情报

BoF《2018年度全球时尚业态报告》:人工智能走向现实

科技先驱将能揭晓AI为整条时尚产业价值链带来的各种可能性,探索时尚从业人员价值创造的新方式。

在BoF与麦肯锡合作撰写的《2018年度全球时尚业态报告》中,BoF对于即将到来的2018年列举了10个涉及全球经济、消费习惯的改变和关于时装体系的预测,这些互相关联的力量将推动和塑造全球时装产业在2018年的走向。以下为十大预测中的第七个:人工智能走向现实。点击此处,可下载完整报告。

英国伦敦——BoF与麦肯锡认为,2018年将成为领军者尽情尝试开发人工智能(AI)技术,给时尚产业价值链各个环节带来突破的一年。过去几年,AI——即能够取代人类,执行计算的技术系统——由于日益庞大且多样化的数据集、关键算法进步以及数学计算的突飞猛进,计算效率得到极大拓展。尽管时尚产业尚未成为该领域的领导力量,走在数字化前沿的时尚公司已经开始部署突破性的AI创新。这一领域的先驱者经过努力,将收获显著回报,掌握AI技术的企业显然也拥有了潜在优势。

许多时尚企业高管认为,人工智还不能捕捉时尚创意产业的精髓,所以无法确定AI能带来什么好处。但是AI的好处已经延展至整个时尚产业链。事实上,有20%参与《BoF麦肯锡全球时装调查》(BoF-McKinsey Global Fashion Survey)调研的高管人员认为,采用AI重新设计、陈列与营销将成为重要趋势。在时尚供应链的全部环节,AI能显著提升效率、成本与灵活性。通过优化品类供应、更快完成精准交付,消费者必将获益。我们很有可能看到AI领域的创新,出现在从潮流预测、体量规划、商品陈列到自动化生产和交付等环节。

但人工智能在时装产业的潜力,超越了供应链流程与自动化,因为AI超越了典型的机械操作,模糊了创意与技术二者之间的界限。领先的时尚企业将用AI强化创意过程、设计和产品开发过程。比如使用算法筛选大量数据,预测客户最可能喜欢的产品功能。亚马逊(Amazon)即将创造第一位AI设计师,开发通过图像分析、复制流行趋势并用于全新设计建构的服装设计算法。印度设计师Falguni与Shane Peacock正采用IBM创造的IBM Watson认知计算技术,通过结合60多万张时装发布会与印度女装图片,为宝莱坞时尚分析未来。类似地,时装初创公司Stitch Fix运用算法而非情绪板(Mood boards),启动创意过程与新设计,其采用的算法浏览3000万个服装属性组合(比如女式衬衫带有的属性),预测客户的偏好,最终缩小为少数几个建议。这都凸显了AI在识别未得到满足的客户需求与趋势的潜力。

2018年,我们希望看到更多企业通过部署AI技术,重新定义客户交流与互动的案例。客户关系管理(CRM)是人工智能关注的未来领域之一,较早采用AI的企业和组织能通过丰富的数据、商机阶段(opportunity stage)产品推荐、动态定价能力,专注提高客户洞见。在线上部分,Burberry和Tommy Hilfiger等时尚公司都使用了聊天机器人,24小时与客户进行交流。AI还能帮助提高参与度:比如公司能以此评估传感器收集的数据,改善目标客户的店内体验。

Farfetch的“未来商店”就是一个范例。商店入口处能对客户进行自动识别,射频技术(RFID)衣架与智能试衣镜能帮助客户选择不同尺寸、颜色并直接结账,这都展示了AI将如何帮助店内客户产生兴奋感,无缝结合线上与线下体验。

AI不但能给较早采用AI的企业和组织带来竞争优势,还有可能完全颠覆时尚产业。针对早期采用AI技术的公司进行的研究表明,AI驱动的创新将成为生产力新来源,或将进一步拉大高绩效企业与其竞争对手的收入差距。由于时尚本质受趋势主导,供需预测成为了特别有趣的领域。以AI为驱动的需求预测方法能将预测误差减少50%,对整体库存的预测误差也可达到20%到50%。为能将AI转变为竞争优势,时尚市场参与者应当制定大胆的AI战略,如今可供使用的专项技术种类多样。时尚企业需要重点关注能提供最大价值、对业务提供最佳支持的领域。

时尚也始终是强调合作的产业,没有了工匠们“灵巧的双手”,设计师该如何施展他们的创意?同样地,由于人工智能重新定义了哪些类型的工作最好还是需要人类完成,AI能在哪些领域的工作流程提供支持,人类依旧对时尚从业人员的职业前景产生疑问——人类会在哪些领域失去工作、又能在哪些领域强化必要性?尽管这并非历史首次有人担心技术取代人类,但AI有着前所未有的发展速度。研究表明,目前时装设计师约20%至30%的工作能实现自动化。与此同时,还将有许多工作得到机器人与机器支持作为补充,而非取代,AI在未来也会创造全新的工作机会。时尚公司必须要考虑的是,这些对员工会产生什么样的影响;如果他们需要得到更为积极的过渡,他们的再培训就业需求又是什么?