文｜产业家 斗斗

电商行业需要更加注重交易的本质，即提供高质量的产品和服务，保护消费者权益，促进公平竞争，提高透明度。电商产业应该回归到交易、流通和成交这些基本层面，而不是仅仅依赖于价格竞争或者服务的过度承诺。

而大模型所具备的数据分析、消费者洞察、供应链优化等能力，可助力电商产业重新聚焦于提供高质量的产品和服务，回归电商产业的本质。

“尽管今年端午节粽子的销售情况不尽如人意，但根据市场分析和消费者行为趋势，我们预计今年的月饼销售将呈现积极的增长态势，预计增长率在15%到20%之间。”

新麦食品是一家上海的代工厂，曾在过去的七八年里，为LV、罗意威、Gucci、迪奥等这些品牌的月饼代工。最近几年，这家工厂发生了一些变化。最为明显的是，打通了C端销路、被更多B端企业看到，店铺粉丝数不断增长，节日订单暴涨……

究其背后的原因，因素诸多，不过在厂二代董凡铭的叙述中，一些深层次的原因逐渐显现。

“我们一直在积极推进供应链的智能化，例如通过AI视觉技术自动检测产品缺陷，以及利用数字孪生技术模拟生产流程，优化生产计划和减少浪费。”

事实上，自大模型技术爆发以来，所有行业都在发生一些变革，尤其是对于电商产业。大模型时代的技术变革似乎不同于数字化时代的简单电子设备的升级。如果说数字化赋能供应链，是给你的供应链装上了基础的电子设备，比如计算机和网络连接，让信息能够快速流通和记录。

大模型技术为供应链管理带来了革命性的变化。它不仅仅是一个信息处理工具，更是一个能够学习和预测市场趋势的智能助手，使我们能够在产品开发、库存管理和市场策略上做出更加精准的决策。

这也为供应链的升级按下了加速键，尤其是在如今发展的热火朝天的电商产业带，正在成为重构电商产业带、助力电商产业重回商业本质的重要推手。

一、一个被AI“改造”的工厂

每年的中秋节前夕，是新麦最忙的时间，工厂加班加点，越是时间紧任务重，质检就愈发重要。除此之外，更具挑战的还有产品包装设计。尤其面临一些需求较为复杂的的客户而言，挑战性更大。

面对这些问题，新麦通过AI智能视觉质检的方式，解决了节假日大量且严格的质检。此外在包装设计上，引入AI包装。

值得注意的是，在电商产业带中，工厂运营模式与零售电商平台上的商家有所不同，工作时间相对固定。比如早上7点钟上班，晚上6点钟下班，所以客服响应速度较慢。这要求我们通过技术创新来提高效率，比如利用AI客服机器人来提供24/7的客户服务。

以往的客服机器人只能通过自动回复或者关键词检索，给到买家一些回复，但在大模型技术的加持下，客服机器人可以回答更加复杂的问题，带来更好的售前、售后服务体验。

可以发现，新麦的供应链中，产品设计、产品加工以及产品销售，都在发生一些不一样的变化，这种变化不同于数字化时代，大模型技术的学习和预测能力，能帮助你做出更好的决策。

新麦公司的供应链正在经历一场革命。从产品设计、加工到销售，每一个环节都在发生着深刻的变化。这不仅仅是数字化的简单升级，更是大模型技术在学习和预测能力上的突破，它帮助新麦在决策上更加精准和高效。

如今，在疯狂卷价格的电商产业带，大模型恰恰也是一个破“内卷”的解法。

要知道一个产品从原料采购到最后到达消费者手中，有诸多环节可以节省成本、提高利润。而并不是一味的降低产品质量、搞低价竞争。

那么，按理来说电商等产业应该不会出现这些乱象。这背后的原因在于，这些环节的升级优化并未达到理想状态，甚至仍有许多未打通的环节。这是一个老生常谈的问题——供应链管理。

例如B端商家在客户服务、售后支持等方面可能存在不足，无法有效解决消费者的问题和疑虑。商家可能缺乏对目标市场的准确定位，导致产品与市场需求不匹配；

现有的电商物流体系、结构和能力与快速变化的物流需求不相适应，导致供降需增的矛盾，尤其在网络零售和本地生活领域。

所以解决问题的根本，仍旧在于每个环节的优化升级，才能让整个产业带恢复正常的商业模式，走出恶性竞争。

二、从月饼营销开始，织成一张AI电商网

大模型是如何助力每个环节升级的？

其实对于企业而言，由于多年的经营，往往积累了大量的数据。以月饼代工厂为例，其通过收集过去几年内月饼的销售数据，包括销量、销售额、时间节点（如中秋节前后）；从电商平台获取用户的浏览、搜索、购买月饼的行为数据；收集原材料价格波动、生产成本等信息；以及收集用户对月饼的评价、评分和反馈，了解消费者偏好。

继而对月饼的不同口味、包装类型进行标注分类；对用户评价进行情感标注，区分正面、负面反馈；去除无效或错误的数据，如异常的交易记录、重复的评价等。

然后提取时间相关的特征，如节日、季节对月饼销量的影响，并构建用户画像，包括年龄、性别、购买力等特征，以及产品特征，例如月饼的口味、包装、价格等特征。

通过以上数据的收集、清洗、标注这些环节，可以训练一个时间序列预测模型，预测未来月饼的销量。根据销量预测模型的结果，合理安排生产计划，避免过剩或短缺，从而优化生产计划。

还可以利用用户行为和反馈数据训练模型，分析不同用户群体的偏好。电商平台根据消费者偏好模型为用户推荐他们可能喜欢的月饼口味或包装，实现个性化推荐。

更可以通过图像识别技术训练模型，自动识别月饼生产中的缺陷，即在生产线上部署质量检测模型，自动剔除不合格的月饼，提高产品一致性，控制月饼的质量。

从内部来看，该工厂基于大模型技术，通过销量预测还可以减少库存积压，为自身降低存储成本；利用消费者偏好和社交媒体数据分析，制定更精准的市场推广策略；通过监测原材料价格波动和供应链风险，及时调整采购策略。实现对自身业务的赋能。

从更大的视角来看，该工厂通过大模型预测出的市场需求，可以与供应链上下游共享，帮助供应商和分销商提前准备，减少库存积压或缺货风险。

根据预测结果，代工厂可以更精准地制定生产计划，与原材料供应商协调采购时间，优化整个供应链的生产节奏。

代工厂可以更有效地管理库存，减少过剩或短缺，这种库存管理策略可以推广到整个产业带，提高整体效率。

利用大模型分析市场风险和供应链风险，及时调整策略，这种风险管理能力可以为整个产业带提供预警和应对方案。

此外，代工厂通过大模型技术提高产品质量，也可以推动整个产业带对质量标准的提升，增强消费者信任。

这是大模型技术不断普及后，助力电商产业带重构的缩影。

这样看来，大模型时代，电商产业带的每个卖家和每个环节在大模型的赋能下，都将更加快速的“连点成面”织成一张AI化的网。再提升自身的竞争力的同时，还通过技术、数据和经验的共享，带动了整个电商产业带和供应链的优化和升级，实现了共同发展。

不过，在这个案例中，大模型落地的困局也愈发清晰，就目前来看，AI大模型在电商中的主流应用或者说较为成熟的落地场景，主要在智能选品、AI导购、智能客服、AI数字人以及智能营销。

这些场景因数字化渗透率较高，数据较为标准，所以成为大模型技术在电商产业落地的第一选项，企业也较为积极。

央视市场研究数据显示，36%的广告主已开始在营销活动中使用AIGC技术，这表明AI在营销领域的应用已经得到了广泛的认可和应用。

值得注意的是，并不是所有电商产业带的参与者都有能力，将大模型技术与自身业务融合，对于电商产业带的一众参与者，需要一个帮手。

三、重构背后：正确的AI电商路径在哪里？

数字化时代，数字化转型的回报往往不是立竿见影的，企业可能需要持续投入资金以维持其顺利进行。更何况是如今耗资更大、技术更为复杂的大模型。

且布局AI往往需要大量的资金投入，包括软件、硬件、系统集成、员工培训等。此外为了保持竞争力，企业需要不断进行技术创新和产品升级，这些活动需要大量的资金支持。

虽然布局AI技术需要显著的资金投入，包括软件、硬件、系统集成和员工培训，但通过与技术合作伙伴的紧密合作，可以有效降低了这些成本并加速了技术的实施。

大模型技术想要融合供应链，作出快速且准确的决策，需要各个环节的标准化数据，而这有涉及大量数字化改造。

不过值得注意的是，随着大模型技术的推广，更多商业模式也纷纷落地。越来越多的电商平台、社交平台等都在布局自己的AI业务板块，将自己的能力与AI融合打包给到产业带的商家们。

阿里通过提供面向企业的AI平台服务，例如1688最近面向B端商家推出的机器人员工，缓解了B端企业的客服压力，同时助力企业构建自己的AI应用，如智能客服机器人、商品图像识别等。在出海领域，阿里利用AI技术解决跨境贸易中本地化营销策略等问题，助力企业更好地进入国际市场。

腾讯则利用自身社交电商领域的优势，借助AI技术强化社交媒体广告投放的效果，并通过智能客服、虚拟形象等服务，帮助商家与消费者建立更加紧密的联系。简化了商家的操作流程，进一步增强了供应链每个环节的价值创造能力。

京东则聚焦于供应链物流领域，利用大模型技术优化库存管理、预测需求变化、规划物流路径等关键环节，大幅降低了成本并提高了效率。其一体化供应链解决方案促进了整个产业链的数字化转型。

综上所述，腾讯、京东和阿里巴巴等平台通过将大模型技术深度融合到各自的业务流程中，不仅提高了自身的竞争力，还为整个产业链的数字化转型提供了强有力的支持。

从跨境电商的本地化服务到社交电商的个性化推荐，再到供应链物流的智能化管理，在一众平台的技术加持下，电商产业家正在加速被重构。

而这也在让电商行业逐渐回归其本质。

四、大模型，助力电商产业带回归本质

在电商行业，“仅退款”现象的争议不断，这不仅对商家造成了困扰，也对消费者权益保护提出了新的挑战。业内的玩家需要从根本上重新审视和构建电商的服务体系。

“我是不会上楼的”“等一下我的法律顾问”“仅退款的东西能还给我们吗”“不要对着客户的脸”……

某短视频平台上，一个商家维权的视频被疯传。视频中，商家配有法律顾问、摄像师、调解员，求生欲极强，只为在“仅退款”乱象中讨一个说法。而吞吞吐吐、顾左右而言他的消费者，使得这场“对局”一开始就结局已定。

“仅退款”现象的泛滥不仅对商家造成了困扰，也影响了电商行业的健康发展。

而利用大数据分析来识别和防范恶意退款行为，可以从最大程度上保护了商家和消费者的利益。

商家之间通过建立互助会来共同应对恶意退款的问题。这种模式允许不同地区的商家互相协助，当一家商家遇到仅退款纠纷时，可以通过互助会联系到消费者所在地的另一位商家，由后者代表前者与消费者进行线下沟通，索要货物或货款。

近几年，随着“仅退款”政策的推出，白嫖党、薅羊毛的消费者行文层出不穷。“甚至好几年前买的口红也能退。”某商家在社交平台诉苦道。

不过，站在消费者视角来看，也有一些不一样的观点。一位买家在评论区回忆她的第一次仅退款：“有一次买了耙耙柑，结果烂了好几个，其他几个干巴巴的，皮都硬了。”

可以说在这场“仅退款”的乱象下，无论是买家还是消费者，都遭到了某种程度的伤害，好似受益的只有那群恶意退款的羊毛党和偷工减料的商家。

本质上而言，“仅退款”是提升商家服务力和平台服务力的“卷”。其本身只是针对生鲜类商品，这类商品往往退回物流费用昂贵，且商品易坏，无法二次销售。

但这条路似乎正在越走越歪，逐渐偏离电商的本质——交易、流通、成交。

产业带的商家们，好像连正常做生意、正常赚钱，都成为了一种奢望。

“很多商家在某国内电商平台亏着卖”“很多商家靠走量，通过在包裹里夹带游戏公司免费体验游戏推广卡来赚取广告费”这几年商家把大部分的营收钱投在广告和引流上。卷曝光、卷价格，卷不动就开始卷服务。

电商行业需要更加注重交易的本质，即提供高质量的产品和服务，保护消费者权益，促进公平竞争，提高透明度。电商产业应该回归到交易、流通和成交这些基本层面，而不是仅仅依赖于价格竞争或者服务的过度承诺。

而大模型所具备的数据分析、消费者洞察、供应链优化等能力，可助力电商产业重新聚焦于提供高质量的产品和服务，回归电商产业的本质。

一个可以看到的理想化的供应链是，供应链的每个环节变成一个社交网络中的个体，通过智能算法优化它们之间的“交流”和“合作”，提高整个供应链的协同效率。

而大模型，将是这个演变过程中的重要推动技术力量。