電商產業變動快速，如何應用新科技以貼近消費者的需求成為領先關鍵！2024 年的重要趨勢之一，便是生成式AI，對於電商產業來說，除了文案內容生成、搜尋優化之外，還可以如何應用？本文將分享台灣某電商平台，如何透過與 iKala Cloud 合作，藉由 Google Cloud Gemini 生成式AI 技術，針對買家賣家的對話進行識別分析，避免因為平台導外交易行為的出現，導致發生詐騙、消費糾紛等問題。
什麼是生成式AI ？
生成式AI 是一種利用人工智慧技術自動生成各類內容的工具，包括文字、圖像、音樂等。其核心技術基於大型語言模型（Large Language Model, LLM），能夠透過學習龐大的數據集，並根據用戶輸入的關鍵字或指令來生成回應，如撰寫行銷文案、程式碼輔助、數據報告分析等。這使得生成式AI 成為企業提升工作效率與創意發想的強大工具。
生成式AI 的應用已經遍及不同產業，以下從跨產業通用的四個應用場景進行舉例。
自動生成文檔與內容
生成式AI 可根據不同的需求自動生成各類文字，如技術文件、財務報告、產品描述、行銷內容等。有效減少人工編寫的時間與減少錯誤，並提高了內容的一致性與品質。
個性化推薦與服務
AI 會根據用戶行為、偏好或需求，自動生成個人化的推薦和建議，無論是金融投資方案、零售產品推薦，還是其他個人化服務，都能顯著提升用戶體驗與滿意度。
數據分析與決策輔助
生成式AI 可快速分析大量數據，生成趨勢報告、需求預測或市場分析，協助各行業的專業人員做出更快、更精準的決策，從而提升業務運營效率。
流程優化與自動化
生成式AI 能基於歷史數據和現有流程，模擬並生成最佳的流程優化方案，無論是在製造業的生產線優化，還是零售業的庫存管理，都能提高資源利用率並降低成本。
電商產業如何應用生成式AI？
過去幾年的疫情，電商成為品牌重點經營的管道，然而在疫情之後如何根據產業現況優化服務，成為品牌商需要費心經營的功課。根據 CYBERBIZ 統整的 2024 年 8 大電商趨勢中提到，生成式AI 成為電商今年積極導入的技術，電商可以在哪些領域應用生成式AI，以下列舉幾項，
提升商品搜尋體驗
因為生成式AI 自然語言處理 （NLP）技術的優勢，用戶可以使用自然語言進行搜尋，而不需依賴於精確的關鍵字。例如，用戶可以輸入「適合夏季穿的藍色連衣裙」，而生成式AI 能夠理解這個查詢並提供相關的結果。
個人化推薦系統
生成式AI 能根據用戶過往的搜尋歷史、購物行為和偏好，提供個人化的產品推薦，並且還可以藉由分析類似用戶的行為模式來預測用戶可能感興趣的產品。
自動化內容創建
加速行銷相關作業流程，包含自動生成高品質的產品圖片、產品描述，以及加速社群貼文、EDM 行銷素材製作。
生成式AI 電商新應用：優化「網購防詐」提升購物體驗
從上述應用場景可以觀察到，「消費者購物體驗優化」是電商積極應用生成式AI 的重點領域，不過除了搜尋優化之外，「網購詐騙」也是打造良好購物體驗的關鍵之一。在 KPMG 《台灣新創趨勢調查與展望報告》中提到，台灣電商可以借鏡日本電商目前發展的「F.A.S.T」趨勢，分別為金流多元化（Fintech First）、AI 技術導入（AI in E-Commerce）、產品安全與防詐（Safe & Secure Shopping）與協助商家外銷與數位轉型（Trading & Transformation），顯見防詐也是電商需高度關注的課題之一。
根據台灣某電商平台的觀察，網購詐騙有一項值得持續關注的來源—「平台導外交易行為」，也就是指買賣雙方繞過電商平台的正常交易流程，直接在平台外進行聯繫和成交，這種行為不只對平台造成收益損失，因為平台無法獲取交易的佣金收入；更容易導致交易風險增加，在於平台無法有效識別和保障外部交易，可能產生消費糾紛和欺詐行為。如何有效遏制這一問題，電商平台開始關注是否可藉由最新的生成式AI 技術進行輔助。
電商客戶案例，如何應用 Gemini 生成式AI 防止平台導外交易
在了解電商平台對於防止平台導外交易行為的需求後，iKala Cloud 技術團隊為何選擇採用 Google Gemini 生成式AI 技術進行買賣家交易識別呢？主要在於 Gemini 是一種大型語言模型(LLM)，擁有高度的通用性和可擴展性，它不僅能夠準確理解和生成自然語言，還可以處理多模態的訊息，如文字、圖像、聲音等多種資料類型，正因為這些特點，使 Gemini 成為此次在電商平台識別和阻止平台外交易的理想選擇。
以下說明 iKala Cloud 團隊如何透過 Gemini 生成式AI 協助電商平台進行交易識別，
- 蒐集數據：電商平台整理大量買家賣家雙方的對話資料，包括文字、圖像、聲音等多種資料訊息。
- 設計 Prompt 工程：iKala 利用 Gemini 作為基礎，設計了一系列提示（prompt），用於訓練一個專門識別平台外交易行為的 AI 模型。在設計提示的過程中使用了正負樣本，提高模型的準確性。
- 部署模型：將訓練好的 AI 模型部署到電商平台環境中，即時針對買賣雙方的對話互動進行識別判斷。
- 識別交易行為：一旦模型識別出可疑的平台外交易跡象，會立即向電商平台的風險管理團隊發出警報，風險管理團隊可以根據具體情況採取相應措施，如阻止交易、提醒用戶等。
如此藉由 Gemini 深度分析電商平台買賣雙方的對話內容，一旦發現有洩露個人聯繫方式、討論在平台外交易等可疑跡象，就會將其標記為潛在的平台外交易行為，並及時向平台的風險管理團隊發出警報，進而採取阻止交易等相應措施。不僅有效提升平台用戶的使用者體驗，更能在有限的人力資源下達到最大效益。
此外 Gemini 生成式AI 的應用，也不僅限於電商領域，在其他遊戲業、娛樂媒體、製造業中也有廣泛的前景。未來，隨著 AI 技術的進一步發展，相信將有更多創新應用浮現，為各行各業帶來新的活力。
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【娛樂媒體業生成式AI 應用】：2024 年娛樂暨媒體產業雲端應用趨勢報告：朝向個人化體驗 AI 解決方案
【遊戲業生成式AI 應用】：2024 年遊戲業雲端應用趨勢報告：高效開發基礎架構 X 生成式 AI
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