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「AI+紡績」の行動(dòng)丨楊兆華：紡績アパレル産業(yè)のブランドルートと端末消費(fèi)分野におけるAIの応用

2024/8/24 12:19:00 21

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　　人工知能（AI）は産業(yè)構(gòu)造と基礎(chǔ)を再構(gòu)築し、生産力と生産関係を再構(gòu)築している。スマート経済の発展は産業(yè)のモデルチェンジとグレードアップ、車線変更による追い越しを?qū)g現(xiàn)する重要なチャンスとなっている。

　　中國紡績業(yè)界は人工知能のチャンスを把握し、本質(zhì)に回帰し、垂直分野の難関攻略を強(qiáng)化し、重點(diǎn)シーンの応用突破を?qū)g現(xiàn)し、豊富な応用生態(tài)を構(gòu)築する必要がある、人工知能の風(fēng)口を把握するには、適度な展望配置、斷片化シーンを統(tǒng)合し、高品質(zhì)データを沈殿させ、「AI+紡績」をしっかりと行い、設(shè)計(jì)、製造、マーケティング、ブランド建設(shè)を「ビッグデータ+ビッグコンピューティング+強(qiáng)力アルゴリズム」の上に構(gòu)築する必要がある。

　　AIが現(xiàn)在および未來において紡績工業(yè)の発展にどのように參與し、全業(yè)界にエネルギーを供給するかを深く解析するために、我々は『「AI+紡績」が行動(dòng)している』コラムを発表し、業(yè)界AIの発展と傾向を紹介し、産業(yè)の新質(zhì)生産力の発展を推進(jìn)する。

　　紡績アパレル産業(yè)におけるAIのブランドチャネル

　　端末消費(fèi)分野への応用

中國紡績工業(yè)連合會副會長楊兆華

　　AIはブランドチャネルと端末消費(fèi)応用において革新的なシーン応用、直面する挑戦及び発展傾向の3つの方面から分析することができる。

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)分野におけるAIの革新的シーン応用

　　生成されたAIエネルギーに基づくコンテンツマーケティング

　　AI生成コンテンツの賦能マーケティングは伝統(tǒng)と比べて、効率と速度、個(gè)性化と精度、コスト効果の面で明らかに向上しており、方式はAI文生文、AI畫像生成、AIビデオエディタを含む。

　　メタ宇宙技術(shù)に基づく仮想マーケティングの促進(jìn)

　　元宇宙はすでに概念からフロントに向かい、技術(shù)駆動(dòng)から資本介入、政策支援に至る。2023年8月、工業(yè)?情報(bào)化部など5部門は「元宇宙産業(yè)革新発展3カ年行動(dòng)計(jì)畫（2023-2025年）」を印刷?配布し、元宇宙技術(shù)がデジタル経済の重要な成長極になるよう推進(jìn)する。元宇宙時(shí)代のバーチャルマーケティング方式には、主にデジタル人バーチャルキャスター、AIスマートカスタマーサービス、バーチャルショーシーンが含まれる。

　　カスタマイズによるカスタマイズされた消費(fèi)體験の実現(xiàn)

　　AIパーソナライズされた自主カスタマイズモデルは、サイズの正確な測定、スタイルの好みの推奨、アイデアのインスピレーションの提供の3つの機(jī)能を?qū)g現(xiàn)することにより、消費(fèi)者が自主的に便利に買い物をすると同時(shí)に、創(chuàng)作の楽しさを感じさせることで、AI時(shí)代下の「デザインの権利」を抱擁する。

　　仮想予算測定による使い勝手の向上

　　仮想試著には、人工知能、拡張現(xiàn)実（AR）、畫像処理、3 Dモデリングなどの技術(shù)を組み合わせ、自分で試著したり、現(xiàn)場で購入したりすることなく、織物の衣服の著用や家庭用効果を見ることができる便利な方法を提供しています。

　　ユーザー畫像を用いた消費(fèi)需要の正確な予測

　　AI技術(shù)はデータマイニング分析、多次元を通じてユーザー畫像を構(gòu)築することができ、人工知能の大モデル、つまり超大規(guī)模なパラメータとデータを持つ深學(xué)習(xí)モデルを用いて、自己學(xué)習(xí)、移転學(xué)習(xí)を通じて、多種の複雑な任務(wù)と機(jī)能を?qū)g現(xiàn)し、伝統(tǒng)的な「販売データ分析+市場調(diào)査+顧客フィードバック」消費(fèi)需要予測モデルとは異なり、消費(fèi)需要予測の時(shí)効性と精度を大幅に向上させた。主な応用シーンには、データマイニング分析によるユーザー畫像の構(gòu)築、個(gè)性的な推薦による購買転化率の向上が含まれる。

　　データ?モデルによるサプライチェーンの効率的な管理のサポート

　　AIはビッグデータ分析と予測モデルを通じて、原材料の需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化し、過剰と不足のリスクを減らし、コストを下げ、運(yùn)営効率を高め、伝統(tǒng)的なサプライチェーン管理に存在する予測の正確性不足、反応速度の遅さ、在庫の不均衡、コスト制御の難しさ、および情報(bào)伝達(dá)の滯り、意思決定過程の煩雑さなどの限界を突破した。主な応用：データ分析による精確な供給の実現(xiàn)、リアルタイム在庫監(jiān)視によるインテリジェントな補(bǔ)充の実現(xiàn)、品切れ滯貨の分析による在庫構(gòu)造の最適化。

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)分野におけるAIの応用が直面する課題

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)分野でのAIの応用の將來性は広いが、実際の応用過程では多くの難點(diǎn)と挑戦に直面している。

　　ユーザーエクスペリエンス

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)の分野では、AI技術(shù)の応用は、ユーザーがショッピング全體の過程でシームレスで便利で個(gè)性的な體験を感じることを確保する必要がある。しかし、現(xiàn)在のAIシステムはアルゴリズムの最適化不足や設(shè)計(jì)上の欠陥により、推薦內(nèi)容が不正確で、インタラクティブインタフェースが複雑で、あるいは応答速度が遅く、ひいてはユーザーの満足度と忠誠度に影響を與える可能性がある。

　　データ整合性

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)分野におけるAIの応用は、ユーザー行動(dòng)データ、取引データ、市場動(dòng)向などを含むデータに高度に依存している。しかし、データの完全性と正確性はAI意思決定の精度と効果に直接影響する。データの欠落、エラー、または不一致は、AI推奨システムに偏りが生じ、ユーザーをミスリードする可能性があります。

　　人材の限界

　　AIはブランドマーケティングとチャネルの深い応用分野で、人材の需要に対して高度な複合性と専門化の特徴を呈している。現(xiàn)在、AI技術(shù)に精通し、マーケティング、消費(fèi)者行動(dòng)などのビジネスロジックを深く理解する複合型人材は極めて不足しており、AI技術(shù)の把握の不備は、ブランドマーケティングとチャネル応用におけるAIのアルゴリズム最適化とモデル構(gòu)築プロセスに直接影響を與え、ブランド市場の応答速度の向上、消費(fèi)者のインタラクティブ體験の深化、マーケティング戦略の最適化などにおけるAIの潛在力の放出を制約する。

　　データプライバシーセキュリティ

　　紡績アパレルブランドの分野では、消費(fèi)者の好み、體のサイズ、購入履歴などに関する敏感な情報(bào)が多く含まれているため、データのプライバシーと安全性の問題が特に重要である。AI技術(shù)の運(yùn)用は大量のデータの収集と処理に依存し、どのようにこれらのデータの安全性を確保し、データ漏洩を防止するかは、ブランド側(cè)が直面しなければならない問題となっている。

　　ブランドチャネルと端末消費(fèi)分野におけるAIの応用の発展傾向

　　全チャネルサプライチェーンのデジタル化協(xié)同が加速しつつある

　　紡績アパレルブランドの全チャネルサプライチェーンは數(shù)智化協(xié)同を?qū)g現(xiàn)し、運(yùn)営効率と応答速度を大幅に向上させる。AI技術(shù)は深い學(xué)習(xí)とデータ分析を通じて、市場需要をより正確に予測し、サプライチェーンの各段階に柔軟な調(diào)整を指導(dǎo)することができる、ビッグデータ技術(shù)はオフライン、各チャネルからのマスデータを収集し、統(tǒng)合し、ブランド意思決定を全面的にサポートすることができる、クラウドコンピューティングは強(qiáng)大なデータ処理と記憶能力を提供し、データの効率的な流通と共有を確保する、モノのインターネット技術(shù)はサプライチェーンの各段階を緊密に接続させ、リアルタイム監(jiān)視とインテリジェントスケジューリングを?qū)g現(xiàn)する。これらの技術(shù)の融合応用は、全ルートのサプライチェーンの數(shù)智化協(xié)同を加速し、透明化、知能化と効率化を?qū)g現(xiàn)する。

　　オンライン?オフラインルートの融合発展は絶えず強(qiáng)化されている

　　AIが賦與した紡績アパレルブランドは、オンラインとオフラインの融合発展をより重視し、消費(fèi)者により便利で個(gè)性的なショッピング體験を提供する。オンラインプラットフォームはビッグデータとAI技術(shù)を利用して、個(gè)性的な商品情報(bào)と特恵活動(dòng)を正確にプッシュし、消費(fèi)者の関心を集め、取引を促進(jìn)する。オフライン店舗では、ARやVRなどの技術(shù)を?qū)毪工毪长趣恰⑾M(fèi)者の沒入型ショッピング體験を向上させる。同時(shí)に、オンラインとオフラインはシームレスな接続を?qū)g現(xiàn)し、消費(fèi)者はオンラインで商品を閲覧し、注文して購入し、オフラインの店舗で試著したり、商品を引き取ったり、交換したりすることができる。この融合発展のモデルは、消費(fèi)者の買い物體験を高めるだけでなく、ブランド販売の成長を促進(jìn)することができる。

　　ファッション小売の新業(yè)態(tài)が形成されつつある

　　AIの発展に伴い、紡績アパレル業(yè)界にはより多くの新業(yè)態(tài)が誕生するだろう。例えば、ビッグデータ分析に基づくカスタマイズサービスがますます普及し、消費(fèi)者は自分のニーズや好みに合わせて、ユニークな紡績衣料品をカスタマイズすることができ、スマート小売や無人店などの新興業(yè)態(tài)も徐々に臺頭し、自動(dòng)化とスマート化の手段を通じて人件費(fèi)を削減し、運(yùn)営効率を向上させる。IoT技術(shù)に基づくインテリジェントな倉庫保管と物流システムも広く応用され、在庫の正確な管理と迅速な配送を?qū)g現(xiàn)する。これらの新業(yè)態(tài)の形成は、紡績アパレルブランドのチャネルのグレードアップと変革をさらに推進(jìn)する。