体验还有很大的改进空间。只有 14% 的受访消费者表示自己对网购体验“满意”。整整三分之一的消费者发现，他们早期的客户支持和聊天机器人体验（使用自然语言处理 (NLP)）非常令人失望，以至于他们不想再次使用这项技术。而且，这些体验的集中性不仅限于 B2C 供应商。超过 90% 的商业买家表示，公司的客户体验与其销售产品同样重要（ibm.com 外部链接）。
如果传统或生成式 AI 技术在商业领域中的实施效果不佳，例如部署基于不充分或不适当数据训练的深度学习模型会导致消费者和企业都疏远的糟糕体验。
为了避免这种情况，企业必须仔细规划和设计智能自动化计划，优先考虑客户（无论他们是消费者还是 B2B 买家）的需求和偏好。通过这样做，品牌可以创建与情境相关的个性化购买体验，无缝且无摩擦，从而培养客户的忠诚度和信任。
本文探讨了 AI 在商务领域的四个变革性用例，这些用例已经在提升客户体验，尤其是在整个全渠道体验中的电子商务业务和电子商务平台部分。它还讨论了具有前瞻性思维的公司如何有效地集成 AI 算法为消费者和品牌开创智能商务体验的新时代。但这些用例都不是孤立存在的。随着商业的未来发展，每个用例都会整体地相互作用，从端到端改变客户、员工和合作伙伴的客户旅程。
AI 驱动的工具对于在整个客户旅程中优化和现代化业务运营非常有价值，但它在商业连续体中至关重要。通过使用机器学习算法和大数据分析，AI 可以发现人类分析师可能忽略的模式、相关性和趋势。这些功能可帮助企业做出明智决策、提高运营效率并确定增长机会。AI 在商业中的应用广泛且多样。包括：
传统 AI 支持的推荐引擎根据客户购买历史记录和客户偏好推荐产品，从而打造个性化体验，进而提高客户满意度和忠诚度。类似这样的经验构建策略已经被在线零售商使用多年了（ibm.com 外部链接）。如今，生成式 AI 可实现动态客户细分和特征分析。这种细分会激活个性化的产品推荐和建议，例如产品捆绑销售和追加销售，以适应个人客户的行为和偏好，从而提高参与度和转化率。
传统 AI 可实现库存管理、订单处理和履行优化等日常任务的自动化，从而提高效率并节省成本。生成式 AI 可激活预测分析和预报，使企业能够预测和响应需求变化，减少缺货和积压库存，并提高供应链弹性。它还可以显著影响实时欺诈检测和预防，最大限度地减少财务损失并提高客户信任度。
传统 AI 和生成式 AI 都具有可以重新定义商业模式的关键功能。例如，它们可以实现市场平台的无缝集成，其中 AI 驱动的算法将供给与需求相匹配，有效地连接不同地理区域和细分市场的卖家和买家。生成式 AI 还可以实现新的商业形式，例如语音商务、社交商务和体验式商务，为客户提供无缝和个性化的购物体验。
传统 AI 可以通过自动执行货币换算和税务计算等任务来增强国际采购。它还可以促进遵守当地法规，简化跨境交易的物流。
然而生成式 AI 可以通过生成多语言支持和个性化营销内容来创造价值。这些工具根据不同地区的文化和语言细微差别调整内容，为国际客户和消费者提供与上下文更相关的体验。
借助 AI 的力量，品牌可以通过在商务活动中的每个接触点提供个性化、引人入胜的无缝体验，彻底改变其产品体验管理和用户体验。这些工具可以管理内容、实现产品信息标准化并推动个性化。借助 AI，品牌可以打造一种产品体验，为客户提供信息、验证并建立必要的信心，从而实现转化。通过转变产品体验管理来使用相关个性化的一些方法包括：
生成式 AI 可以通过实现创建、分类和产品内容优化的自动化彻底改变内容管理。与对现有内容进行分析和分类的传统 AI 不同，生成式 AI 可以创建针对个人客户量身定制的新内容。这些内容包括产品描述、图像、视频甚至交互式体验。通过使用生成式 AI，品牌可以节省时间和资源，同时提供与目标受众产生共鸣的高质量、引人入胜的内容。生成式 AI 还可以帮助品牌在所有接触点保持一致性，确保产品信息准确、最新并针对转化进行优化。
生成式 AI 可以通过创建针对个人客户的定制体验将个性化提升到新的水平。通过分析客户数据和客户查询，生成式 AI 可以创建更有可能推动转化的个性化产品推荐、优惠和内容。
与只能根据预定义标准对客户进行细分的传统 AI 不同，生成式 AI 可以考虑每个客户的偏好、行为和兴趣为他们创造独特的体验。随着组织越来越频繁地采用软件即服务 (SaaS) 模式，这种个性化至关重要：全球订阅模式计费预计将在未来六年内翻一番，大多数消费者表示这些模式有助于他们感觉与企业的联系更加紧密。借助 AI 的超个性化潜力，这些基于订阅的消费者体验可以得到极大改善。这些体验可以带来更高的参与度、更高的客户满意度，并最终带来更高的销售额。
Al 工具允许个人通过视觉搜索等过程更多地了解产品，为物品拍照以了解更多信息。生成式 AI 进一步利用这些功能，通过创建交互式沉浸式体验来转换产品信息，帮助客户更好地了解产品并做出明智的购买决策。例如生成式 AI 可以创建 360 度产品视图、交互式产品演示和虚拟试穿功能。这些体验可以提供更丰富的产品理解，帮助品牌从竞争对手中脱颖而出，并与潜在客户建立信任。与提供静态产品信息的传统 AI 不同，生成式 AI 可以创建引人入胜、令人难忘的体验，从而推动转化并建立品牌忠诚度。
生成式 AI 可以通过为客户提供符合其意图和偏好的个性化、情境化结果彻底改变搜索引擎和推荐。与依赖关键字匹配的传统 AI 不同，生成式 AI 可以理解自然语言和意图，为客户提供更有可能匹配其搜索查询的相关结果。生成式 AI 还可以根据个人客户的行为、偏好和兴趣创建推荐，从而提高参与度和销售额。通过使用生成式 AI，品牌可以提供智能搜索和推荐功能，从而增强整体产品体验并促进转化。
借助生成式 AI 和自动化，企业能够做出数据驱动的决策，从而简化整个供应链的流程，减少效率低下和浪费。例如，麦肯锡最近的一项分析（链接位于 ibm.com 以外）发现，近 20% 的物流成本可能源于“盲目交接”，即货物在制造商和预定地点之间的某个某个环节被丢弃。根据麦肯锡的报告，这些低效的互动每年在美国造成的损失可能高达 950 亿美元。人工智能驱动的订单智能可以通过以下方式减少其中的一些低效现象：
AI 工具考虑了库存可用性、地点邻近性、运输成本和交付偏好等因素，可以为单个订单动态选择最具成本效益和最高效的执行方案。这些工具可以决定交付的优先级，预测订单路线，或调度交付以符合可持续发展的要求。
通过分析历史数据，AI 可以预测需求并帮助企业优化库存水平并最大限度地减少过剩，从而降低成本并提高效率。实时库存更新使企业能够快速适应不断变化的条件，从而实现有效的资源分配。
AI 驱动的订单管理系统提供对关键订单管理工作流程各个方面的实时可见性。这些工具使公司能够主动识别潜在的干扰并降低风险。这种可见性有助于客户和消费者相信他们的订单将准确按照承诺的时间和方式交付。
智能支付增强了支付和安全流程，提高了效率和准确性。这些技术可以帮助处理、管理和保护数字交易，并提供潜在风险和欺诈可能性的预警。
传统 AI 和生成式 AI 都能增强 B2C 和 B2B 客户在线商店购物的交易流程。传统 AI 可优化 POS 系统、实现新支付方式的自动化并促进跨渠道的多种支付解决方案，从而简化运营并改善消费者体验。生成式 AI 为 B2B 客户创建动态支付模型，通过定制发票和预测行为来处理复杂交易。该技术还可以提供策略性和个性化的财务解决方案。此外，生成式 AI 可以通过创建个性化和动态的定价策略来增强 B2C 客户支付。
传统 AI 和机器学习擅长处理大量 B2C 和 B2B 支付，使企业能够识别可疑趋势并迅速做出响应。传统 AI 可自动检测不规则模式和潜在欺诈，从而减少对成本高昂的人工分析的需求。同时，生成式 AI 通过模拟各种欺诈场景，在新型欺诈活动发生之前进行预测和预防，从而提高支付系统的整体安全性。
在商务旅程中，传统 AI 有助于保护交易数据并自动遵守支付法规，使企业能够快速适应新的金融法，并对支付流程进行持续审计。生成式 AI 通过开发预测支付法规变化的预测模型来进一步增强这些功能。它还可以自动执行复杂的数据隐私措施，帮助企业保持合规性并有效保护客户数据。
当今的商业环境正在迅速转变为数字互联生态系统。在这种现实中，全渠道商务（B2B 和 B2C）中生成式 AI 的整合至关重要。然而，要使这种融合取得成功，信任必须成为其实施的核心。确定 AI 集成的商务旅程中的正确时机也至关重要。公司需要对其现有的工作流程进行全面审计，以确保 AI 创新既有效又对消费者的期望敏感。以透明的方式引入 AI 解决方案并采取强有力的数据安全措施势在必行。
企业必须将引入可信生成式 AI 视为一个机会，通过使其更加个性化、对话式和具有更强响应性来增强客户体验。这需要一个明确的策略，优先考虑以人为本的价值观，并通过足以证明 AI 增强的价值和可靠性的一致的、可观察的互动建立信任。
展望未来，可信 AI 重新定义了客户互动，使企业能够精准地迎合客户的需求，达到以前无法达到的个性化水平。通过使用可靠、安全且符合客户需求和业务成果的 AI 系统，公司可以建立更深层次、基于信任的关系。这些关系对于长期合作至关重要，并且对于每个企业未来的商业成功、增长以及最终的生存能力都至关重要。
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