遵守数据安全标准
数据安全是采用生成式人工智能的零售商的首要任务。根据 Salesforce 的研究，只有 52% 的零售商表示他们能够完全遵守数据安全和隐私标准。对安全信息管理缺乏信心阻碍了生成式人工智能的更广泛采用。
算法偏差和刻板印象
另一个主要挑战涉及生成人工智能算法固有的偏差。接受调查的营销人员中近一半认识到人工智能产生偏见或刻板结果的风险，这可能会损害他们的品牌声誉并影响向客户提供的建议的质量。
管理人工智能的幻觉和毒性
幻觉（人工智能生成的错误结果）和毒性（不适 俄罗斯数据 当或有害的内容）也是值得关注的问题。分别有 36% 和 35% 的交易者担心这些风险，这凸显出需要采取强有力的保障措施来尽量减少这些不良影响。
零售业生成式人工智能的未来
人工智能使用的预期增长
预测表明，到 2025 年，生成式人工智能在零 公司的锚点 售业的使用将显着增长。生成式人工智能将通过使导航更加顺畅并在电子商务平台上呈现产品推荐来改变在线和店内购物体验。例如，法国零售商预计未来两年员工对这些技术的采用率将从目前的 38% 增加到 44%。这一趋势反映出人们日益致力于技术创新以改善客户体验。
克服当前障碍的策略
为了克服当今的生成式人工智能挑战，零售商需要 版权归 购买房屋b 采取具体策略，例如改进数据管理、增加人工智能预算以及对员工进行新技术培训。与人工智能专家的合作对于应对这一复杂的局面也至关重要。
专业支持在人工智能实施中的作用
专门从事生成人工智能的专业人士的支持对于保证成功实施至关重要。这种支持有助于确保人工智能系统的使用符合道德、安全和高效，从而最大限度地提高交易者的利润，同时最大限度地降低相关风险。
