盘点：4个案例揭示人工智能成为时尚电商进化的关键

人工智能无疑是2017年互联网科技领域最火热的关键词，从各方面表现看，人工智能在2017年走向了新的拐点，很大程度上预示着人工智能的商业红利期即将来临，人工智能在各个领域的应用开始爆发。

而人工智能在时尚领域的应用也已经起步，各大公司纷纷入局，想要突破时尚与科技的边界。那么，那么就在人工智能时代开启的今天，它正在如何改变时尚电商？当前在时尚电商有哪些AI技术结合的尝试呢？

1.虚拟试衣——

当前线上购物一大痛点在于，无法直接抚摸、触碰到商品，消费者对于商品的认知来源于拍摄图片，无法即刻试穿试用。尤其是服装的网销，受尺码不统一和图片色差的影响，会导致退换货的问题。

而近几年人工智能技术的开发的迅猛发展正在逐渐解决这些难题。搭配类虚拟试衣app吸引用户的核心点在于——如何在浩瀚的网络服装库中找出特定用户可能会感兴趣的单品，唤起他们搭配的欲望，并推动下单。

当前主要采用的是大量展示明星同款的方式来吸引用户关注单品并进行搭配。而人工智能在这一类虚拟试衣中的应用则可以帮助APP快速准确地了解到用户的服装偏好，使得优先呈现给用户的，是他们真正感兴趣的风格和产品。

通过虚拟试衣对是否合身进行考量的难点在于既需要对消费者的身体进行建模，又需要对服装进行建模，两者匹配之后才能看出来实际效果。

首先是消费者身体数据的采集，当前大部分“合身型”虚拟试衣APP采用的是用户输入身体测量数据的方式对标准模特的身材进行调整。而这样的缺点在于填写和测量的前期工作较为繁琐，且不是完全精准。也有部分APP探索通过手机拍照的方式进行推测性建模，但由于不同人拍照的角度差异，使得预测建模十分困难。

2.智能搭配——

在国内的时尚电商中，也有开始尝试运用人工智能这个“黑科技”来为时尚增加科技的元素。

据介绍，时尚电商平台蘑菇街就选择了一个新的人工智能和时尚结合的方向——时尚搭配助手。人工智能的前提是海量的数据库，时尚产业天然的具备这一条件。时尚产业中有数以十万计的品牌与设计师，每个人的智慧对时尚产业都有贡献，汇聚一起就变成一种流行风尚。在大规模数据的基础上，蘑菇街应用机器学习算法，来训练时尚分析模型。

蘑菇街我们展示了未来AI上穿搭的具体设想：当你选择了一款上衣后，在纠结下半身该如何穿搭时，可以用手机拍张照片，上传后系统会自动识别、分析、处理这张图片中的各类元素：比如首先是个女神，上衣有一些基本的元素：黑色、蕾丝衫。

“小助手”首先要具备理解图片的能力，也就是图像内容识别。对于蘑菇街来说，让人工智能理解时尚，就要把任意一张图片理解得更加细粒度，从而识别到更加细节的元素。这种图片识别技术，可以极大地提高用户的搜索效率，为搭配推荐提供了解决途径。

人工智能与时尚电商结合，还要理解“搭配因素”。搭配因素包括流行趋势，即不同时节、不同地域的流行单品的变化，除此之外还有流行单品的面料、材质、外观颜色和风格等商品因素等，这个“小助手”能为用户找到更多可搭配的款式，形成候选集给到时尚运营，最终帮用户找更“贴心”的搭配。

3.智能测肤——

相较于综合电商，垂直电商虽然种类覆盖低，但是它更侧重于满足某一类用户群体的个性化需求，通过专业化的运营和差异化的商品，让消费者产生更多情感上的交互，从而产生平台所无法复制的用户忠诚度和粘性。随着社会的进步和消费观念的升级，后者个性化的服务无疑更能俘获消费者的心。

这显然是垂直电商奋起一击的好机会。随着消费升级与人工智能的进步，越来越多垂直电商成为后起之秀，在AI+体验的新玩法引领下，在2017年10月，美图公司推出了以美妆业务为主的美图美妆平台。这个平台基于AI和大数据，给用户提供皮肤测试功能。

给用户提供了从“虚拟世界的变美”到“现实世界变美”的一站式服务。用户只要在素颜状态下，光照稳定的室内打开美图美妆，然后点击主页面下方的“皮肤测试”，根据语音提示平视镜头拍照即可检测皮肤问题，生成一份肤质分析报告。

对于用户来说，能够解决问题的服务才是好服务，通过此「AI皮肤测试」功能了解肤质，在得到测试报告后，平台则会根据肤质推荐合适的商品，用户进而完成精准购买。显然比在千挑万选中寻找适合自己的商品要方便得多，做工具出身的美图，在做电商平台的时候也更关注消费者的实质需求，在“买卖”之前，更多地重视产品体验。