随着本季伦敦、米兰、纽约和巴黎时装周的结束，各品牌正在努力生产和销售他们刚刚在秀场上展示的设计，并开始推出下一季的系列。 未来，这些设计完全有可能将创意总监的超凡能力与生成人工智能 (AI) 的力量融为一体，帮助将服装和配饰更快地推向市场，更高效地销售，并改善客户体验。
到目前为止，您可能已经听说过 OpenAI 的 ChatGPT，这款 AI 聊天机器人一夜之间轰动一时，并引发了一场构建和发布竞争对手的数字竞赛。 ChatGPT 只是生成式人工智能的一个对消费者友好的示例，生成式人工智能是一种由算法组成的技术，可用于创建新内容，包括音频、代码、图像、文本、模拟和视频。 生成式人工智能不是简单地识别和分类信息，而是通过利用基础模型来创建新信息，这些基础模型是可以同时处理多个复杂任务的深度学习模型。 示例包括 GPT-3.5 和 DALL-E。 （有关生成式 AI 和机器学习的更多信息，请参阅“什么是生成式 AI？”1 和“生成式 AI 就在这里：ChatGPT 等工具如何改变您的业务。”2）
虽然时尚行业已经尝试了基本的人工智能和其他前沿技术——元宇宙、不可替代代币（NFT）、数字ID以及增强或虚拟现实——但到目前为止，它在生成人工智能方面的经验还很少。 诚然，这项新兴技术直到最近才被广泛使用，并且仍然充满了令人担忧的问题和错误，但所有迹象都表明它可以以闪电般的速度改进，并成为业务许多方面的游戏规则改变者。 根据麦肯锡的分析，在未来三到五年内，生成式 AI 保守估计可为服装、时尚和奢侈品行业增加 1500 亿美元的营业利润，最高可达 2750 亿美元。 从协同设计到加速内容开发流程，生成式人工智能为创造力创造了新的空间。 它可以输入所有形式的“非结构化”数据（原始文本、图像和视频）并输出新形式的媒体，从完整编写的脚本到 3D 设计和用于视频活动的真实虚拟模型。
虽然现在还处于早期阶段，但生成式人工智能在时尚界的一些明确用例已经出现。 （其中许多用例也适用于邻近的美容和奢侈品行业。）特别是在产品创新、营销、销售和客户体验方面，该技术可以产生重大成果，并且与其他技术相比，在短期内实施可能更可行。 时尚价值链的其他领域。 在本文中，我们概述了一些最有前途的用例，并提供了管理人员可以采取的入门步骤，以及这样做时要记住的风险。
在我们看来，生成式人工智能不仅仅是自动化——它还涉及增强和加速。 这意味着为时尚专业人士和创意人员提供技术工具，以更快地完成某些任务，让他们有更多的时间去做只有人类才能做的事情。 它还意味着创建更好地为客户服务的系统。 从这里开始。
了解用例
基础模型和生成人工智能可以在整个时尚价值链中使用。
营销和产品：
将草图、情绪板和描述转换为高保真设计（例如家具和珠宝的 3D 模型）。
通过与 AI 代理合作，从数据（例如过去的产品线、鼓舞人心的图像和风格）生成创意选项（例如新想法、变体），丰富产品创意。
大规模为个人消费者定制产品（例如，基于面部地形的眼镜）。
供应链和物流：
通过整理研究来支持与供应商的谈判。
通过实时分析（例如，增强现实或 AR 支持的见解）增强仓库运营和库存管理的机器人自动化。
根据个人消费者定制产品退货优惠。
营销：
根据非结构化数据（例如，消费者情绪、店内消费者行为、全渠道数据）识别并预测趋势，以改善有针对性的营销。
大规模自动化消费者细分以定制营销计划。
根据来自消费者档案和社区见解的非结构化数据生成个性化营销内容。
与人工智能代理合作，加速内容开发并减少内部营销团队的创意障碍。
数字商务和消费者体验：
根据过去成功的销售帖子构建并生成销售描述。
根据个人消费者档案个性化在线消费者旅程和优惠（例如网页、产品描述）。
为个人消费者量身定制虚拟产品试穿和演示（例如服装试穿、造型推荐）。
增强智能人工智能代理（例如对话聊天机器人、虚拟助理）和自助服务，以解决高级消费者查询（例如多语言支持）。
店铺运营：
通过在不同参数（例如人流量、本地消费者受众、规模）下生成和测试布局计划来优化商店布局规划。
通过实时监控视频数据，优化店内劳动力，避免人员分配缺口、防盗等瓶颈。
支持 AR 辅助设备，以便更好地向员工实时通报产品信息（例如状况、分类、库存、建议）。
组织和支持职能：
指导销售人员通过实时推荐、反馈报告和高价值消费者档案来维持成功的“客户服务”关系。
根据角色和绩效为员工制定个性化的培训内容。
启用自助服务和自动化支持任务（例如，HR 票证、大型文档的会计、法律文档的审查）。
生成式人工智能有可能影响整个时尚生态系统。 时装公司可以利用该技术来帮助创造更畅销的设计、降低营销成本、超个性化的客户沟通并加快流程。 它还可能重塑供应链和物流、商店运营以及组织和支持功能（参见侧边栏“时尚领域的生成式人工智能用例”）。
产品开发与创新
大众市场时尚零售商和奢侈品牌的创意总监可以使用生成式人工智能来实时分析各种类型的非结构化数据，而不是仅仅依靠趋势报告和市场分析来为下一季的系列设计提供信息。 例如，生成式人工智能可以快速聚合和执行社交媒体视频的情绪分析，或对来自多个消费者数据源的趋势进行建模。
创意总监及其团队可以将草图和所需的细节（例如面料、调色板和图案）输入到由生成式人工智能支持的平台中，该平台会自动创建一系列设计，从而使设计师能够尝试各种风格和外观 。 然后，团队可能会根据这些输出设计新产品，将时装屋的标志性风格融入到每款造型中。 这为创造创新的限量版产品打开了大门，这些产品也可能是两个品牌之间的合作。 眼镜等产品可以通过使用由生成人工智能驱动的面部识别技术来扫描面部地形并根据客户的尺寸和风格偏好进行调整，从而为个人设计产品。
这一场景在 2022 年 12 月成为现实，当时人工智能设计实验室 (AiDLab) 的一群香港时装设计师举办了一场时装秀，展示了生成式人工智能支持的设计。3 使用 Cala 等科技公司的工具 、Designovel 和 Fashable 等时尚设计师已经在利用生成式人工智能的力量来激发新想法，尝试无数的设计变体，而无需生产昂贵的样品，并大大加快他们的流程。 （对于美容企业来说，生成人工智能还为品牌提供了识别新产品配方的机会，可能有助于降低实验室测试成本。）
营销
营销主管和机构可以使用生成式人工智能集思广益，针对每个营销渠道的营销策略、产品营销内容，甚至虚拟化身，而且速度很快。
夺取营销黄金往往是一场数字游戏。 以 TikTok 为例：在该平台上病毒式传播并没有单一的成功秘诀。 相反，您生产的产品越多，成为热门话题并提高品牌知名度和销量的机会就越大。 促使由人工智能生成的视频平台为 TikTok 或其他社交媒体平台创建短片视频可以帮助节省与发布社交媒体内容相关的时间和成本。 生成式人工智能可以识别病毒式内容的模式和趋势，并创建也遵循营销人员规范的新内容。
这些练习可以帮助内部营销团队管理工作量，同时减少对创意机构外包工作的依赖。 然而，营销人员需要谨慎对待这种方法：试图通过复制其他品牌的做法来吸引消费者可能会抵消品牌花费数年时间打造的独特身份和价值主张。
生成式人工智能还可以应用于个性化的客户沟通。 根据麦肯锡的研究，擅长个性化的公司与不利用个性化的公司相比，收入增加了 40%。 4
CopyAI、Jasper AI 和 Writesonic 等几家初创公司正在通过生成式 AI 帮助开拓大规模个性化营销。 使用这些工具，营销人员的日常任务可能开始如下所示：他们可以选择想要创建的内容类型，无论是电子邮件、长篇博客文章还是其他内容； 添加描述他们正在寻找的内容的提示； 并包括目标受众和其他参数，例如语气，有助于创建符合品牌的营销传播。 然后，人工智能工具会提供多种选项供营销人员选择。
这些工具在应用于较低渠道的营销渠道（主要用于鼓励销售转化的渠道）而不是更有声望的品牌建设传播时最有用。 营销人员仍然需要提示和编辑作品。
销售和消费者体验
今天的生成式人工智能聊天使用更强大的自然语言处理来更好地理解人类并与人类互动，已经比现有的人工智能聊天有了显着的改进。 也就是说，目前还没有一个万无一失的企业生成人工智能聊天机器人——当前的聊天机器人和其他文本生成工具仍然偶尔会犯错误，可能导致严重的客户服务灾难。 但最终，这项技术可以帮助客户支持代理外包复杂的查询，例如，使用聊天机器人帮助以多种语言提供个性化响应。
如今，有些服务可以为品牌分配生成人工智能“代表”，以处理电子邮件、聊天、文本和品牌自有平台上的客户服务查询。 这些服务有助于减少客户服务等待时间并提高响应时间。
生成式人工智能代理还可以为奢侈品牌提供服务，特别是在“客户服务”方面，这是一种零售策略，销售人员可以通过该策略与品牌消费最高的客户建立长期关系，以鼓励购买并提高品牌忠诚度。 （例如，通过预约购物，高端品牌可以在奢侈品精品店实现 60% 至 70% 的销售转化率。5）这一流程在一定程度上仍然是模拟和手动的，依靠品牌的销售人员来接触 通过各种消息平台或短信与客户联系，并且仅限于这些员工工作时。 由生成式人工智能驱动的工具可以在购物者离开商店后继续对话或提出造型建议，指导销售人员如何与客户互动，为特定客户提供个性化沟通，并分析消费者档案和在线实时互动。
2022 年 7 月，服装零售商 Stitch Fix 表示正在试验 GPT-3 和 DALL-E 2（文本到图像的人工智能生成器），以通过更好的造型服务来促进销售并提高客户满意度。 这些生成模型正在接受测试，以帮助造型师快速准确地解读大量客户反馈，并策划客户更有可能购买的产品。 例如，人工智能工具可以分析客户的所有反馈，其中可能包括数百条文本评论、电子邮件请求、产品评级和在线帖子。 如果顾客经常评论某种裤子款式的“非常合身”和“有趣的颜色”，DALL-E 可以生成顾客可能想要购买的类似裤子的图像。 然后，造型师可以在 Stitch Fix 的库存中找到类似的商品，并将其推荐给该顾客。
虚拟试穿是生成式人工智能如何改善销售和消费者体验的另一个例子。 总部位于巴黎的 Veesual 为电子商务时尚品牌提供虚拟试穿集成，这意味着顾客可以选择自己的模特并挑选衣服试穿。
