4.1 人工智能给电商带来的五大改变
电子商务，简称电商，是指在互联网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化。电子商务包括电子货币交换、供应链管理、电子交易市场、网络营销、在线事务处理、电子数据交换、存货管理和自动数据收集系统。在此过程中，利用到的信息技术包括互联网、电子邮件、数据库和移动电话。人工智能给电商带来以下五大改变。
1.动态定价
在京东的“智慧供应链”战略中，消费者最关心的就是商品价格问题。京东推出的动态定价算法的基础是对商品、消费者信息、价格的精准研判。具体来说，动态定价算法通过持续地数据输入和机器学习训练，使商品的净利润和销售额目标达到一个平衡的状态，并计算出一个最科学合理的价格，从而促进交易效率的大幅度提升。与此同时，动态定价算法通过对各个要素（例如折扣力度、促销门槛、消费者分类等）的综合建模进行判断，制定出一个最优的促销策略。
实际上，2016年，亚马逊就已经上线了自动定价功能。京东推出的动态定价算法有个很明确的指标——货存周转天，既要考虑卖家的成本和营收，又要符合消费者的预期，所以京东定价比亚马逊做得更好。其实对于现在的消费者来说，价格不是越低越好。随着社会的发展，消费者对品质的追求也越来越高。京东要做的是在保证品质的同时给消费者提供合理的价格。
当然，除了京东，淘宝、聚美优品等知名电商平台也已经开始采取自动定价策略，这可以在很大程度上提升商品定价的科学合理性，从而使消费者购买到真正物美价廉的商品，是一件非常有益的事情。
2.实时推荐
从目前的情况来看，推荐技术已经有了非常不错的发展，而推荐引擎也为很多电商平台（例如当当、淘宝、京东、聚美优品、亚马逊等）带来了好处。这也从一个侧面说明，在数据越来越多的情况下，更能洞悉喜好、偏爱、需求、口味的推荐引擎才是消费者最期盼的，同时也是电商平台最关注的。
那么，推荐引擎究竟是怎样工作的？其实比较简单——即利用特殊的信息过滤技术，将不同的商品推荐给可能对其感兴趣的消费者。如果将推荐引擎看作黑盒，那么其接收的输入就是推荐的数据源。通常情况下，推荐引擎需要如下三种数据源。
1）消费者的基本信息，例如年龄、性别、地理位置、职业等。
2）推荐商品的元数据，例如关键字、关键词语等。
3）消费者对商品的偏好信息，这些偏好信息可以分为两类：一类是显式的消费者反馈，例如消费者对商品的评价、消费者对商品的评分等；另一类是隐式的消费者反馈，例如消费者浏览商品信息的时长、消费者的购买记录等。
其中，显式的消费者反馈可以直接且精准地反映消费者的喜好，但需要消费者付出额外的代价。而隐式的消费者反馈，经过相应的分析和处理以后，同样可以反映消费者的喜好，只是精准度要差一些。不过，只要选择正确的行为特征，隐式的用户反馈也可以达到非常不错的效果。
通过记录消费者在平台上的所有行为，并根据不同行为的特点进行分析和处理，亚马逊已经拥有了很多推荐形式。
1）今日推荐。今日推荐通常是根据消费者的购买记录和浏览记录，再结合当下流行的商品，为消费者提供一个比较折中的推荐。
2）基于商品本身的推荐。在推荐商品时，亚马逊也会给出相应的推荐理由，例如消费者的购物车里有某件商品、消费者购买过某件商品、消费者浏览过某件商品等。
3）捆绑销售。在数据挖掘技术的助力下，消费者的购买行为可以被进一步处理和分析，而亚马逊也可以建立起经常被一起购买或同一个消费者购买的商品集，然后进行捆绑销售。从本质上来讲，这是一种非常典型的协同过滤推荐机制。
4）其他消费者购买/浏览的商品。与捆绑销售相同，这也是一个非常典型的协同过滤推荐机制。在社会化机制的助力下，消费者可以更快、更方便地找到自己感兴趣的商品。值得一提的是，在做这部分的推荐时，亚马逊非常注重整体设计和消费者体验。
5）新商品推荐。新商品推荐采用以内容为基础的推荐机制，将一些最新的商品推荐给消费者。一般情况下，新商品并不会有大量的消费者喜好信息，而以内容为基础的推荐机制则可以有效解决这个“冷启动”的问题。
6）以社会化为基础的推荐。亚马逊会为消费者提供事实的数据，以此来让消费者信服，例如同时购买该商品和另一个商品的消费者一共有多少，所占比例又是多少等。
另外，亚马逊的很多推荐都是以消费者的基本信息为基础计算出来的，消费者的基本信息包括很多方面，例如浏览、收藏、购买了哪些商品、购物车里有哪些商品等。亚马逊还集合了消费者的反馈信息，其中最重要的就是评分，这也是消费者基本信息中的一个关键部分。同时，亚马逊还提供了让消费者自主管理基本信息的功能，这可以使亚马逊更加了解消费者的喜好和需求。
像亚马逊这样实现精准推荐的电商平台不胜枚举，但亚马逊无疑是其中的一个开拓者。从长远的角度来看，通过人工智能实现精准推荐确实有比较多的优势：一方面，消费者可以用最快的速度找到自己感兴趣的商品；另一方面，电商平台可以吸引更多的消费者，从而进一步提升自己的影响力和名气。
3.网购体验个性化
最近这几年，电商获得了极为迅猛的发展，无论是在国内还是在国外都是如此。当然，这和人工智能的出现及兴起也有非常密切的关系。作为美国的电商巨头之一，eBay就将自然语言处理技术应用得淋漓尽致。
对于各大电商平台而言，需要进一步处理和分析的对象不外乎以下两种：卖家提供的商品、消费者指出的需求。其中，商品是由文字描述和精美图片组成的，而需求则是通过关键字词搜索来表达的。
每天，eBay都会上线很多新商品，同时也会接收到各种各样的搜索，这两个过程产生的数据量是非常巨大的。在这种情况下，eBay就非常需要自然语言处理技术的支持和辅助。那么，自然语言处理技术究竟为eBay提供了怎样的网购体验个性化？
（1）搜索
对于电商平台而言，搜索无疑是一大重点，因为这是消费者寻找心仪商品的一个最便捷、最有效的途径。如此一来，搜索引擎便成了eBay的最重要的产品。搜索使用TF-IDF算法，该算法是自然语言处理技术中一种用于检索与文本挖掘的常见加权技术，可以用来描述一个字或一个词对商品的重要程度及对平台中其他商品的区分度。
通常来讲，传统的网页搜索把字词作为网页与用户查询之间相关程度的度量或评级，并在此基础上为用户推荐相关的网页。在eBay的应用场景中，系统会把字词作为商品与消费者需求相关程度的度量，从而为其推荐符合需求的商品。
为了能够适应电商的特殊应用，eBay的搜索引擎已经进行了很多改进，但即使如此，搜索的核心依然是TF-IDF算法（参考13.2节）。
（2）机器翻译
除了搜索，自然语言处理技术在电商中还要另一个重大应用——机器翻译（参考13.4.2节）。随着eBay的不断发展壮大，其平台已经遍布30多个国家，而且大多数国家都支持跨境交易。也就是说，平台上的卖家在美国卖商品，在俄罗斯的消费者也可以购买。但是，为了符合俄罗斯消费者的习惯，eBay提供了俄语搜索和用俄语描述商品信息的服务。
在这种情况下，自然语言处理技术就派上用场，直接将英文翻译成俄文，供俄罗斯消费者进行搜索和浏览。美国的eBay每天要上线大量的新商品，没有机器翻译是很难将这些新商品销往世界各国的。
需要注意的是，在搜索和机器翻译的背后，还有强有力的技术支撑，例如命名实体识别技术、各种各样的文字分类器等。
在应用自然语言处理技术的所有电商平台中，eBay是非常具有代表性的一个。也正是因为这样，eBay才会受到广大消费者的认可和喜爱。当然，自然语言处理技术为eBay带来了不少好处，一方面，它进一步改善了消费者在eBay购物的体验；另一方面，它极大地推动了eBay的发展和进步。
4.先发制人的营销策略
在数据量足够的情况下，用户行为分析就应运而生。在保证其真实性、可靠性等的前提下，不同类型且足量的数据被收集并加工后能够对营销人员提供策略建议。在保持对数据快速分析的前提下，建立的营销策略数据模型远远超过了人类的分析能力。
5.程序化广告
程序化广告发展至今已规模庞大，它可以自动规划、购买并优化，帮助广告定主位具体受众和地理位置，可以用于在线展示广告、移动广告和社交媒体等一系列活动中。而同样的原理也适用于电视广告和印刷广告，美国超过半数的在线展示广告都是程序化购买，Google Ad Exchange和Facebook是两家主要的流量来源。程序化广告的优势包括了其高效性和易操作性（不许协商），并将自动化和相关有用的数据完美结合。