今年三月，比爾蓋茲在一場活動上分享，AI 將帶來新的產業洗牌，能在「個人化代理人工具」（personal agent）取得領先的人，將能主導下個世代，因為用戶將不再需要將搜尋引擎設為首頁、切換到生產力工具視窗，甚至不再需要點進亞馬遜頁面購物，只要下指令給AI助手，一切都能自動完成。看來，這之中最快被實現的預言，可能從零售業開始。
在 ChatGPT 上線後不到一年，心元 portfolio、台灣零售 SaaS 公司 91APP，也緊接著推出亞洲第一個原生零售 AI 模型 Jooii。可以把 Jooii 想成個人購物顧問，只要輸入你想找哪類商品、想送給誰、有哪些需求和用途，它都能直接給出推薦商品。
現實生活中，或許我們還沒辦法擁有如電影鋼鐵人裡中、上知天文下知地理的 AI 助手，但只要能結合更多消費和市場調查數據，最懂消費者的購物顧問 AI 助手已經離我們不遠。
而這只是 AI 改變零售業的其中一個例子，從前端的客戶互動到後端的工作流程，AI 已經逐漸成為零售業中不可或缺的技術。
在前端的客戶互動上，除了上述 91APP 的例子，全球最大零售商沃爾瑪（Walmart）則是將對話式機器人運用在另一種類型的客戶 —— 與人類供應商談判採購合約。目的是，透過提供更多合約彈性和行銷曝光等誘因，讓沃爾瑪獲得更多付款折扣或延長付款期限等好處。
藉由和 AI 談判新創 Pactum 合作，目前，沃爾瑪已經在美國、加拿大、智利和南非等供應商導入這套談判機器人，並且成功與近七成的供應商達成交易、平均省下 3% 的成本，沃爾瑪也預計將這套系統從供應商談判，擴大到物流費用的談判。
而同樣被生成式 AI 大幅改寫的，是消費者雖然不一定有感、但卻能替零售業者省下大幅成本的 圖片生成。
例如，時尚電商蘑菇街（WeShop）在今年上半年推出 AI 商業攝影工具。零售業者只需上傳簡單的商品照，選擇商品呈現樣式、場景、AI 模特兒國籍等，就能自動生成高品質的商品照。這可替零售業者省下一般約佔 GMV 2% 的攝影成本，對想拓展海外市場但預算有限的業者是一大利器。
另一個與圖片生成有關的零售業應用，是亞馬遜近期推出的掌紋掃描支付系統 Amazon One。
顧名思義，Amazon One 機器能透過掃描客戶的掌紋、靜脈等資訊，辨識出客戶身份，並連結到其亞馬遜帳戶和信用卡，做到付款、驗證會員或年齡等，簡單來說，就是將身份驗證從現在的「掃臉」變成「掃掌」。
但亞馬遜在研發這套系統時遇到一大難題：如何在手掌數據有限的情況下，提高掃描準確率？生成式 AI 就成為他們的解方。亞馬遜透過 AI 生成數百萬張擁有不同光線、姿勢、掌紋的手掌照，並拿來訓練其 AI 模型，據稱，其身份辨識的準確率已經比掃描兩個虹膜更準 100 倍。
如今看來，生成式AI已經為零售業的不同環節中帶來改變，然而，在關注新科技為產業帶來哪些變化的同時，更要提醒自己回頭思考，有哪些是產業未來不會變的本質，畢竟，競爭力，往往來自於掌握這些不變的核心、持續投入累積。
以零售業來說，無論科技怎麼變化，最終還是要回到這個本質問題：升級消費體驗和提升營運效率，以達到最終銷售成長的目的。只要想清楚這點，那麼掌握這項新技術的人，將比對手跑得更快；反過來說，如果只是一味不停導入新技術、而忘了要解決的本質問題，可能反而因為分散資源而帶來反效果。
值得思考的是，在迎接「最懂消費者和供應商的 AI 顧問」、擁有「最準確的身份辨識工具」以前，需要先提供更大量、更貼近個人的數據，才能成就那樣的 AI。「我們已經準備好這天的到來了嗎？」你我心中的答案，也是 AI 助手離我們還有多遠的答案。
本篇文章授權刊登於《數位時代》專欄
