Avito 数据总监 Andrey Rybintsev 称，在电子商务中使用

[tanjimaju200]

Ensi 新项目总监 Sergey Melikhov 将人工智能在电子商务中的高渗透率与多种因素相结合：“在电子商务中，大多数流程都是数字化的，甚至完全在信息系统中进行。这意味着借助人工智能技术对其进行改进更加容易和自然。此外，在大多数情况下，电子商务公司最初都是作为 IT 组织发展起来的，并设法积累了足够的专业知识。值得注意的是，围绕人工智能、机器学习 (ML) 和大型语言模型 (LLM) 技术的炒作发生在 ChatGPT 和 Midjourney 等热门产品发布之后，但这些方法在 IT 领域已经使用了很长时间。最后，电子商务公司积累了大数据，并且凭借这一资产，长期以来一直致力于从中提取附加值。而在传统零售业中，处理数据几乎总是实施创新的项目。因此，对于电子商务领域来说，人工智能和机器学习只是可以在任何领域使用的技术工具。这些技术已经得到改进，并且变得更加便宜，现在世界各地都在进行试验，选择经济上需要的利基市场。很有可能过一段时间我们就会停止讨论它们，因为它们会变成普通的工具，就像一些面向对象的编程一样。”

人工智能是一种长期做法：“ 开曼群岛 whatsapp 数据 电子商务领域长期以来一直在实施人工智能，但最近几年这一领域发生了重大变化。公司不再为每项任务创建单独的模型，而是开始积极开发通用的多模式引擎，这些引擎可以有效地处理各种类型的数据，例如文本、图像和视频。然而，这样的技术需要在设备和具备处理大型模型和体积数据所需技能的专家方面进行大量投资。因此，获得先进的人工智能技术仍然是大型公司的特权，其中一些公司属于电子商务领域。在我看来，神经网络技术的实施显然将继续增长。内容生成领域将出现许多新的机会。这将改变推广方式——将有可能创建超个性化的营销活动。对于购物者来说，我希望进一步发展个性化并更接近一键购物模式。内容制作得越好，推荐系统配置得越好，买家需要采取的行动就越少，就能找到想要的产品。如果我们真的幻想的话，那么像 Avito 这样的网站也许能够根据需求立即推荐一款产品 - 比如“送给某位女士在某某年龄、某某场合的礼物”。同时他们还会承担市场调研的职能，在同类产品中选择最优产品。顺便说一句，这意味着当前的广告模式可能不再适用。”

“AI 算法在 Avito 上发挥着战略性作用，丰富了用户体验并优化了各个交互层面的流程。例如，神经网络用于在发布广告时分析图像，这有助于确定产品类型并将其放在正确的类别中，以及填写必要的参数。在某些类别中，图像分析功能使我们能够准确确定商品的当前市场价值，例如汽车或智能手机。它们的价格在很大程度上取决于它们的状况，这可以通过照片确定 - 检测缺陷或芯片，”Andrey Rybintsev 继续说道。 “平台上的自动推荐系统和个性化内容也是基于人工智能算法的。此外，还有一些算法可以帮助小型企业有效分配广告预算。举个例子，我给出两个漂亮的数字：我们超过 50% 的交易是通过推荐完成的，99% 的广告都是在没有人工参与的情况下进行审核的。”