Google Cloud Commerce Forum 论坛于 2024 年 09 月 24 日举行，聚焦 AI 技术在零售与电商上的应用，协助企业依据资源、预算及商业模式，找到适合的 AI 转型策略。据麦肯锡的研究报告显示， Gen AI 的应用为零售产业带来 4,000 亿美金的营收成长与 27-41％ 的利润率提升，在客服、行销及创意等三大应用场景也都有所助益。

Google Cloud 台湾业务副总王譔博指出：「零售产业投资 AI 应用是必要且有实质效益的。」台湾已有许多企业投入 AI 的应用与转型，但普遍面临缺少良好数据基础（Data foundation）的难题，若是能改善这个状况，在数位转型以及导入 AI 的过程就能有效降低耗费时间与成本。

未来零售新面貌：AI 人工智能技术与创新应用的全面发展

然而，面对众多竞品，企业应如何选择最适合的解决方案？Google Cloud 台湾客户解决方案架构师叶秀邦指出，Google Cloud 提供多层次的 AI 解决方案，满足企业的多元需求。首先，第一层「Model Garden」允许用户集成各类开源模型；第二层则让用户自行开发和训练专属的模型；第三层通过 Google 的现有 AI 模型，提供即时应用，满足快速部署的需求。

例如，Google 的生成式 AI 「Gemini」 是一个多语言模态的 AI，能够分析和处理文本、图片、影音及代码中的细节信息。相较于市面上的其他产品，Gemini 在客服、行销和创意等领域能有效发挥其优势，帮助零售业打造更优质的未来场景。

即便拥有合适的工具，企业最关注的仍是其效益及变现能力。Google 港台 gTech Ads 负责人张钰东表示：「企业使用 AI 或其他行销工具的最终目标，无非是缩短与消费者之间的距离，从而提升消费者的购物体验。」而 Google 广告与 Google Cloud 的紧密集成服务，正是目前业界唯一且最优的解决方案，能有效帮助企业达成这一目标。

张钰东更进一步说明了 Google AI 在不同应用场景中的实际效果。他指出，Google AI 不仅可以分析 YouTube 和 Google 地图上的留言，协助企业了解消费者反馈和品牌好感度，还能帮助企业快速锁定高价值用户，提供个人化的行销消息。此外，生成式 AI 在文本、图片、视频的制作上也有深刻洞察，还可以大规模生成内容，有效提升行销效果和效率，帮助企业提升销售业绩。

近年来，Google Cloud 积极与国内外企业合作推动生成式 AI 的应用，其中 91APP 通过 Google Cloud 的解决方案，开发了独特的三塔零售 AI 模型 jooii，优化其推荐机制和销售策略。91APP 产品长李昆谋认为：「零售业的核心在于精准配对。」然而，在实际的零售场景中，很多消费者的购买决策往往来自于「想要」而非「需要」，使得零售业的挑战更为复杂。

为了更好地应对这一变化，91APP 导入了零售 AI 模型 jooii，利用嵌入式 AI（Embedded AI）深入挖掘消费者与商品的特征，并结合 Google Cloud 的 Vertex AI Search，进行大规模数据的快速多向量运算。这一技术集成使 91APP 能实现双向推荐，为消费者提供更个人化且精确的购物选择，进而提升购物体验的实用性与满意度。

多渠道数据集成与决策优化，Google Cloud 助力企业提升营运效率

零售业每日产生大量来自多种渠道的交易数据，如在线购物、实体门店销售、会员系统等。通过 BigQuery 及 AI 智能助手的协助，企业能轻松集成并处理来自不同来源的数据，并利用高效的查找功能，提供即时数据分析，帮助企业迅速做出关键决策，提升运营效率与市场应变能力。

Google Cloud 台湾数据分析架构师黄介荣表示，数据仓库的概念就像乐高积木，企业只需将重要的商业数据导入平台，就能自行分析并找出洞察，可有效降低开发与管理成本，同时精简开发及管理数据库繁琐的过程。Google Cloud Platform（GCP）的一站式数据分析平台，借助内置的 Gemini 帮助并提供友善的界面，让数据科学家和分析师能将精力集中在数据洞察和商业价值的挖掘上，协助企业更高效地利用数据资源。

Google APP 及数据分析专家李永裕以 Google Ads 和 Google Analytics 为例，详细说明了如何将第一方数据与 AI 结合，创造新的转换、受众与集成方案。他举例，在投放 Google Ads 广告时，企业可激活强化转换（Enhanced Conversion）功能，使 Google AI 更精确地进行转换优化；通过用户生命周期的分类，利用 Customer Match 功能有效唤回旧客并找到新客。在 Google Analytics 上，企业可进行跨媒体、跨通路的数据集成及预算规划，大幅提升数据处理的效率与便捷性。

解决零售业转型难题：利用 Google Cloud 打造企业专属的解决方案

Google Cloud 也提供 Vertex AI 服务，协助企业自行打造推荐系统，解决零售业搜索与推荐的痛点。17Life 康太数位的数据分析师廖于甄分享了他们使用 GCP 平台的 Vertex AI 打造 RAG 推荐系统的经验。她指出，17Life 通过参考用户的行为、消费习惯及现有的产品上架数据进行标签贴标的处理，以智能标签的形式作为依据，通过 AI 平台生成并提供客制化的推荐清单及行销活动，甚至能投放个性化的广告。另外，智能贴标亦可被应用作为产品后台使用的智能上架服务，减轻营运人员在商品上架时的重复作业，有效降低运营成本并增进其工作效率。

FamilyMart 全家便利商店在 3.0 升级版的 APP 采用 Google Cloud 的商品搜索解决方案，加入了搜索与推荐的服务。全家 E-Retail 事业本部副本部长王启丞表示：「我们在首页添加了搜索功能，并集成了多项 APP 内部功能，无论用户是通过搜索、推荐字词，还是个性化推荐，现在都能更轻松地找到所需商品。」升级后的数据显示，每月进站用户中已有 8％ 开始使用搜寻功能，85％ 的用户能顺利找到所需产品，并带来约 5％ 的转换率，相较于过去提升了 2-4 倍。

同样使用 Google Cloud 的 Vertex AI 平台及其技术（如 Gemini 1.5 Pro）的拍拍圈科技，是专注于二手和全新精品交易的垂直电商平台。拍拍圈 CTO 杨时维提到，作为 C2C 平台，个人化推荐、以图搜图以及交易对话审查是他们希望优化的三大重点。为解决这些问题，拍拍圈利用生成式 AI 提升用户体验和业务效率，同时确保平台的合规性，实现更完善的服务。

最后，TenMax 商业开发副总监赵子文及 Cacafly 云端智能中心副总吴振和从 RMN 的角度分享了生成式 AI 的重要性及应用场景。他们指出，生成式 AI 不仅能大幅提升数据清理的效率，还能提高标签化的精准度。通过 Google Cloud 技术，企业可以将产品数据与用户行为数据集成，从而优化广告投放，实现更精准的消费者分群，提升广告效果。

AI 侍酒师：智能选酒，轻松找到理想酒款

当天活动现场亦设有 Google Cloud 合作伙伴家乐福的 AI 侍酒师摊位，展示家乐福与 Google 合作导入生成式 AI 的最新成果。顾客可通过与 AI 的对话交互，根据个人喜好和预算，从家乐福 APP 上千款葡萄酒数据库中，精准挑选出最合适的酒款。AI 会详细介绍每款酒的口感、评价及适合搭配的料理。即使对葡萄酒不熟悉的顾客，也能通过 AI 侍酒师轻松找到理想的选择。

AI 驱动零售转型：抓住技术变革，迎接未来挑战

本次论坛除了深入探讨 Google Cloud 对 AI 零售市场的观察外，多家企业也分享了各自在零售业的创新实践，从数据应用、AI 集成，到个人化行销等多元议题，体现 AI 对台湾零售产业的深远影响。

面对「新零售时代」，零售及电商业者必须灵活运用数据洞察与 AI 分析预测，提升从信息查找、下单、取货到客服等全方位的用户体验（User Journey）。未来，随着更多 AI 工具的集成，相信能为零售产业迎来业绩新高峰。