虽然整个零售业正在寻找部署生成式人工智能的方法来支持运营和增强客户体验，但时尚电商可能会受到一些最大的影响，原因如下：
主要的时尚品牌都是新技术的早期使用者。他们是第一批(也是最活跃的)尝试新兴概念和工具的人，如Web3、元宇宙、AR和NFTs。ChatGPT和生成式AI也不例外。
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中最大的单一类别，目前占所有数字销售额的18.7%(2023年价值近2150亿美元)。根据eMarketer的预测，今年美国约36%的服装和配饰销售将在网上进行，这一比例将在2027年超过46%。
时尚品牌需要解决退货问题。在线购买衣服的挑战（主要是合身性和尺码问题）导致2022年美国近四分之一的服装和配饰零售销售出现退货。消费者越来越多地采用“包围”(订购多个尺码，不合适的就退货)，这种做法带来的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，生成式人工智能可能会为时尚行业增加1500亿至2750亿美元的运营利润。
以下是品牌在面向客户的能力中使用生成式人工智能的三种关键方式：
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，但生成式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。
生成式人工智能工具可以通过个性化推荐和对话搜索功能帮助购物者找到产品。生成式AI交流的互动性将带来更吸引人的体验。Capterra 2023年2月的“零售聊天机器人调查”显示，67%的ChatGPT用户表示，他们“经常”或“总是”觉得机器人能理解他们，而零售聊天机器人用户中这一比例为25%。
随着生成式人工智能工具对个体购物者的了解越来越多，建议将变得更有相关性，互动可能变得更像与造型师或私人购物者的互动。Klarna最近与OpenAI合作推出了一个ChatGPT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。
产品搜索的生成式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正在寻找的东西提出特定的查询。
不过，品牌需要有足够的高质量数据来支持相关建议，并保持在最佳状态。品牌需要确保专有数据不会以可能危及其安全性的方式共享。
2、产品描述和信息
生成式人工智能工具可以从文本生成图像，反之亦然，它将用更丰富、更个性化的内容增强产品描述页面，突出基于特定消费者需求和偏好的最相关信息。Shopify的openai工具仅通过一些细节生成产品描述，如“语气”和SEO关键字的选择，该公司计划将生成式人工智能集成到更多功能中。
3、产品定制与共创
随着越来越多的人探索生成式人工智能工具的创造潜力，品牌可以通过提供共同创造产品的机会来吸引他们。
在上个月的Metaverse时装周期间，汤米·希尔费格(Tommy Hilfiger)举办了一场人工智能设计比赛，以该品牌的风格设计一款数字时尚单品，获胜的设计由虚拟时尚平台DressX制作成数字收藏品。
即将在纽约举行的人工智能时装周由在线零售商Revolve赞助，吸引了专业和业余设计师，他们尝试使用Midjourney这样的创作工具，将可以在现实生活中制作的风格概念化。
生成式人工智能工具将允许购物者轻松定制或建议他们想要看到的产品。新一波人工智能创业公司将使微型品牌蓬勃发展，而定制和小批量生产的增加有助于减少浪费、库存风险和退货。
