前言

AI算法不同于以往的算法按照特定的一串程序去解决问题，它是量变产生的质变，通过大量的数据去训练帮助我们生成的解决方案。可以说AI更加的贴近人的思考方式，用以前的一些习惯去决定接下来的决策。

为什么会出现AI这种近乎暴力的解决方案，总的来讲是当今的算力引来了指数级的增长所以是技术的变更支持了新的想法的产生，那么这和我们今天讲的主题AIGC有什么关联关系呢？

AI数字发展这是截取中国AI数字商业展望2021-2025的一张数据图表，里面记录了关于国家关于生成式AI的规模可能达到万亿的规模。

而在AI的助力下的电商的应用也是现如今各大厂商的争夺制高点，如下图是各个大厂所推出的AI大模型

大厂模型可以看到这些大厂已经提前布局这些AI产品而随着技术的变更，技术愈发的成熟，电商要素契合程度的提高，行业有望迎来新的增长点。

首先来分析AIGC电商在电商领域可能赋能的场景

可以说通过AIGC最可能取代的就是客服这一工作了，通过各大平台大量积攒的数据进行训练，AI算法可以在原有客服系统基础上，进一步拓展内容回复形式，实现多渠道消息合并收集，同时为回复任务智能排列优先级，提高客服响应效率和质量。

并且目前有些客服已经被部分取代了，可以进行简单的对话和业务处理，还可以根据已有的信息去确认客户资质，实现对潜在客户的挖掘。

虽说现在的人工客户不是很令人满意，但是因为AI算法的特殊性，可以说将来的生活人工客户也会被赋予一些人的感情色彩，让我们更加期待吧

货物选品同样的通过大量用户的参数，将AI进行训练，将不同的用户点击重复度高的商品进行合并，划分不同的用户类型，不同的用户标签，就和推送视频一样推送商品提升用户的新鲜感与依赖性。这里推荐去看看亚马逊工程师的一些关于AI训练,将cGPT与商品结合更好的去推荐商品

SHULEX是一个适用于亚马逊和Shopify的ChatGPT插件工具包，下载后打开亚马逊找到对应商品，就可以实现对该商品的消费者分析，并会为该商品提供针对性的修改建议。

虚拟货场其实就是在用户端展示商品图，让其更加逼真，这里首推dewu的展示将AI与3d建模结合

效果图

通过广告营销就更加容易理解了，通过网络上面大众对于广告品类的喜好程度，以及用户评价等参数进行训练相关的大模型生成对应的广告文案降本增效，减少人力的浪费

可以预见的是将来的人工智能会越来越向智字靠拢，将会慢慢的解放双手