在过去的一周，AlphaGo与柯洁的人机阿湛持续吸引行业关注，5.22日，在与AlphaGo对决的前一夜，柯洁在他的微博上发表了《最后的对决》一文，并表示：“现在的AI进步之快远超我们的想象。”诸如此类，人工智能无疑是今年整个国内互联网产业中最热闹的戏码。随之人才大战也在不断升级，比如5月初腾讯直接宣布在美国西雅图建立AI实验室。

不过，无论技术如何进步，AI多么牛逼，但始终还是要落地在行业应用和为用户带来实际价值上，否则也只是人们的茶余饭后的一个话题而已。

今天，我们就来了解一下人工智能对用户最关心的“买买买”上的应用，衣食住行是用户的最大需求，但是其底层架构还是要先解决如何买，买什么的问题

相比线下平台，线上的人工智能应用更多，因为线上的数据维度和数据连接更容易些，比如顾客想要什么，给顾客推荐什么，全网同个商家价格如何，该商品历史价格如何，等，了解消费者行为，根据用户浏览轨迹、社交媒体等数据捕捉消费者行为，实现精准推荐，辅助购买决策是人工智能运用于电商的典型。

今天就来介绍下几个大型线上“互联网电商”在所谓的新零售发展之下，如何将AI应用到人们的买买买场景中。

2016年底，亚马逊发布了线下实体便利超市AmazonGo，消费者用手机扫码进入其中，并登陆自己的ID，就可以选择商品，选购结束直接在手机APP上结算，“即拿即走”。整个消费过程实现了人工智能自动化管理，无需人工干预。但小编走访国内零售业发现，这样科技感十足的全自动智能便利店或许离实际落地还有很长一段距离。

电商时代，消费者对推荐系统已经不再陌生。「蓦然回首」，你发现喜欢的商品就在首页显眼处。

如今，不仅仅是电商网站首页会给你贴心推荐。你逛进一家淘宝商家的店铺，也很有可能享受到推荐算法的服务。

这是阿里商家事业部推出的智能店铺「千人千面」模块。

阿里商家事业部相关负责人介绍，单纯通过算法做出的商品推荐，未必符合商家利益。常有商家抱怨，自家想卖的商品得不到推荐，营销被算法牵着鼻子走。而「千人千面」，就是先让商家给出他们想要推送的商品集，算法再从指定候选集中为进入某家商铺的消费者做个性化推荐。如此一来，算法可以为商家的营销服务，为商家既定的 营销计划「锦上添花」。

不过要做到这一点并不简单。

业界推荐系统往往由 Matching 和 Ranking 两部分组成。Matching 部分会根据全网用户的浏览、加购、收藏等行为数据，在一个庞大的商品池中找出较小的候选集。Ranking 则是利用综合用户 Profile，偏好，以及商品特征等信息训练得出的一个打分排序模型。

与前两大综合性电商平台不同，豆扣网是基于特卖导购的中立人工智能决策平台，它为用户汇集每日全网的特卖商品，并且通过大数据精准分析商品的历史成交价以及历史动态评分，低于一定标准的评分商品自动PASS，这样防止了很多商家会去刷信用和评价的问题，也避免了很多用户在网购的时候因为不知道商家究竟是真的促销还是假的促销的困扰问题。

目前全网的特卖平台差不多有2万多家，如聚划算、淘抢购、淘点金、折800、什么值得买、返利网、淘粉吧等均是PGC模式，也就是平台方招商议价，商家降价后入住，按照成交或者按照时间进行广告付费模式，导致每个特卖平台的商品都是唯有自家的商品，不可能为其他的商家进行导流，也就是用户如果想要找到自己需要的商品，很有可能需要逛十几家特卖网站，这样导致大量时间成本，如果不逛的话，又会消耗大量金钱成本，于是豆扣网的人工智能大数据模式，就很好的帮助用户解决了这个问题，是人工智能 网购的一个细分行业方向。

未来他们还将推出什么功能，来帮助消费者更明智理性的购物，让我们拭目以待

笔者认为，相比起人工智能 金融，或人工智能 教育行业而言，人工智能 网购更容易实现，而前期实现的重点在于零售业中的快消品，主要由于快消品的高度标准化以及无售后问题，几大人工智能电商平台未来将在此处先行发力，以“机器买手”的角色，帮助用户解决日常快消品需要重复大量频繁购买又经常容易忘记的痛点和问题。

同时，人工智能对于线下的平台型零售业的重要应用场景主要分为以下几类：采销系统、仓储系统、店内运营和收银等。目前国内一些超市已经开始在人工智能自动结算上进行发力，有部分超市已经推出了自动结算手推车的功能，只要将商品放入手推车中，就可以自动计算价格和在车内用电子货币进行支付。

未来的人工智能将最有可能在购物上先行落地，解决了用户的买买买问题，就是等于拥有了用户的钱包，也是离钱最近的地方，所以各大平台在人工智能上不惜重金的发力，必有所图。而人工智能如果真的能够很好的帮助用户解决购物的问题，成为上帝之眼，帮助用户进行分析和比较商品再进行购买，也可以避免和减少目前大量的网购假货问题、刷单问题、买家秀和卖家秀的尴尬问题了。

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