除了國內政治與美國關稅議題，AI 大概是最熱門的議題了。前一陣子才看到一個政府的補助案介紹，一個簡報至少出現十幾次的 AI，也看到很多行業，幾乎都在原有的服務名稱前加上 AI，才能凸顯該服務、商品、技術的厲害。
這麼火的議題，大家是應該要關注一下，免得哪一天發現自己的企業已經輸在起跑點。但是，在零售、電商相關產業，如果把過去十幾年流行的「大數據」相關名詞，全部換成 AI，大概就變成現在的流行語了。
說穿了，我也可以說 AI 是過去大數據的迭代更新版，因為核心都是數據，沒有數據，一切都萬萬不行。所以不管你的企業或服務想要運用大數據或是 AI，一切基礎都是數據的蒐集，這也是落實最困難的部分。
當然，在數位時代下，零售電商相關網站已經有大量數據，包含使用者瀏覽、消費行為、購買的數據，或是客服、退貨等數據，許多電商平台都是號稱運用數據在營銷。這當然不可否認，但有沒有真正達到成效呢？
無法流通的零售數據，就像盲人摸象
我認為目前做的還不足，因為在電商或零售領域，大數據或 AI 有一個很重要的目的：預測。希望數據運用能夠預測客人應該想買商品了，甚至知道客人想買洗髮精，所以推薦客人洗髮精，再更甚者，是預測到這個月的成交量。
有了預測，零售商可以事先備貨，就不會有缺貨，或是庫存過高的問題，能幫助改善供應鏈、降低成本，這些都是很理想的結果。
但事實上，大家的數據不會流通，所以每家企業獲得的數據都像是盲人摸象（除了 Google、Meta 等巨獸，他們獲得的數據量體更大），若是僅憑自身擁有的數據，想達到上述境界，其實還有非常長遠的一條路要走。
當然，不能因為目前的不夠成熟，就不去蒐集數據，數據需要即時性，另一方面也需要累積，才可以分析趨勢。比較務實的做法是，就有限的數據去進行有限的溝通，來提高轉換率，這就是過去這些年大家在做的事，雖然這部分其實規模愈大者愈有幫助，規模愈小愈無感。
舉例來說，假設因為數據的應用可以提升 1% 營收，對於一個月 100 億零售規模的企業，可以增加 1 億營收，這樣應該滿有感，但如果是一個月 1000 萬規模的零售業者，增加 10 萬業績，對它來說應該是無感的，因為其他商品因素，像是促銷因素等，這些影響都大於 10 萬的幫助。這是一個很務實的思考，中小企業必須深思，而不是隨熱門議題起舞。
AI 勢必能降低成本，但最終比的還是創意
至於實體零售業者，要應用 AI 遇到的挑戰，比線上零售更難，雖然可以運用影像辨識技術來分析實體客人的行為，但是若要合法取得可識別的個資，目前大部分還是運用電話號碼會員建檔、下載 App、加入 LINE OA 等方式，才能建立可識別的會員資料。
不過，一方面這樣取得會員資訊的代價不小，二方面取得後的會員資料，要能夠促進未來的訂單轉換，才會是比較好的投資。但目前往往只能推播廣告訊息，並未有看到非常好的成效。
然而，現在 AI 的範圍包山包海，也不光是上述數據的應用範圍，包含這 2 年特別熱門的生成式 AI，已經有一些 AI 技術能運用在數位素材的生成，甚至 AI 直播、銷售影片的生成等，雖然有些技術目前尚未完全成熟，但我相信一定會逐漸成熟，未來能夠降低企業生產這些數位內容的成本，對降低成本會有一定的效益。
但是，對於發展創意與競爭者競爭這件事，我相信人腦還是更重要，否則以後每家都用 AI 競爭，哪一家企業可以勝出，不是成語的自相矛盾嗎？
AI 是商業新技術未來的發展重點，企業當然要非常關注，但更要審慎評估應用的效率與時機，譬如聊天機器人已經普遍運用在客服系統，但現在客服機器人還是相當沒有人性，常常讓客戶鬼打牆，無法解決問題。所以必須關注技術的成熟，在效率與客戶體驗間取得平衡，不必盲目追求新技術。在適當的時間投入新技術的引進，創造企業有利的結果，取得客戶的滿意度，才是最重要的。
核稿編輯：林庭安
