啱啱過去的「雙十一」，AI比人還忙。天貓推出「AI萬能搜」「AI幫我挑」「AI試衣」等六大智能導購工具，覆蓋購物全流程；在京東下單後，京小智客服主動推送物流軌跡，並預判可能的售後需求，提前給出解決方案；抖音藉助豆包大模型打造電商新入口，用戶只需詢問「買什麼」「有什麼推薦」便可獲取商品清單，點擊鏈接直接跳轉至抖音商城……

　　曾幾何時，總有消費者在線上海量商品列表中挑花了眼，卻還是「搜不到」「選不對」符合心意的產品。傳統的推薦算法基於用戶歷史行為數據，為消費者提供看似無限的商品選擇，實則產品同質化嚴重，還容易陷入「信息繭房」的誤導。隨着人工智能技術的融合應用，在多模態大模型、深度學習與用戶行為序列分析能力的加成下，AI能夠構建出動態、立體的用戶需求圖譜。比如搜索「便攜水杯」，AI能用聯想和場景串聯起用戶消費需求：他可能是一位即將外出旅遊的戶外愛好者，需要保溫性能強、防漏耐摔的杯子；也可能是一位注重環保的都市白領，更青睞可再生材料製成、設計簡約的產品。

　　從推算相關搜索語境、瀏覽記錄乃至季節差異、使用方式，到生成虛擬試穿效果、提供價格篩選方案、預判售後需求等，人工智能正在貫通「需求響應—決策輔助—服務延伸」的購物全鏈條，透過蛛絲馬跡洞悉消費者的潛在需求與情感偏好，將「人找貨」的疲憊轉化為「貨懂人」的驚喜，重塑人與商品的連接方式。

　　不過，AI導購的核心價值在於精準解讀需求，但當前人工智能水平仍難以突破語義理解鴻溝。由於用戶的表述方式千差萬別，AI應用落地需要對海量非結構化數據進行處理，對信息的準確性、時效性提出了極高要求。在新興的語音交互環節，也存在語音識別斷句錯誤、多輪對話邏輯斷裂等問題，無法形成流暢的需求挖掘閉環。這些技術短板導致許多消費者因為推薦不匹配而放棄AI，迴歸傳統搜索模式。

　　AI生成工具的普及也催生了新的消費陷阱，消費連接遭遇「信任危機」。在服裝、家居等品類中，商家用AI生成的商品圖片普遍存在「貨不對版」的問題。更嚴峻的挑戰在於商業倫理與監管的灰色地帶。當AI對話與推薦中嵌入未聲明的商業推廣時，它便成為一種極為隱蔽的廣告形式，不僅讓消費者難以辨別，也對現有的廣告認定規則和監管手段提出了巨大挑戰。當我們的偏好和決策在無形中被精心設計的智能模型所引導，消費的公平性與真實性也將無法得到有效保障。

　　人工智能在線上消費領域的規模化、規範化落地，還需化解數據安全、算法偏見等難題。未來，隨着大模型技術的升級換代與行業標準、市場監管的逐步完善，我們期待AI能夠「心有靈犀」地捕捉消費者需求，線上購物過程可以變得像和朋友交談般流暢自然，在便捷高效又安心放心的電商消費環境下，用「智能」裝滿購物車，為數字經濟發展開闢更廣闊的空間。

（文章來源：經濟日報）