虽然零售业作为一个整体正在寻找部署生成人工智能的方法来支持运营和增强客户体验，但时尚电子商务可能会受到一些最大的影响。原因如下：
1.主要时尚品牌是新技术的早期采用者
他们是最早（也是最活跃）试验Web3、元宇宙、AR和NFT等新兴概念和工具的品牌。因此，ChatGPT和生成人工智能也不例外。
2.时尚零售业严重依赖电子商务
服装和配饰是美国电子商务最大的单一类别，目前占所有数字销售额的18.7%。2023年销售额近2150亿美元。根据我们的预测，今年美国约36%的服装和配饰销售将在网上进行，2027年这一比例将超过46%。
3.时尚品牌需要解决退货问题
根据我们的预测，在线购买服装的挑战主要是合身和尺码问题。2022年美国服装和配饰退货数量达到近四分之一。消费者越来越多地采用超购模式（订购多种尺寸，退回不合适的尺寸），这种做法的相关成本对许多零售商来说是不可持续的。
麦肯锡估计，在未来三到五年内，生成人工智能可能为时尚行业的营业利润增加1500亿至2750亿美元。
以下是品牌在面向客户的能力中使用生成人工智能的三种关键方法。
1.产品搜索和发现
时尚品牌已经使用机器学习来分析消费者数据并提供产品推荐，但生成人工智能有潜力创造超个性化的体验，利用直接和即时的反馈来改善搜索和发现。
生成型人工智能工具可以帮助购物者通过个性化推荐和对话式搜索功能找到产品。生成性人工智能交流的互动性质将带来更具吸引力的体验。根据Capterra 2023年2月《零售聊天机器人调查报告》，67%的ChatGPT用户表示他们“经常”或“总是”感觉被机器人理解，而零售聊天机器人用户的这一比例为25%。
随着生成人工智能工具对个人购物者的了解越来越多，推荐将变得更加相关，互动可能变得更像与造型师或个人购物者的互动。Klarna最近与OpenAI合作推出了一个ChatGPT插件，该插件通过Klarna的搜索和价格比较工具提供精心策划的产品推荐和购买链接。
用于产品搜索的生成人工智能有可能取代现有的搜索过滤器，允许时尚消费者使用自然语言对他们想要的东西进行具体查询。
潜在风险：品牌需要有足够的高质量数据来支持相关建议，并保持对其的维护。品牌需要确保专有数据不会以可能危及其安全的方式共享。
2.产品描述和信息
生成人工智能工具可以从文本中生成图像。反之亦然，它将通过更丰富、更个性化的内容增强产品描述页面，突出显示基于特定消费者需求和偏好的最相关信息。用于视频的生成人工智能正在迅速发展，并将允许从静止图像中创建更好的360度内容。
Shopify的OpenAI驱动工具只生成一些细节的产品描述，例如“语气”和SEO关键词的选择，并计划将生成人工智能集成到更多功能中。
StitchFix通过让员工根据特定提示编写数百个产品描述来训练其生成人工智能模型，该公司报告称，人工智能生成的描述获得了高于平均水平的质量分数。
潜在风险：个人数据的收集和虚拟模型的作用可能会引起争议。李维斯最近宣布计划使用人工智能生成的模型，这引发了人们对其未能促进真正多样性的批评。在使用生成人工智能工具创建内容时，透明度和质量控制至关重要。在2023年3月的一项调查中，超过70%的受访者同意品牌应披露人工智能在面向客户功能中的使用情况。应审查所有资源的准确性和偏差。
3.产品定制与共创
随着越来越多的人探索生成性人工智能工具的创造性潜力，品牌可以通过提供共同创造产品的机会来吸引他们。
在上个月Metaverse时装周期间，Tommy Hilfiger举办了一场人工智能设计比赛，以创造该品牌风格的数字时尚产品，获胜的设计由虚拟时尚平台DressX制作成数字收藏品。
在在线零售商Revolve的支持下，即将在纽约举行的人工智能时装周吸引了专业和业余的设计师，他们将尝试Midtravel等创作工具，以概念化可以在现实生活中产生的风格。
生成的人工智能工具将允许购物者轻松定制或建议他们想看的产品。新一波人工智能初创公司将使微型品牌蓬勃发展，增加按订单生产和低批量生产有助于减少浪费、库存风险和回报。
潜在风险：时尚品牌可能还没有准备好与消费者分享对设计的控制权，但创作者已经在使用生成的人工智能工具来分享想象中的品牌商品。品牌需要解决如何解决与生成人工智能相关的知识产权问题。
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