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知识路径： > 电子商务新技术与新应用 > 人工智能 > 人工智能对电子商务的发展影响 >
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相关知识点：22个
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目前，人工智能采用的主流技术主要涉及机器学习和人机交互。机器学习（Machine Learning）是计算机科学的一个分支，也可以认为是模式识别或人工智能、数据挖掘（Data Mining）、概率论、统计学（statistics）等多个学科的交叉学科。机器学习与数值优化（Numerical Cptimization）具有很高的重合度。机器学习在电商领域的应用主要体现在以下几个方面。
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人工智能助手（聊天机器人），其主要功能是自动回复顾客问题，对简单的语音指令作出响应，并通过采用自然语言处理系统提供产品推荐。电子商务网站和移动端页面上的聊天对话框正是基于机器学习的算法，将其编程为以个性化方式与客户通信。聊天机器人能够帮助消费者找到合适的产品，检查产品供应情况，并比较各种产品，最后帮助消费者付款；如果有任何投诉或疑问，聊天机器人也可以帮助客户联系相应的服务人员。消费者可以通过文字，语音甚至图片与这些机器人进行“交谈”。2017年3月，阿里巴巴发布了人造智能服务机器人“Shop Xiaomi”，即是淘宝商家的聊天机器人，其经过商家授权和调试后，聊天机器人可以取代一些客户服务，从而减少了人工客户服务的工作量，同时能够增添个性化风格。
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推荐引擎是建立在机器学习算法框架基础上一套完整的推荐系统。使用AI算法可以实现海量数据集的深度学习、统计编程和预测、分析顾客行为，并利用算法预测哪些产品可能会吸引顾客。首先根据潜在客户最近的搜索，推荐引擎中的机器学习算法能够根据计算结果记录被搜索产品的关键细节，然后，推荐引擎为浏览器生成适合的建议，并将其列在个人页面上，最终帮助消费者快速找到所需产品。降维算法的应用开启了人工智能对推荐系统的改造，人工智能对推荐系统最深刻的变革，就是不再把推荐系统看作是独立的推荐结果组合，它是整个人机交互行为，通过引入时间维度来实现系统和用户的动态维度。许多电商公司，例如：亚马逊、阿里巴巴淘宝网、京东商城等都使用推荐引擎来识别其产品的目标受众。
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智慧物流是指：利用信息技术使装备和控制智能化，从而用技术装备取代人的一种物流发展模式。与传统物流模式相比，智能物流可以大大提高提高服务质量和运营效率。智慧物流的概念最早由IBM公司在2009年提出。最初，IBM公司提出建立一个通过感应器、RFID标签、制动器、GPS和其他设备及系统生成实时信息的“智慧供应链”。人工智能最直接的影响是后端供应链和物流链接，面对快速变化的需求和竞争市场，预测库存并非简单，而人工智能和深度学习的算法可以在订单周转预测中派上用场，可以确定订单周转的关键因素。机器学习系统的优势在于它们可以随着时间的推移不断学习而变得更加智能，使商家预测库存需求变得更加准确。目前，在智能物流仓储领域，阿里巴巴和京东都已经发布了无人值守的自动化智能存储系统。
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当前的电商行业正在蓬勃发展，即使对于小规模库存的在线零售商，这种长期持续的价格调整也是一个很大的挑战。利用能够快速处理大数据的人工智能技术，已基本能够解决大量产品的自动定价问题。对产品的评分、物流、价格和服务质量都会影响最终的综合排名结果，因此，对于商家而言，最优定价非常困难，而这种需要深入研究的定价问题正是人工智能所擅长的。通过先进的深度机器学习算法，人工智能技术可以持续评估市场动态并改变竞争环境以解决最优定价问题。
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随着研究技术的飞速发展和不断推进，深度学习平台、语音分析技术、生物识别技术、图像与视频分析技术、机器人自动处理系统、文本分析和自然语言处理（NLP）等主流人工智能技术在接下来仍将稳步发展。根据人工智能技术的商业价值、技术成熟度、发展阶段等方面的发展状况，AI将在未来通过以下几种方式推动电子商务的发展变革。
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计算机视觉搜索引擎主要功能是让消费者可以将照片或特定风格的图片上传，然后在APP客户端中搜索样式、品类、风格相似的商品。视觉搜索功能（特别是通过手机）可以“读取”该项目的线索、颜色、形状、大小、面料和品牌。这能够帮助消费者找到他们正在寻找的商品。视觉搜索引擎的功能建立了从线上到线下的联系，从离线到在线体验只需要很少的流程和操作步骤，为消费者提供了一种创新、自主的体验。
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在移动电子商务时代，由于消费者对移动设备的偏好，个性化电子商务体验对销售的影响将更加明显。未来购物将使用AI来收集用户在网站上发布的信息，例如产品评论等，以更好的为其提供实质性服务。不管是在线商店，实体店还是移动应用程序，人工智能都为所有这些渠道带来无缝的客户体验。借助深度学习的AI算法，网上零售商可以不断学习每一个新信号，从而更好的展示个性化产品。
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尽管人工智能发展迅速，但仍有许多问题亟待解决：不确定性问题、不可解释问题、数据共享问题、隐私保护问题、伦理道德问题、人工智能系统的鲁棒性等。这些都是人工智能技术将要面临的巨大挑战。
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