特别策划 | 当AI引爆时尚

摘要: 通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势,不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者,还将能够实现精准库存预测,推动服装行业供给侧的升级。

美丽联合集团副总裁曾宪杰认为,AI将有助于推动服装行业的供给侧升级。

通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势,不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者,还将能够实现精准库存预测,推动服装行业供给侧的升级。
       


文│本刊记者  郝 杰


即使在几年以前,人们还难以想象这样的应用场景:根据海量的消费者数据,一群程序员编制了一套科学的算法,它不仅能够告诉你时尚界最新的流行趋势,并且能够利用人工智能给你搭配一套今秋最时尚穿搭。

事实上,这样的人工智能应用场景早已经为人们所习惯,随着人工智能应用的领域越来越广,流行时尚领域终于也成了AI的用武之地。

8月30日,蘑菇街在广州发布2017年秋冬女装潮流趋势,并宣布设立搭配研究所,通过机器学习算法以及对女装越来越深入地洞察理解,从而做到精挑细选,为平台上的2亿多女性用户,“训练”一个时刻在线的“私人穿搭小助手”。

AI,更具体地说——深度学习正在为一系列应用开启大门。在走在前列的实践者的探索之下,人工智能和消费者的距离正在不断拉近。

引爆时尚

根据Tractica的一份新报告,消费级AI目前占据了AI软件、硬件和服务收入的最大部分,到2016年达到19亿美元,到2017年底将达到27亿美元,高于其他行业应用领域。Google、亚马逊、Facebook、百度、苹果等公司正在开发使用AI来进行消费者互动,以模仿和赋予人类更丰富、强大的能力。

随着大数据技术的发展,人工智能也在为时尚界寻找解决方案。近日,亚马逊、微软都展示了人工智能在时尚领域的运用。亚马逊研发出一种新算法:通过分析大量图像并模仿其风格来设计服装,或许在不远的将来会取代大量设计师的工作。而微软则通过微软小冰的创作设计能力,让品牌服装“个性化”成为可能。

与亚马逊和微软不太相同的是,蘑菇街利用人工智能技术协助服务消费者,训练其成为“私人穿搭小助手”,蘑菇街为“小助手”提供海量的商品数据,例如商品图像数据、店铺红人图像数据、全球街拍数据等,还有大量的用户数据,再应用机器学习算法,来训练时尚分析模型。

从事计算机视觉和机器学习工作超过10年的蘑菇街图像算法高级技术专家张洪明介绍,人工智能与时尚电商结合,还要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趋势,即不同时节、不同地域的流行单品的变化,除此之外还有流行单品的面料、材质、外观颜色和风格等商品因素等。例如将一套完整的全身搭配图片,分解为“烟粉圆领字母印花T恤、蓝色牛仔短裤、亮黑小方包、白色松糕鞋”识别出来。这种图片识别技术,可以极大地提高用户的搜索效率,为搭配推荐提供了解决途径。

变革数据

蘑菇街应用机器学习算法,来训练时尚分析模型,并且结合流行趋势特征和用户画像特征,在海量的商品中,找到多种可搭配的款式。

“除了利用自有数据,我们也会引入一些外部数据,比如说社交网络上的潮流趋势,两者相结合。不过为消费者做搭配的时候,我们以往的数据就可以产生不错的效果。”美丽联合集团副总裁曾宪杰在接受《中国经济信息》记者采访时说。

而在蘑菇街时尚商品总监张欣看来,通过大数据来洞察和预测商品潮流趋势,不但能够帮助平台挑选更新更好的款式商品提供给消费者,还将能够实现精准库存预测,推动服装行业供给侧的升级。未来,消费者穿在身上的可能是一身“美丽的数据”。同时,如果能做到比消费者更先一步掌握这些数据,对女装行业来说,无疑是一种重塑和升级。

曾宪杰也认为,AI并不是否定过去人们的工作,它一方面是要解决过去人们没办法做到的一部分,同时也让可以办到的事情变得更加高效。

图片识别技术,可以极大地提高用户的搜索效率,为搭配推荐提供了解决途径。

洞窥需求

自AlphaGo胜利之后,人们意识到未来人与机器的融合趋势。尽管目前它并不能完成人的所有工作,但可以大幅提高计算速度和传播效率。AI技术的核心在于节省了许多重复性的工作,可以更好的满足用户多样化的需求。

一项研究表明,最具AI潜力的领域中,就包括预测客户需求,例如,零售商开始使用深度学习提前预测客户的订单。按需定制成为常态,为消费者提供想要的规范和更多可用性,无论想要什么,什么时候想要。这可以让客户花更少的时间浏览货架、产品目录和网站,找到想要的产品。

尤其在个性化设计和生产方面,AI的潜力有待进一步去挖掘。可以根据需要定制服装和消费品,而不是平均生产。以时尚和服装为例,我们最终可以进行完全互动和定制化的设计和供应,通过AI创建的服装模型在线销售,使用自动化生产以小批量生产,随后基于用户反馈更改设计。

“我们从去年开始重视人工智能的力量。”曾宪杰说,“我们在AI投入方面是全方位的,除了自己有正式的员工做相关领域的研究以外,我们也在尝试跟高校合作。我们会很重视这一块,因为我们看到它可以产生很大的业务价值。”

蘑菇街的趋势大数据不但能够帮助平台用户在购买衣服的时候给出合理建议,让用户更快更精准地购买自己喜欢的潮款;对电商商家来说意义同样重大,可以帮助商家解决一直以来令人困扰的款式预测和库存问题。通过大数据分析,可以得出更加准确的款式预测,并基于大数据进行款式判断算法,经过流通环节的测款等方法做到最大程度的精准库存预测,从而做到“零库存”。

“我们会更加细分,更加精确的洞察每一个细微的消费需求,更好的服务她们,这是我们的发展方向。”蘑菇街时尚商品总监张欣表示。




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