伯俊CTO洞察：AIGC+电商：货不对板还是人货场的全方位升级？

ChatGPT现世至今，AIGC这把火彻底点燃了全世界，各大品牌已将AIGC应用于各个商业落地场景中。

《中国AI数字商业展望2021-2025》提到，到2025年中国生成式AI技术应用规模预计上升至2070亿元，2020-2025年年均复合增长率高达84%。数据显示，预计2030年AIGC市场规模有望超过万亿元人民币。内容领域是目前已经能够、但并未实现商业化的领域，延展领域由于对AI生成的自由度和稳定度有更高要求，在国内应用落地相对更晚。

AIGC意为人工智能生成内容，例如AI文本续写、文字转图像的AI图、AI主持人等，都属于AIGC的应用。企业通过AIGC可以自动生成包括文字图片、音频视频、代码等之类的内容，而ChatGPT就是其中的一种。

AIGC的出现也让零售行业也迎来了新的挑战。我们注意到，社交媒体上流传着一系列用AI生成的虚拟时装模特图，甚至在某购物平台上已有商家率先使用起了AI模特。于是，有关“时装模特是否能用AI替代”的讨论热度也不断被讨论。

凡事都具有两面性。

AI让产品“货不对版”还是降低成本？

AIGC技术赋能下，叠加ChatGPT引入插件功能，整体电商商业模式会有怎样的变革？AIGC整体应用市场空间多大？AIGC助力下，“人、货、场”叠加广告营销，具体有哪些升级？

对于AIGC，我的理解是，在推流营销内容方面，AIGC的出现，确实会让企业投入成本降低；有商家认为使用AI模特能大大降低成本、出图速度又好又快，具有真人不可比拟的优点。

事实上，我们可以看到现在很多做小红书、抖音等自媒体，通过ChatGPT的应用场景往往是简单的一句话，“请撰写一下AI在企业中场景的落地，并给我一个标题，1000字左右。”，AI马上就可以生成答案。

对于以短视频、短文为主的企业来说，这种廉价成本会从原来一个人每天只能输出10个素材，有可能变成一天可以出无数个，这也让整个互联网会充斥着大量的自媒体资源，这都是通过AI带来的，它帮所有的媒体去进行推广，去快速的进行传播，企业可以给它定向的指向，把企业需要对外传播的事情给做了。

但是消费者往往对此持担忧态度，认为人工智能生成的素材，会增加货不对版的可能性，比如使用AI模特，与真人身材相差较大，增加网购风险；还有相关从业者感到了AIGC带来的威胁，引发新一轮的就业危机焦虑。

我认为AIGC对于电商的不利因素还有：人工智能的兴起，让真正的生产已经变成消费者去做了，某种程度是，出现了所谓的“数字化生产来带动实际化生产”。

这可以理解为是一种“众筹”的行为。比如：我已经有客群，哪怕没有订单，这个时候我再去研究这个产品到底怎么落地，再去生产这个产品。

事实上，自AIGC出现以后到现在，让众筹呈现几何倍数增长。

此前的众筹的路径往往是产品调研、创新，之后推荐到众筹网站，一个优秀的团队一个月的时间最多也只能做两款左右的产品，大多数团队有可能一个月一款产品都做不出来；但是现在在AI的帮助下，甚至一个人就可以制作数款产品，只不过这些产品都是“假的”。

比如：我们可以通过素材的方式，让AI很快捷的生成一个咖啡杯，AI甚至可以把杯子的标准化3D模型都能完美的制作出来。这种效果图往往让审核变得更加容易，也让消费者可以更满意产品的视觉效果。

接下来，就可以推到众筹网站。在国外众筹网站，只要众筹5万-10万美元，就可以找供应商重新按照工业化设计，六个月之后进行生产，这就是典型的数字决定生产。

某种程度上，也会加速让劣币驱逐良币——好好做研发、好好做生意的企业，不注重宣传、不会包装产品，会被这种所谓“创意型”的、几个人搞素材的“小作坊”直接弄垮。

AI的本质，助力企业降本增效

以上说了AIGC给电商场景带来的一些负向影响，不可否认的是，AIGC在未来会覆盖电商多场景应用，全方位降本增效、提升用户体验。

这其中，优化选品决策、智能客服工作、图文素材制作、广告智能投放、精准关联推荐、处理图像素材等领域有望通过AIGC降本增效。

事实上，国内外已经有很多企业推出ChatGPT选品插件预判顾客选品需求。

对于零售企业，通过人工智能，可以让让服务更加智能化，企业可以打造企业内部的智能AI助手，更好地拉通企业信息化，做企业每个人的小助手，这在根本上也有助于企业的数字化转型。

实际上，数字化转型是当今时代备受关注的话题，无论是大企业还是中小企业都想要跟上时代的步伐，不被落下。数字化想要做的好，拉通是前提。因为，“拉通”是提高协作效率、高效增长难以绕开的底层逻辑。只有“拉”才能使所有工作都聚焦于为客户创造价值，越“通”效率越高。

无疑，AI可以在这些方面起到相应作用，助力企业数字化建设，降低企业培训成本，

此外，基于企业数据做可续分析，这方面，伯俊科技研发的产品基于AI的数字化赋能。其实,伯俊科技在AI的布局，是很清晰的知道自己的定位在哪里，不是盲目去搞一个开源。

也正是基于此，伯俊AI的落地主要场景主要集中在自动化工具、应用集成和数据服务：

第一、AI自动化工具，帮助企业基于表单维护、文档撰写、图片生成、客服。

第二、AI应用集成，通过AI自动打通相应企业的业务流，原来是通过一些程序的硬识别，接入AI可以识别对方的数据传输。

第三、AI数据服务，未来企业接入AI是趋势，对于AI来讲，企业要把沉淀下来的标准数据变成AI的模块化数据，把这些数据进行清洗，会给企业带来更加智能的AI。

回到零售，其本质是供需匹配。需求在“人”，供给的是“货”，交易的地点是“场”。新零售围绕消费者需求，重构了“人货场”，而人工智能便是帮助零售企业基于“人货场”迅速完成企业战略转型工具，亦是重构过程中最为重要的基础设施。

传统零售“人、货、场〞结构呈线性状态，“消费者、生产活经销商、零售商〞各参与方按照产业链流程进行信息交换，效率较低。在零售业转型浪潮下，“人、货、场”结构发生转变，信息流转速度加快、流转方向逐渐向环状结构演变。

事实上，AI技术加速优化了这一过程，行业数字化、数字价值挖掘水平不断增高，包括营销网状链路的构建、供应链间的网络协同融合、柔性生产等。“人、货、场”结构的优化，使购买端的消费者信息经过数字化及智能分析后，通过环状结构传递给各方参与者，各方可基于真实的市场需求，联动调整，实现利益最大化。同时，Al技术在消费者体验创新层面的尝试不断，也引导了零售业产业链结构转变。

从人类科技的发展看，一项新技术从实验室到商业落地，需要很长的一段时间，而目前的AI也经历了一个很长的阶段，OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、微软的Newbing，亚马逊的Amazon Alexa等。

不可否认的是，AIGC是未来的趋势，而如何将这样的技术运用到真正的实际场景中，让它发挥应有的作用，也需要依靠开发AIGC的公司、相关部门去加以引导，让技术切切实实为人们的生活所服务。