原文来源：AI 商业评论

图片来源：由无界 AI生成

当前的严峻经济环境下，AI到底该如何变现？

这是整个人工智能行业必须面对的一个锥心之问。

最近，一则关于SHEIN的新闻引起了我们的注意：

今年夏天，三位独立设计师在加利福尼亚州联邦法院对SHEIN提起诉讼，指控这家成立于中国、总部位于新加坡的快时尚公司抄袭他们作品，并且进行出售，侵犯了他们的版权，违反了美国《勒索与腐败组织法》（RICO）。

三位设计师在诉状中进一步指控，SHEIN拥有一种 "秘密"算法，它利用这种算法操纵市场数据和搜索结果，并以不公平的方式将竞争对手赶出市场，从而导致垄断行为。

原告声称，“这种算法生产的复制品将极大损害独立设计师职业生涯"。他们还认为，"SHEIN 的人工智能（'AI'）足够聪明，能够盗用最具商业潜力的作品"。

SHEIN的RICO诉讼案为企业敲响警钟，发展负责任的人工智能

这起案件广受关注，亦颇具意义，从该案件处理可以看出法院在监管人工智能方面可能采取的立场，也有助于制定有关人工智能伦理道德方面的建议。

设计师的 "Floral Bloom "设计（左），SHEIN被指复制了该图案（右）

设计师的 "橙色雏菊 "图案连裤（左），SHEIN被指复制了该图案（右）

例如，原告声称，SHEIN的算法会生成虚假或误导性信息，包括产品受欢迎度、客户评价和定价趋势等。另外通过人为夸大性能指标和压制负面反馈，可能会使用户对其产品的可取性和质量产生误导。

这种操纵市场数据的行为将产生严重影响，使消费者根据不准确或有偏见的信息做出购买决定，不仅损害消费者的信任，还将破坏公平竞争环境，SHEIN可获得不公平的优势。

为应对人工智能技术应用带来的潜在风险和挑战，一些评论家认为有必要制定负责任的人工智能使用法规，确保公平、合乎道德地使用人工智能技术。通过整合负责任的人工智能实践，可以主动将法律纠纷的风险降到最低，比如目前的SHEIN诉讼案，企业可以采取的行动包括：

治理：公司董事会组织建立治理机构，确保采用负责任的人工智能，并与公司的价值观和文化保持一致；

政策实施：实施负责任的人工智能健全政策，不仅包括降低法律、技术和财务风险的机制，还包括根据公司自身的价值体系确定道德界限；

培训：公司对员工进行不同层次的培训，并根据员工在公司人工智能举措中承担的角色对培训进行调整。例如：(1) 法律和技术团队不仅应接受有关使用人工智能的法律和技术风险的培训，还应接受有关人工智能道德和财务风险的培训；(2) 董事会需要接受有关道德和法律影响的培训，以建立负责任的人工智能文化；

签订合同：公司可能需依靠第三方服务提供商来部署人工智能解决方案，公司应确保建立健全的合同标准，以降低供应商提供的工具或解决方案可能引发索赔风险，以及供应商不承担责任的风险。此外，在选择供应商时也需要采取尽职调查；

道德影响评估：尽管不是强制性的，但它是一种有用的工具，可确保所开展的任何项目或正在使用的人工智能符合公司的政策和法规；

道德审查：公司不妨设立一个独立的人工智能道德审查委员会，该委员会将结合道德伦理参与项目审批。

率先采取行业举措或行为准则：行业领先企业不妨率先采用行业认可的行为准则，包括获得监管机构（如信息监管机构）的批准；

审计和监督：董事会应确保投入适当的资源，以确保所采取的干预措施得到遵守，并处理违反公司政策的行为。

SHEIN的RICO诉讼案为企业敲响了警。通过遵守道德框架和法规、实施稳健的数据治理、进行持续测试和监控以及促进合作和问责，企业可以降低人工智能技术引发法律纠纷的风险，尤其是在缺乏监管的情况下。

SHEIN：用AI打通设计、生产、销售闭环

过去几年，SHEIN 迅速成为全球最大的快时尚公司，其销售的服装以低廉的价格快速生产，然后以令人难以置信的低价出售。

SHEIN利用人工智能技术识别流行趋势，并采用在线模式短时间内生产出成千上万件服装，从而赋予快时尚全新的含义。

据Vox报道，分析师将SHEIN的商业模式称为"实时零售"，因为新设计最快只需三天即可完成。据英国广播公司（BBC）报道，正因为如此，网站上在任何时候都会列出多达60万件商品。

为提升设计效率，SHEIN还专门开发了智能设计辅助系统，将设计变为流水线作业。SHEIN设计部门基于时尚趋势的大数据分析预测结果，借助智能设计辅助系统对不同时尚元素进行搭配组合，从而快速形成设计样稿。

除了预测时尚趋势，SHEIN还利用人工智能技术进行精准推荐。通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和兴趣爱好等数据，SHEIN能够为每个用户提供个性化的商品推荐。既提高了用户的购物体验，也增加了销售量和用户忠诚度。

其次，SHEIN利用人工智能技术进行智能客服。通过自然语言处理技术和聊天机器人，SHEIN能够快速响应用户的问题和需求，并提供准确的回答和建议。这不仅提高了客户满意度，也减轻了客服人员的工作负担。

目前，SHEIN业务已经覆盖全球220多个国家和地区，如何为全球用户提供高效的物流配送服务，成为其进一步发展的关键挑战。

为此，SHEIN利用人工智能技术进行智能仓储和配送。通过分析订单数据和仓库存储情况，SHEIN能够自动化管理仓库和调度配送车辆，提高物流效率和准确性。

总之，SHEIN将人工智能技术应用于各个方面，运用包括个性化推荐、图像识别、自然语言处理、预测分析、营销策略优化、供应链管理、欺诈检测等诸多AI技术，从而提高了企业的运营效率和用户体验。从设计、生产、销售等环节已经全链路融入AI。

换句话说，SHEIN并非传统电商平台，而是一家由人工智能驱动的新型电商公司。

SHEIN的商业模式：C端思维管理B端企业

今年5月，SHEIN在最新一轮融资中筹集20亿美元，公司估值为660亿美元。这轮融资由红杉资本、泛大西洋投资和阿布扎比主权财富基金穆巴达拉共同主导。

SHEIN早在2008年成立，但一直默默无闻，规模不大。

2015年开始走上增长快车道，其营收在2016年达到10亿元，2017年营收30亿元，2018年营收80亿元，2019年营收达到160亿元。

在2020年的疫情之下，它的营收达到了100亿美元，获得“指数级增长”；2021年营收达到160亿美元。

2022年营收230亿美元，对比同行，达到阿里营收1168亿美元的1/4，是拼多多营收178亿美元的1.3倍。知情人士透露，SHEIN已设定今年营收增长40%的目标。

SHEIN公司结构

之所以能够在终端以极低的售价俘获海外消费者，SHEIN爆发式增长背后有几点“秘诀”：

其一，深谙雷军“快”之道，提出“小单快返”模式

SHEIN首创“小单快返”的返单方式，即以极小的首单单量来测试市场，当消费侧有数据显示某款商品是“准爆款”时，企业再将该商品返到工厂侧增加生产订单。

与传统以订单的方式生产方式不同，“小单快返”极大降低了库存，亦改变了整个供应链的基本逻辑。

快时尚品牌运营的关键是快速且大量上新产品，同时控制滞销率。目前SHEIN的滞销率仅为10%，而全球快时尚头部品牌ZARA则为15%。

AI商业评论发现，SHEIN这种打法与早期小米雷军提出的七字诀“专注、极致、口碑、快”不谋而合，简而言之就是“效率”和“信任”。

雷军表示，“用一切办法，尽可能了解用户需求、尽快获得用户反馈，尽快更新改善，这就是我们采用互联网开发模式的原因。而用户也更相信一家效率更高、改善更快的公司能拿出更好的产品/服务，为他们持续提供更多的价值。”

其二，以C端思维管理B端企业

传统服装厂商往往青睐稳定的大厂供应商，但SHEIN招募的供应商规模往往不大——“作坊工厂”，大工厂无法满足对小单快返的要求，仅绑定在几家大厂风险也大。

当然，管理这些小供应商也是一个大难题。为此，SHEIN搭建起数字化供应链体系——云工厂平台，并利用平台抢单模式对供应商进行智能化协同管理。　　

SHEIN招募了数百家面料、辅料供应商，打造线上B2B供应商平台——SHEIN淘料网，一方面可帮助入驻供应商便捷采购面料和辅料，另一方面针对具体的服装设计，还可获得专业的采购意见。　

而且，SHEIN云工厂平台与供应商采取订单合作模式。根据移动端APP和独立站的实时销售情况，SHEIN在云工厂平台发布相关产品的订单需求信息，供应商可直接在平台接单、抢单，类似于美团外卖员和优步司机的平台抢单模式。

事实上，借助智能化和数字化技术，SHEIN将B端的供应商企业以TO C的互联网模式进行管理，这是少有前例的。

其三，All in数字化营销

如今社交营销和视频直播盛行，SHEIN以“社交平台+网红+推荐算法”的模式，All in数字化营销。　

据悉，SHEIN将原来涉及市场策划、开发、广告、客户和合作伙伴管理等业务的多个部门整合为合作伙伴管理、联盟合作、广告投放、营销创意四个团队。

其中，合作伙伴管理与联盟合作管理团队主要职能是海外网红、联盟伙伴的开发和维护，广告投放团队主要职能是向海外社交媒体和SEM（搜索引擎营销）投放广告，营销创意团队主要负责市场调研和营销方案的策划设计。

SHEIN不仅在Instagram、Facebook、Twitter、Pinterest、TikTok等海外头部社交平台创建账号，而且针对不同国家和地区市场、不同的服装产品类型，在主账号下创建了80多个子账号，形成账号矩阵，由主账号对子账号进行引流，每个子账号专门服务于特定的目标客户群体，实现对粉丝用户的差异化营销。

为吸引用户持续登录SHEIN移动APP和销售网站，SHEIN设计了多种用户参与游戏和积分系统。用户经常登录SHEIN网站或APP、参与游戏、分享讨论，可赚取相应积分，100积分等于1美元，可直接用于在SHEIN网站或APP的购物抵扣。

结语

当下，人工智能面临巨大变现压力。

B端和G端客户受经济大环境影响预算骤降；C端尚未出现代表性爆款产品；即便是火了近一年的大模型也未见清晰的商业模式，且研发投入颇大烧钱持续。

估值/市值大幅缩水、裁员成为常态，行业难以摆脱困境，前景令人担忧。

全球经济面临下行压力，中美贸易形势依然严峻，中国经济仅靠内循环难以从根本上解决问题，还需一批全球化公司成为新的增长引擎。

不少人寄托于科技创新公司，今年以来大模型带来了一波创业巨潮，但纯AI技术公司大多陷入盈利泥潭，这与学术派创始人缺乏商业和产品化基因不无关系。

SHEIN迎来的诉讼也许颇有争议，但它指明了一个事实：如果应用得当，AI在走向商业落地和变现的过程中往往能起到意想不到的催化剂作用。

或许，那些拥有商业深刻认知，并深知如何把AI应用于商业场景、转化为价值的公司，更值得关注！

参考链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/rEhbL5cA2KV6H-2yFgUs0w

http://www.shanxishangren.com/b2b/news/show.php?itemid=69873‌

https://www.woshipm.com/evaluating/5547529.html‌

如需加入AI商业评论交流群，可添加微信号：AI-Weekly