全球零售龍頭Walmart近日財報法說會上，揭露了更多生成式AI帶來的效益，包括技術麵強化數據應用、商業麵促成衝動消費，在人事麵，更於特定繁瑣作業中省下近百倍人力。

Walmart有高達4億SKU商品，數據品質維護難度極高。Walmart資深副總裁Stephanie Wissink表示，他們生成式AI一大用途是，建立及完善商品目錄數據，目前已處理了8.5億筆資料。「沒有生成式AI，在相同時間內完成同樣作業，需要近100倍人力。」他說。

他並表示，「提升了商品目錄數據品質，幾乎對於我們所有業務都有正面影響。」這包括倉儲管理、訂單履行、搜尋功能、商品推薦、店員服務優化等。

這些效益如何反映在實際商業場景？Walmart執行長Doug McMillon舉例，利用生成式AI完善商品數據，有助於他們後續理解顧客的偏好和購買週期等行為模式。再搭配生成式AI電商商品搜尋功能，更強化了跨分類搜尋能力，進而直接強化獲利能力，帶來更多營收。

這是因為，消費者搜尋商品時，系統能呈現出與關鍵字本身未必相關，但符合消費者潛在購買意願的其他商品。「人們走進實體店面時，常因為衝動消費而買了不在購物清單上的東西。現在，電商也能呈現出這些促成衝動消費的商品。」他說明。

本次法說會，Walmart揭露一個新生成式AI應用計畫，針對Walmart Marketplace的第三方賣家打造客服機器人，省去賣家自己閱讀一篇篇說明檔案及常見問題的功夫。這是Walmart一系列生成式AI問答機器人中的又一新作。目前，他們已經推出生成式AI購物助手，有問答、搜尋和商品比較功能，未來更會強化語意理解能力，主動根據個人情況追問問題，來提供超級個人化的購物建議，例如詢問消費者看電視情境及家裡客廳採光情況，來推薦電視規格。

Walmart更早就於內部推出生成式AI員工問答及輔助工具，整合了日常門市營運問答、庫存管理及查詢、自主學習、保險與福利管理、薪資管理查詢、員工訓練等數十種功能，並蒐集上百萬名員工的使用者回饋，來優化生成式AI開發及應用方法。

使用者回饋不是唯一Walmart利用員工來協助發展生成式AI應用的方法。他們還打造了一個名為GenAI Playground的生成式AI沙盒，提供各式開發工具及測試環境，讓員工自行打造和試用生成式AI功能。這其中還包含No-code開發工具，因此就連非技術人員也能使用。