在当今竞争激烈的零售电商市场中，提升用户购物体验和增加销售业绩是各大平台和品牌企业的核心目标。为了实现这些目标，AI大模型、AI智能体等技术的应用成为了关键。

商派与百川智能达成战略合作，共同推出了针对电商平台和企业私域平台业务运营管理场景的一系列AI大模型/智能体解决方案。这些方案涵盖了商品智能推荐、用户评价分析与生成、商品描述生成以及商品分类与标签生成等多种业务场景。

场景一：商品智能推荐模型

• 商品智能推荐模型是提升用户购物体验和增加销售额的重要工具。商派与百川智能合作的大模型解决方案，能够根据用户的行为和偏好，生成高度个性化的商品推荐，为每个用户提供量身定制的购物建议。

• 应用场景：当用户在浏览电商平台时，AI大模型会实时分析用户的浏览历史、购买记录、搜索习惯等多种数据。通过对这些数据的深度学习和模式识别，大模型能够准确预测用户的兴趣和需求，进而推荐用户可能感兴趣的商品。例如，如果用户经常浏览和购买健身器材，系统会优先推荐新的健身设备、运动服饰和相关配件。此外，如果用户搜索某款智能家电，系统会推荐与之功能相似或相关的其他智能家电产品。

方案步骤——

1、用户行为分析：收集和分析用户的浏览、搜索和购买行为。

2、用户偏好建模：构建用户偏好模型，识别用户的兴趣点。

3、对应商品匹配：根据用户偏好，匹配合适的商品。

4、商品推荐生成：生成个性化的商品推荐列表。

场景二：用户评价分析与生成

•不同商品的用户评价是影响其他用户购买决策的重要因素。商派与百川智能合作的大模型解决方案，能够分析大量的用户评价，提取关键细节信息，并生成简洁明了的摘要或新的推荐，帮助更多用户快速了解商品的优缺点。

•应用场景：电商平台和企业的私域商城，可以利用该大模型方案，自动分析用户评价。每当有新评价上传时，系统会立即对评价内容进行深入分析，识别出其中的关键信息，如商品的优点、缺点、使用体验等。通过对这些信息的整合和处理，系统能够生成清晰的评价摘要，帮助其他用户在短时间内获取有价值的信息，从而做出明智的购买决策。

方案步骤——

1、评价收集：收集用户对商品的评价和反馈。

2、情感分析：运用大模型技术，分析评价的情感倾向。

3、信息提取：提取评价中的关键信息和常见问题。

4、摘要生成：生成简洁的评价摘要，展示商品的主要特点和用户反馈。

场景三：商品描述生成

• 商品描述是电商平台中吸引用户的重要元素。传统的商品描述通常需要人工编写，耗时且成本高，而且质量参差不齐。商派与百川智能合作的大模型解决方案，通过分析商品属性和用户评价，能够自动生成生动、吸引人的商品描述，极大地提升了电商平台和企业私域平台的运营效率和用户体验。

• 应用场景：电商平台或者企业的私域商城可以引入AI大模型，当运营人员上传商品图片和基本信息后，系统会自动对这些数据进行深入分析，包括商品的外观、功能、使用场景等多个维度。同时，系统还会结合用户的评价和反馈，提炼出商品的特点、优势和用户利益点。基于这些分析，AI大模型能够生成富有吸引力和说服力的商品描述文本，帮助用户更全面地了解商品。

方案步骤——

1、数据收集：收集商品的基本信息，如名称、规格、品牌等。

2、属性分析：利用大模型技术，分析商品属性和用户评价。

3、内容生成：根据分析结果，AI大模型生成具有吸引力的商品描述。

4、人工审核：生成的内容经过人工审核，确保准确性和合规性。

场景四：商品分类与标签生成

• 在现代电商平台中，商品分类和标签系统对于帮助用户快速找到所需商品至关重要。商派与百川智能合作的大模型解决方案，能够根据商品特征自动进行精准的分类和标签生成，从而大幅提升用户搜索和浏览的效率。

• 应用场景：对于拥有数以万计商品的电商平台来说，手动管理商品分类和标签不仅费时费力，还容易出现错误和不一致。AI大模型能够自动识别新上架商品的特征，准确判断其所属类别，并生成相关的标签。例如，当新商品上架时，系统能够迅速分析商品描述、图片等信息，自动为其分配到合适的类别，如“家居用品”、“电子产品”等，并生成具体的标签如“智能家电”、“节能环保”等。

方案步骤——

1、图片识别和理解：大模型通过图像理解技术，分析商品图片。

2、特征提取：提取商品的关键特征，如颜色、款式、材质等。

3、分类决策：根据特征，AI将商品归入相应的分类。

4、标签生成：自动生成描述商品特征的标签。

以上分享的零售业AI大模型解决方案仅为部分应用场景举例，除此之外还是AI零售教练、AI智能客服经理等。商派将持续与AI大模型公司，合作推出更多零售电商领域的AI解决方案，进一步助力品牌企业的智能化升级，为企业用户提供更加个性化、便捷和高效的购物体验；帮助更多品牌企业和平台在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。

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