自动电子商务应用案例七个具体应用案例，透析生成式AI在电商领域的应用|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

七个具体应用案例，透析生成式AI在电商领域的应用

生成式AI席卷电商领域，AIGC赋能厂商与客户增效降本

生成式AI已经热了这么久，厂商们在电商领域都有哪些探索？

从AI模特换装到AIGC赋能运营，生成式AI全方位渗透电商产业链

生成式AI对电商领域有什么影响？发展现状如何？一篇文章看明白

七个具体应用案例，透析生成式AI在电商领域的应用

科技巨头和创业公司动作频频，生成式AI强力渗透电商领域

文/王吉伟

AIGC的飓风刮起来之后，生成式AI很快就渗透进了电商领域。

电商领域拥有巨大的市场规模与目标客户。从事电商的企业数字化程度较高，对新技术接受能力强，AIGC解决方案可以快速落地。

而电商起家的云计算厂商，更是AIGC的主要推动者。在微软携着OpenAI云服务让ChatGPT、DALL-E等产品与解决方案快速落地到多个领域后，亚马逊、阿里云、京东云等紧跟其后强势推出自有LLM，并快速开发相关应用部署到自有生态以服务用户。

阿里巴巴集团董事会主席兼首席执行官张勇认为，所有的行业都值得在大模型的基础上用人工智能的全新技术重新做一遍。并在发布大语言模型“通义千问”时提到，阿里巴巴从自身开始，各个业务产品、用户产品都将基于大模型重新开发。

这个逻辑当是所有大语言模型厂商的心声，大家都在努力推进内部应用生成式AI，并携手合作伙伴开发出好用的产品服务生态内各个平台的商户与用户。

电商领域既有生成式AI技术的缔造者，也有AIGC落地的重要客户和业务场景。

多年来，在电商平台开店的店主们都在苦苦追求软件工具的应用，以更好的增效降本。生成式AI文生文、文生图在带给C端用户强烈震撼的同时，也让店家先行一步探索AIGC在电商经营中的运用。

由此，电商领域也就被生成式AI先一步渗透。

在各大电商平台推出大语言模型之前，电商圈已经有人开始用Midjourney（MJ）、Stable Diffusion（SD）等生成服装首饰并进行模特替换，还有人用各种生成式SaaS应用辅助电商运营。

而随着更多大语言模型的开源以及第三方社区热心网友们炼出更多的模型，上市公司以及创业者们都开始整合资源并训练模型与调优模型，推出了一些面向电商经营的SaaS型生成式AI产品及工具包。

用于电商经营的生成式AI软件工具正在高速成长，AIGC渗透电商领域的速度也在明显加快。

说了那么多，生成式AI对电商领域有什么影响？应用于电商领域有什么优势？厂商们在AIGC方面都有哪些动作？应用情况如何？

本文，王吉伟频道就跟大家聊聊这些。

生成式AI席卷电商领域

相对于AI生成文案等应用的润物细无声，AI模特换装是引起电商领域的AIGC风。

在ChatGPT火爆不久后，SD的各种整合包让更多不懂技术的人能够在本地PC上尝鲜文字生图及图生图，并且很快就进入了实际应用阶段。其中被电商行业广大店主所追捧的AI模特换装换脸与AI生成游戏原画一样，成了最先受到影响的应用领域。

对于开店来说，要设计服装款式的详情页，需要模特、摄影师、造型师、助理、设计师等多名人员，工作流程包括准备服装、影棚租赁、出外景、选片、修片、配图说明等，往往需要十几个人分工写作，成本百元到千元不等。

微博账号“浪猪灰头”曾发出一张模特摄影工作室的价格表：一天8小时拍摄，需要支出3.6万元。其中摄影费（包含400张修图）1万，男模和女模费用超2万，化妆费2000元，搭配费4000元，整体费用高达3.5W+。

此外还要照顾模特档期，服装需要提前熨烫和整理，还需要选片、下载、制作及挑选，经常需要招聘多名兼职人员，一个服装专场的上线周期至少10天。

这样的服装专场，一般的网店过去想都不敢想。现在用SD进行AI模特换装或者换脸，只需要将模特的衣服或者脸部遮罩，再输入相应的提示词，就能在数分钟内生成想要的图片，再经过后期处理就能应用到网店了，而不再需要投入那么多成本。

重点在于要实现这些，只需用一个服装专场费用购买一台显卡配置高一些的电脑，安装网络流行的SD整合包，再配一个懂SD生成图片的设计师，一人一PC就能干这个活儿。

对于网店服装款式换新来说，这种AI模特换装简直就是颠覆。

不只是AI换衣，模特身上的头发、衣服、鞋子、手套、首饰、眼镜等都可以用SD或者Midjourney等生图工具生成。目前服装服饰领域，已经有很多店家在用这种方式打造商品图片及详情页。

在具体应用上，个人店长的通常是用ChatGPT或者提示词工具生成prompt（指令）。

如果你不懂电脑不懂软件也没问题，现在一些厂商已经把SD、MJ服务以及一些开源模型部署到云端，融合了服装、鞋帽等专有数据，并集成了多种模型。把这些应用和服务打包成整合型产品，就能帮助用户更加简单、快捷的生成拿来即用的服装衣着款式图片。

除了以上提到的SD、MJ、ChatGPT等应用，生成式AI已经从服装服饰界开始席卷整个电商领域。很多面向这些领域的原有SaaS工具都引入了生成式AI，并出现了更多基于GPT、DALL-E、SD等模型的SaaS应用。

鉴于SaaS应用的便捷性，现在你想开一个网店，再也像以前那么麻烦，只需用几款生成式AI应用就能轻松开店。

比如你可以先用一站式品牌命名应用Namelix为网店取个创意名称并生成商标，再用Namecheap一键生成专属logo和图标，用多米智作自动写出商品营销文案，用Pebblely自动化生成电商主图与详情设计，用Magic Studio快速去除商品背景杂色，最后用StockImg AI自动生成商品详情图片。

而且这些应用只需要通过自然语言及手势交互，用户会打字会点击就可以生成想要的logo、图标及服装等图片，不需要学习专业软件操作知识。

理论上，只要能用好这六款应用，就能开一个独具特色的网店。

厂商们的生成式AI探索

这一轮大语言模型+生成式AI的劲风，在电商领域刮得还是比较猛烈的。创业公司船小好调头，在GPT和SD刚上线时就开始基于生成式AI开发各种应用，AIGC从电商领域开始不断影响整个服装产业链。

目前在服装生产的设计、打版、营销三个环节，已经有“服装设计+AIGC”产品相继面世。

比如万事利丝绸与无界AI合作，探索AIGC +丝巾设计；

知衣科技与西湖心辰合作，推出服装产业模型“FASHION DIFFUSION”，要做服装行业的Midjourney，在找款、改款与设计等场景中提升设计效率；

供应链服务企业魔鱼发布“魔鱼GPT”，提高服装设计师提高工作效率；

凌迪科技Style3D发布的Style3D AI产业模型，提供AI预测趋势、AI生成图案/版片/材质/图像等功能，试图构建起数字时尚产业的“基础设施”；

AIGC电商卖家营销素材公司极睿科技，已经在用AIGC能力为全域电商卖家提供从拍摄、排版、直播切片、商品短视频到商品种草的全链路内容运营解决方案；

智能化营销服务商易点天下发布了AIGC数字营销创作平台KreadoAI，提供包含AI数字人、AI模特、AI工具、AI创意资产在内的4大解决方案。

我们还可以从今年的618，一窥国内大公司在电商领域的生成式AI动作。

今年618期间，淘宝天猫宣布发起“AI生态伙伴计划”，开放七大商家经营场景；百度推出新电商业务“百度优选”，主打与AI技术的融合；快手组建了大模型研发团队；值得买将AIGC列入了年度重点战略项目。

还有更多电商企业，在此期间推出了相应的AIGC活动与计划。

事实上在上个AI技术爆发周期之后，京东、阿里、拼多多等电商巨头已将AI应用到新零售的建设中，以为新零售行业各参与主体、各业务环节赋能，可受限于人工智能技术水平，“AI+新零售”行业整体仍处于探索阶段。

近几年随着生成式AI的爆发，这些厂商们已推出大语言模型并将AIGC技术快速引入电商平台并应用到实际运营中，使得原来的“AIGC+选品”、“虚拟货场”、“智能客服”等应用更加智能，在为平台降本增效的同时，也极大地提升了业务效率与用户体验。

除了国内电商平台，海外科技巨头也在布局电商领域。

比如亚马逊已为其电商卖家用户推出一款AI工具，用于为商品详情页面（Listing）撰写文案，这是亚马逊将大语言模型（LLM）整合到电子商务业务中的首批实例之一。在最近的2023 AWS纽约峰会上，亚马逊云科技更是一刻起推出了推出七项生成式AI新功能，助力企业专注核心业务提升效率

谷歌已宣布将生成式AI技术引入在线购物工具，其中包括让消费者在虚拟环境下试穿衣服，并根据消费者偏好推荐特定产品。

微软也宣布了整合Microsoft Shopping功能，在其必应浏览器和Edge浏览器中推出全新网购工具，利用AI改善用户的网购体验。

5月26日，Lazada Group发布了LazzieChat。据介绍LazzieChat可以回复用户提问，充当私人导购，提供个性化建议和商品推荐，帮助优化用户购物体验，目前，该服务已在新加坡、菲律宾和印度尼西亚上线。

大模型的通用能力可以应用于多个领域，科技巨头们自然会优先考虑电商这个数字化与标准化比较高的领域。

在跨境电商领域，厂商们也是动作频频。

阿里国际站旗下的外贸SaaS服务商小满科技发布了新的工具升级，其产品“OKKI”在营销获客、客户管理、业务数据分析方面均用上了生成式AI。

TikTok所测试的一款AI聊天机器人，该工具可与用户交流短视频相关问题，并帮助他们发现内容。Watchful Technologies表示，其已在苹果移动设备上某些版本的TikTok应用程序中发现这款被称为“Tako”的聊天机器人。

欢聚旗下的SHOPLINE从4月就开启了AIGC之路：4月推出AI辅助邮件和短信营销功能；5月上线了商品描述自动生成功能；6月上线商品评价智能回复功能；7月在智能落地页接入ChatGPT。预计后面还会有更多的动作，以完成其AIGC系列布局。

AIGC软件A股上市公司万兴科技，在海外推出新一代AI电商图片生成神器Wondershare VirtuLook，上线“AI试衣间”及“AI商品图”功能，为电商商家提供商品实拍图的模特及场景替换解决方案，多维赋能商家低成本、分钟级生成多元风格的高清商品图。

萨摩耶云科技集团通过持续对AI决策智能、AIGC技术进行深度探索和运用，形成了一系列策略、算法模型、系统工具，打造的跨境电商智能综合服务平台佈尔跨境，可为跨境电商卖家、品牌出海企业提供“AI+SaaS+出海服务”专业解决方案。

生成式AI对电商领域有什么影响？

生成式AI是一种人工智能技术，它可以根据给定的输入或条件，自动创造出新的内容，如文本、图像、音乐等。生成式AI的目标是模仿人类的创造力和表达能力，从而提高人机交互的效率和质量。

生成式AI的应用领域非常广泛，包括教育、娱乐、医疗、商业等。

在电商领域，生成式AI可以根据用户的喜好、历史行为、场景等信息，生成个性化的商品描述、推荐语、营销文案等，提高用户的购买意愿和转化率。

能够基于商品的属性、特点、评价等信息，创作高质量的商品图片、视频、音频等，增强商品的展示效果和吸引力。

根据市场的需求、趋势、竞争等信息，生成创新的商品设计、品牌形象、营销策略等，提升商品的差异化和竞争力。

还可以根据用户的反馈、评价、投诉等信息，生成及时的客服回复、解决方案、满意度调查等，提升用户的服务体验和忠诚度。

因此，基于多模特跨语种大语言模型的生成式AI，应用于电商领域有很多优势，包括：

提高商品描述的质量和多样性。 根据商品的属性、图片、评价等信息，自动生成吸引人的商品描述，增加消费者的兴趣和信任。可根据不同的场景、目标、风格等，调整商品描述的语言和内容，满足不同的消费者需求。

优化营销文案和广告创意。 从营销目标、关键词、竞品分析等维度，自动生成有效的营销文案和广告创意，提高转化率和ROI。面向不同的平台、渠道、媒体等，调整营销文案和广告创意的格式和风格，适应不同的传播环境。

丰富内容营销和社交媒体互动。 根据内容主题、风格、格式等要求，自动生成高质量和有价值的内容，如文章、视频、图文等，增加用户的粘性和忠诚度。在用户的评论、反馈、情绪等信息的基础上，自动生成合适的回复和互动，提高用户的满意度和口碑。

增强用户体验和互动。 生成式AI可以根据用户的行为、偏好、情感等，自动生成个性化的推荐、反馈、咨询等内容，增强用户体验和满意度。并能根据用户的问题、需求、意图等，自动生成智能回复、建议、引导等内容，增强用户互动和忠诚度。

鉴于以上多种优势，现在生成式AI已被防范应用于以下业务场景：

个性化推荐： 通过分析用户的行为、偏好、历史记录等数据，为用户提供最适合他们的商品或服务，以提高用户满意度和忠诚度，增加转化率和订单金额。

智能搜索： 通过自然语言处理和图像识别等技术，理解用户的搜索意图和需求，为用户提供更准确和相关的搜索结果。由此节省用户时间和精力，也能提高用户的购买意愿。

智能客服： 基于机器学习和深度学习等技术，模拟人类的对话方式，为用户提供及时和友好的客服服务。进一步减少人工客服的工作量和成本，提高用户的满意度和信任度。

智能物流： 通过大数据分析和预测模型等技术，优化物流网络和运输路线，为用户提供更快速和便捷的物流服务，降低物流成本和风险，提高用户的满意度和忠诚度。

智能营销： 以数据挖掘和情感分析等技术，识别用户的兴趣和情感，为用户提供更有针对性和吸引力的营销内容，提高用户的参与度和转化率，并能增加品牌的影响力和口碑。

这些场景只是其中的一部分，理论上只要能够应用AI技术的业务场景都能引入生成式AI，并且生成式AI的强适用性可以让它胜任更多业务场景。

大量业务实践证明，生成式AI可以有效帮助电商企业提高效率、降低成本、增加收入、优化体验，是电商领域的强大助力。

七个生成式AI具体应用案例

了解了生成式AI在电商领域的应用场景与优势，最后我们再来看几个生成式AI的具体应用案例。

案例1：亚马逊使用生成式AI为客户提供个性化内容

借助个性化产品推荐、自定义用户体验和创建个性化产品描述，生成式AI可帮助亚马逊快速向买家识别相关商品，从而提供更好的购物体验。

生成式电子商务SaaS方案厂商Digitile，正在使用生成式AI来提高其客户亚马逊产品描述的质量，以提高可发现性和转化率。AI驱动的自然语言处理技术可以生成比人类生成的更准确、更详细的产品描述。这有助于优化产品列表描述，从而提高客户满意度并减少退货。

案例2：沃尔玛使用生成式AI为智能商店提供动力

智能商店使用人工智能来分析客户行为和销售数据，以提供个性化的推荐和产品建议，并为其杂货业务做出更智能的替代。杂货业务员替代非常复杂，需要高度个人化，错误的选择可能会对客户满意度产生负面影响并增加成本。

沃尔玛构建的技术使用深度学习人工智能来考虑数百个变量——大小、类型、品牌、价格、汇总购物者数据、个人客户偏好、当前库存等等。部署这项技术以来，客户对替代品的接受度已经提高到95%以上。

案例3：Shopify用Shopify Magic赋能商家

为了更好的服务品牌行家，Shopify推出了生成式AI应用Shopify Magic。

这是一套免费的AI功能，这些功能集成在Shopify的产品和工作流程中，使您可以更轻松地启动，运行和发展业务。Shopify Magic将Shopify的所有功能与AI技术的最新进展相结合，为商店建设，营销，客户支持和后台管理的一系列任务提供个性化，上下文相关的支持。

案例4：eBay推出基于生成式AI的购物助理

eBay推出的生成式AI应用 ShopBot个人购物助理，可以协助客户浏览eBay超过十亿个列表的广泛列表，以发现最具吸引力的交易。

客户可以使用文本、语音甚至共享照片来指示他们正在搜索的内容，从而与 ShopBot 互动。为了增强对用户要求的理解，机器人会启动进一步的对话，使其能够提供量身定制的建议。

案例5：淘宝B端C端同时发力生成式AI

淘宝在4月上线了AI BUY 服务，用户只需要输入与商品相关的关键描述词，AI BUY就会给出对应的商品图片，进一步通过拍立淘搜同款完成下单。

7月份，淘宝APP又上线了AI创作小助手功能，支持用户通过AI创作不同风格的自画像，并且可以用作淘宝账号头像。

现在的电商离不开内容创作，这对中小商家的运营能力提出更高要求。有了AI工具之后，商家便能够更加便捷、高效的制作优质内容。

同时淘宝天猫商家工作台的相关AI服务也同步进入研发后期，在AI的辅助下，原本每条要花上至少10分钟的商品上新文案策划，只要“数秒钟”就能完成，并且还能提供第一人称、简约、功能性等多种文案建议。

在淘宝，生成式AI已经实现在B端助力商家降本增效，同时在C端优化消费者的购物体验。

案例6：京东云AIGC内容营销平台助力客户增效降本

京东在7月13日正式推出言犀大模型后，也放出了大模型在电商场景的成功实践。

在发布会现场演示中，京东云AIGC内容营销平台仅从一张商品图出发，就能够高效精准地理解商品特征，快速生成电商运营需要的商品主图、营销海报图和商品详图等。在人工智能加持下，每套图的制作成本能降低90%，制作周期也从7天缩短到半天。

案例7：百度优选搜逛推一体深度链接用户与场景

百度在5月推出了全新的电商品牌“百度优选”，定位是搜逛推一体的智能电商平台，在电商大脑的依托下，在搜索、直播、视频、商城四个场域，将用户与场景进行链接和交互，深度融合人找货、货找人，促成交易。

百度优选没有做成单独的APP，而是内嵌在百度APP中。依托百度的流量和数据，百度优选设计了知识选购卡、榜单、智能助手、商品测评、聚合比价、直播等多个产品矩阵，在交易前的评估阶段，为用户提供更智能、便捷的个性化购物体验。

此外，百度还推出了电商数字人直播平台，进一步降低商家开播的门槛和直播营销的成本。

全文完

【王吉伟频道，关注AIGC与IoT，专注数字化转型、业务流程自动化与RPA，欢迎关注与交流。】

13个真实案例：这些全球品牌用AI提升客户体验｜红杉汇内参

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在IDC和微软的一项研究中表明，将AI技术运用到产品和服务中的公司，其消费者满意度提升了18%，且这些公司报告的平均投资回报率高达250%。

在贝恩公司（Bain & Company）的另一项研究中显示，客户体验优异的公司的收入增长速度比市场高出4%-8%。今天，在客户服务中运用生成式AI，逐渐成为了实现这些成果并提升服务质量的一项关键手段。具体方法包括：

• 全天候响应： AI驱动的聊天机器人能够随时处理常见咨询，提高服务的可及性并减少客户等待时间。

• 超个性化参与体验： 生成式系统能够根据客户的偏好量身定制内容和建议，强化企业与消费者之间的关系，提升转化率。

• 战略洞察和数据驱动决策： 企业可通过分析与客户的交互来发现问题所在、预测趋势，并优化产品或服务。

• 高效运营： 利用智能算法自动化日常任务，将支持团队解放出来去处理更复杂的客户案例，节约成本。

• 主动解决问题： AI增强型解决方案能够在问题升级前识别并解决潜在问题，提升用户满意度。

从研究得出的数据上来看：

· 84%的高管已经在客户沟通中应用了AI技术，他们优先考虑这项技术的几个关键目标有：更快的信息传递（67%）、更短的等待时间（62%）、数据的准确性（53%）、一致的体验（42%）、定制化回应（41%）以及节约成本（28%）。

· 技术尝鲜者们报告了显著的优势，包括：客户服务水平提升（69%）、工作流程简化（54%）、客户满意度提高（48%）以及更好地利用了分析技术（41%）。

· 其他可感知的成果还包括收入增长（34%）、评级提升（40%）和团队生产力的提高（32%）。

· 将客服人员与虚拟助手配对，可以进一步扩大这些优势，使同时处理的聊天数量增加了7.7%。

对于那些希望提升互动质量、提供个性化客户服务、获得可行建议并实现可衡量成果的企业来说 ，AI技术已不再是可有可无的选项——它是开启未来的关键 ——帮助你获得既高效又令人满意的客户体验，培养忠诚的消费者群体并推动可持续增长。

本文将为你介绍13个行业或品牌是如何成功地运用生成式AI来提升客户体验的，并分析了这些企业如何借助新的工具实现了差异化优势。让我们共同探索AI增强型解决方案如何将客户服务的质量提升至新的高度。

亚马逊：

优化评论洞察分析

亚马逊的AI推荐系统简化了购物者的决策过程。该算法能够提炼共同的主题，提供对产品特性和买家评论的即时洞察。这一系统帮助用户节省了时间，使他们能够迅速判断商品是否满足自己的需求。

LLM还能够精确地识别提及特定属性的评论，进一步简化了用户购买前的产品研究过程。此外，亚马逊还十分注重产品评论的真实性，确保所有洞察均基于真实的客户体验。受益于此，客户可以更放心地在亚马逊消费。最后，AI系统还有效优化了购买流程，大大降低了购物车弃置率。

家乐福：

加速智能购物

家乐福最近推出了一款新的互动助手——Hopla。它能够根据顾客的预算、饮食偏好和烹饪创意来推荐产品。这款聊天机器人不仅能帮助顾客制定膳食计划，还能提供减少食物浪费的方案，支持环保可持续。它还能与零售商的网站无缝链接，实现便捷的购物体验。

在Hopla的帮助下，家乐福进一步丰富了产品描述并简化了内部采购流程。这些不同的用例展示了生成式AI在零售领域应用的多面性。

BloomsyBox：

提升客户参与度

BloomsyBox是一家花卉订阅公司，它们利用生成式AI来提升母亲节活动的效果。公司的AI聊天机器人会引导客户完成一个有趣的小测验，答对问题的客户将获得一束免费花束作为奖励，获奖者还可以使用智能功能为他们的母亲撰写个性化祝福。这种创新策略加深了消费者与品牌的联系，并极大提升了参与度。 此次活动实现了60%的完成率，78%的奖品兑换率，以及38%的客户选择了使用AI生成的个性化祝福。

Helvetia：

提供全天候用户支持

该公司开发的由生成式AI支持的聊天机器人将线上保险服务提升到了一个新的水平：消费者现在可以全天候获取简单、详实的有关保险和养老金的回答。该机器人能够处理各种问题和请求，与传统的网站搜索相比，它的信息搜索效率更高 。

此外，该助手还能持续从用户反馈中学习，确保始终提供可靠的支持 。Helvetia十分注重透明安全，确保AI生成的内容准确无误。此举不仅帮助Helvetia提供了更好的客户服务，也让他们成为了保险领域负责任使用生成式AI技术方面的领跑者。

MetLife：

提升客户服务水平

借助AI系统，该保险公司能更好地实现对客户情绪和语调的动态分析，方便客服人员进一步理解对方需求，并相应调整回应策略。该系统还能为管理者生成沟通服务报告，确定待改进之处，从而为客服人员提供有针对性的指导 。

受益于此，公司的首次呼叫解决率提高了3.5%，消费者满意度提升了13%。借助AI来提升与客户的共情能力，能确保客户从第一次互动开始就获得被倾听、被支持的感觉。

Zalando：

实时定制化的建议

零售巨头Zalando借助其beta版本的AI助手，为时尚界带来了一场革命性的变革。该品牌坚信，由生成式AI引领的时尚潮流，将引领我们走向一个更加个性化、互动性十足的购物新纪元。他们推出了一款对话式工具，让顾客在轻松的聊天中就能发现那些与自己独特风格和需求完美契合的服饰 。

Zalando将这一创新项目视为一场共同创造的旅程，他们诚邀用户参与其中，提供宝贵的反馈。通过这种开放合作的方式，虚拟助手得以不断自我进化迭代，与顾客的喜好和需求同步成长。

Tripadvisor：

升级旅行规划

Tripadvisor最新推出的AI驱动生成器为创建旅行行程提供了强大的助力。该解决方案可以根据目的地、日期和旅行者的偏好来创建定制的路线 。公司过往庞大的顾客评论和反馈数据库确保了这些推荐建议的可靠性，所以旅行者可以轻松定制他们的旅行日程，并且再次“反哺”数据库。总的来说，生成式AI确保了推荐更个性化，可以优化规划体验，提升用户参与度。

梅赛德斯·奔驰：

个性化车内体验

生成式AI在汽车领域的整合有望彻底改变驾驶员与车辆的互动方式 。奔驰在其新型车载助手引领了这一潮流：该系统会自动分析驾驶员的选择和行为，根据交通模式和日常习惯主动推荐路线 。它甚至还能提供个性化的新闻内容或播放驾驶员喜爱的娱乐内容。

目前已有超过90万客户参与Beta测试计划，并体验到了个性化定制驾驶体验的好处。而奔驰也在持续致力于为用户提供更直观、更个性化的体验。

SK Telecom：

引入数字伴侣

SK Telecom的新型聊天机器人也在电信领域推动生成式AI向前迈进了一大步。该工具结合了LLM的对话能力和“超级应用”的便利性：除了提供基础的问答服务外，还能够提供定制化的友好体验，它能够像朋友一样与客户聊天，提供解决日常难题的实用解决方案。

它还集成了众多日常服务，包括音乐流媒体、电子商务以及更便捷的电子支付等。而对于那些寻求情感慰藉的用户，该聊天室还能够提供贴心的陪伴。该公司通过这种创新方式，拓宽了AI驱动的客户互动的边界。

Featurespace：

增强金融安全

TallierLTM™运用生成式AI技术，为每位客户定制独一无二的“行为条码”。该模型通过分析客户的过往交易记录，能深入洞察其消费习惯，进而能够迅速捕捉可能存在诈骗行为的异常情况。 与行业标准相比，TallierLTM™的欺诈检测成功率提高了71%，显著降低了客户受诈骗风险。

CarGurus：

加强汽车搜索

这家领先的汽车交易平台通过引入ChatGPT插件，实现了对话式搜索功能。现在，购物者可以通过更加个性化和直观的方式找到他们心目中的理想座驾。用户只需输入或宽泛或具体的搜索提示，即可从车辆列表中获得量身定制的选车建议。消费者可以根据自己的需求和偏好，探索多样化的选择。

总的来说，这种整合消除了传统搜索框的限制，为客户提供了更大的灵活性和更深层次的个性化服务体验 。

维珍之旅：

尝试定制邀请函

在旅游业，生成式AI的运用又添一例——邮轮公司维珍之旅（Virgin Voyages）推出的“Jen AI”。这一别出心裁的策划呈现了一个由 AI驱动的虚拟詹妮弗·洛佩兹（Jennifer Lopez）形象。该技术解决方案能帮助旅行者制作个性化的邀请函，以一种令人难忘的方式集结亲朋好友。邀请函还能针对即将到来的活动，进行详尽的个性化定制。

尽管技术仍有一定的提升空间，但它也展示了生成式解决方案在动态定制互动体验方面的潜力。这种创新方法也彰显了品牌对提供有趣、引人入胜服务的坚定承诺。

Mercari：

重新构想在线浏览体验

该公司由ChatGPT驱动的虚拟购物助手Merchat AI，能以对话的形式，根据用户的喜好和需求推荐产品。对于想要寻找独特的礼物、稀有的收藏品，甚至获取时尚建议的朋友，它绝对是最佳伙伴。

它将购物体验从单一的"搜索任务"转变为一场"个性化的对话之旅" 。Merchat AI不仅使购物过程变得简单，还能挖掘出顾客可能未曾意识到的商品。总而言之，这种融合让二手购物变得更加便捷和充满吸引力。

上述案例研究清晰地揭示了生成式AI在提升客户体验方面的无限潜力。随着这项技术的持续成熟，我们预期未来的互动将变得更为流畅、个性化，甚至具备前瞻预见性 。那些更早应用生成式AI技术的企业，将为自己的长期发展奠定坚实的基础。它们将打造出消费者梦寐以求的无障碍、迅速响应的数字体验，获得更高的顾客忠诚度。