刚刚过去的双十一“双十一”，AI比人还忙。人工天猫推出“AI万能搜”“AI帮我挑”“AI试衣”等六大智能导购工具，参战覆盖购物全流程；在京东下单后，双十一京小智客服主动推送物流轨迹，人工并预判可能的参战新能源低价板块售后需求，提前给出解决方案；抖音借助豆包大模型打造电商新入口，双十一用户只需询问“买什么”“有什么推荐”便可获取商品清单，人工点击链接直接跳转至抖音商城……

　　曾几何时，参战总有消费者在线上海量商品列表中挑花了眼，双十一却还是人工“搜不到”“选不对”符合心意的产品。传统的参战推荐算法基于用户历史行为数据，为消费者提供看似无限的双十一商品选择，实则产品同质化严重，人工还容易陷入“信息茧房”的参战误导。随着人工智能技术的融合应用，在多模态大模型、寻求沧州市新能源汽车代理商深度学习与用户行为序列分析能力的加成下，AI能够构建出动态、立体的用户需求图谱。比如搜索“便携水杯”，AI能用联想和场景串联起用户消费需求：他可能是一位即将外出旅游的户外爱好者，需要保温性能强、防漏耐摔的杯子；也可能是一位注重环保的都市白领，更青睐可再生材料制成、新能源汽车投资新政设计简约的产品。

　　从推算相关搜索语境、浏览记录乃至季节差异、使用方式，到生成虚拟试穿效果、提供价格筛选方案、预判售后需求等，人工智能正在贯通“需求响应—决策辅助—服务延伸”的购物全链条，透过蛛丝马迹洞悉消费者的潜在需求与情感偏好，将“人找货”的疲惫转化为“货懂人”的惊喜，重塑人与商品的连接方式。

　　不过，AI导购的核心价值在于精准解读需求，但当前人工智能水平仍难以突破语义理解鸿沟。由于用户的表述方式千差万别，AI应用落地需要对海量非结构化数据进行处理，对信息的准确性、时效性提出了极高要求。在新兴的语音交互环节，也存在语音识别断句错误、多轮对话逻辑断裂等问题，无法形成流畅的需求挖掘闭环。这些技术短板导致许多消费者因为推荐不匹配而放弃AI，回归传统搜索模式。

　　AI生成工具的普及也催生了新的消费陷阱，消费连接遭遇“信任危机”。在服装、家居等品类中，商家用AI生成的商品图片普遍存在“货不对版”的问题。更严峻的挑战在于商业伦理与监管的灰色地带。当AI对话与推荐中嵌入未声明的商业推广时，它便成为一种极为隐蔽的广告形式，不仅让消费者难以辨别，也对现有的广告认定规则和监管手段提出了巨大挑战。当我们的偏好和决策在无形中被精心设计的智能模型所引导，消费的公平性与真实性也将无法得到有效保障。

　　人工智能在线上消费领域的规模化、规范化落地，还需化解数据安全、算法偏见等难题。未来，随着大模型技术的升级换代与行业标准、市场监管的逐步完善，我们期待AI能够“心有灵犀”地捕捉消费者需求，线上购物过程可以变得像和朋友交谈般流畅自然，在便捷高效又安心放心的电商消费环境下，用“智能”装满购物车，为数字经济发展开辟更广阔的空间。（本文来源：经济日报 作者：郭静原）

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