Pojďme se nyní podívat na jednu z nejdynamičtějších oblastí, v níž umělá inteligence může při správném přístupu přinášet reálné výsledky. Tou je e-commerce. Jaké reálné využití tady opravdová umělá inteligence má a kde spočívá její budoucnost?

Personalizace

Umělá inteligence bude stále více využívána k analýze chování zákazníků a jejich preferencí. Na základě těchto dat budou e-commerce platformy schopny poskytovat personalizované doporučení produktů, což zlepší nejen uživatelskou zkušenost, ale také zvýší pravděpodobnost nákupu.

V praxi se nejdříve sesbírají data o chování zákazníků na daném e-shopu – ideálně za období jednoho až dvou měsíců. Výslednými daty se následně plní predikční modely, které poskytují přesnější a per­so­na­li­zo­va­něj­ší doporučení, a to i na základě chování uživatelů v reál­ném čase. Tedy například ví, že si k mletému masu přikoupíte spíše červené víno nežli pivo, protože jste to již v minulosti několikrát udě­la­li nebo to obvykle dělají další uživatelé. Půvab umělé inteligence je ale především v tom, že pokud začnete volit pivo při nákupu častěji, modely to rozpoznají a dojde k úpravě doporučení. Tato schopnost, nazývaná strojové učení, modelům umožňuje se zlepšovat a dynamicky přizpůsobovat na základě rostoucího množství dat.

Podobně bude v budoucnu fungovat i většina chytrých našeptávačů a vyhledávání, stejně jako třeba správa marketingových kampaní. V případě e-mailingu stačí mít k dispozici nákupní historii uživatele a predikční model, který dokáže předpovědět, o jaké produkty by mohl mít zájem příště. Při retenci se tak jedná o skutečně silnou výhodu.

Predikce poptávky a optimalizace zásob

Algoritmy umělé inteligence mohou být také použity k predikci aktuální i budoucí poptávky po produktech na základě historických dat, sezonních trendů a dalších faktorů. Zjednodušeně řečeno vám AI v budoucnu dokáže přesně poradit, kolik máte na jakou část roku naskladnit zboží, bez ohledu na to, jestli prodáváte plavky, potraviny nebo elektroniku. Mimo jiné dokážou algoritmy odhadnout i dopady neočekávaných událostí, jako je pandemie či změna legislativy.

Princip fungování je pak stejný jako u doporučování. Vezmete historická data za relevantní období, v tomto případě se určitě bude jednat o srovnávání několika po sobě jdoucích let pro vysokou statistickou relevanci, a naplníte jimi modely strojového učení. Můžete využít také již předtrénované modely, například na datech jiných společností ze stejného oboru. Ano, i takové výhody dnes využití AI v praxi nabízí a lze je aplikovat na svůj konkrétní business.

Díky tomu mohou obchodníci lépe plánovat zásobování na celý rok, což vede k efektivnějšímu využití skladových prostor a minimalizaci (někdy) nežádoucího výprodeje. V neposlední řadě dokáže přesnost takové predikce výrazně optimalizovat cash flow.

Virtuální zkušební místnosti a rozšířená realita

Představte si, že už nemusíte chodit vybírat nábytek osobně do obchodu, protože vám na e-shopu vytvoří virtuální místnost, která přesně kopíruje tu u vás doma. Nahrajete například fotku vaší kuchyně, otevře se pro vás virtuální místnost a můžete začít vybírat vhodnou sestavu. Pak už jen stačí vše naházet do košíku, objednat montáž a novou kuchyni máte do týdne doma. První krůčky v této oblasti již dělá například všem dobře známá Ikea.

Podobně je to třeba i s výběrem nového oblečení ve virtuálních zkušebních kabinkách. Umělá inteligence umožňuje vyzkoušet produkty před nákupem, aniž byste museli navštívit kamenný obchod. To samozřejmě přináší zcela jinou úroveň uživatelského zážitku z nákupu online a obchodníkům také možnost ušetřit nemalé peníze s provozem (často opravdu velkých) prodejen.

Detekce podvodu a bezpečnostní analýza

Podvody představují pro online obchodníky významné riziko, kdy může dojít ke ztrátám a poškození jejich důvěryhodnosti. Umělá inteligence se tedy logicky stává stále důležitějším nástrojem v boji proti podvodům v e-commerce. A to především díky její schopnosti velmi rychle rozpoznat techniky vedoucí k nekalým úmyslům, byť se od běžného chování liší pouze minimálně. V čem tedy pomáhá?

S AI lze sledovat chování zákazníků a identifikovat v něm anomálie, naznačující podvodné aktivity, jako jsou neobvyklé nákupy, změny ve způsobu platby nebo pokusy o neoprávněný přístup k účtům. Analýza behaviorálních dat pomocí strojového učení také dokáže velmi přesně detekovat boty a crawlery automatizovaných systémů provádějících podvodné aktivity. Boti bývají používáni zejména k manipulaci s cenami, nákupu limitovaných produktů či generováním falešných recenzí.

Dalším typem podvodu může být například převzetí uživatelského účtu třetí stranou. I takové jednání se dá velmi dobře detekovat prostřednictvím detailní behaviorální analýzy způsobu přihlášení do uživatelského účtu (třeba sledováním dynamiky úhozů při zadávání uživatelského jména nebo hesla). Analýza psaného textu pak rovněž pomáhá při verifikaci recenzí, komentářů či další zpětné vazby zákazníků a rozpozná, pokud se jedná o podvodné nebo automaticky generované texty.

Závěr

Tyto způsoby využití umělé inteligence v e-commerce určitě nejsou jediné, dále můžeme uvést detekci podvodných transakcí, zákaznickou podporu ve formě chatbotů nebo integraci hlasových asistentů. Umělá inteligence je dnes již naprosto zásadním pomocníkem pro zlepšování zákaznické zkušenosti, zvyšování efektivity obchodu, růst tržeb a další důležité faktory v neustále se rozvíjejícím světě online e-commerce. Lze s jistotou říct, že její vliv bude v nejbližších letech dále stoupat a stane se nepostradatelnou i pro střední a menší obchodníky.

Michal Krňák Autor je AI produktový manažer startupu Zoe.ai, zaměřuje se na vývoj AI nástroje, který dokáže sbírat data o chování lidí na webových stránkách a doporučovat pro­duk­ty na míru konkrétním návštěvníkům.