BoF《2018年度全球時尚業態報告》：人工智慧走向現實

本文作者：BoF Team and McKinsey & Company

科技先驅將能揭曉AI為整條時尚產業價值鏈帶來的各種可能性， 探索時尚從業人員價值創造的新方式。

在BoF與麥肯錫合作撰寫的《2018年度全球時尚業態報告》中，

BoF對於即將到來的2018年列舉了10個涉及全球經濟、消費習慣的改變和關於時裝體系的預測， 這些互相關聯的力量將推動和塑造全球時裝產業在2018年的走向。 以下為十大預測中的第七個：人工智慧走向現實。 點擊原文， 可下載完整報告。

英國倫敦——BoF與麥肯錫認為， 2018年將成為領軍者盡情嘗試開發人工智慧（AI）技術， 給時尚產業價值鏈各個環節帶來突破的一年。 過去幾年， AI——即能夠取代人類， 執行計算的技術系統——由於日益龐大且多樣化的資料集、關鍵演算法進步以及數學計算的突飛猛進， 計算效率得到極大拓展。 儘管時尚產業尚未成為該領域的領導力量， 走在數位化前沿的時尚公司已經開始部署突破性的AI創新。

這一領域的先驅者經過努力， 將收穫顯著回報， 掌握AI技術的企業顯然也擁有了潛在優勢。

許多時尚企業高管認為， 人工智還不能捕捉時尚創意產業的精髓， 所以無法確定AI能帶來什麼好處。 但是AI的好處已經延展至整個時尚產業鏈。 事實上， 有20%參與《BoF麥肯錫全球時裝調查》（BoF-McKinsey Global Fashion Survey）調研的高管人員認為， 採用AI重新設計、陳列與行銷將成為重要趨勢。 在時尚供應鏈的全部環節， AI能顯著提升效率、成本與靈活性。 通過優化品類供應、更快完成精准交付， 消費者必將獲益。 我們很有可能看到AI領域的創新， 出現在從潮流預測、體量規劃、商品陳列到自動化生產和交付等環節。

但人工智慧在時裝產業的潛力， 超越了供應鏈流程與自動化，

因為AI超越了典型的機械操作， 模糊了創意與技術二者之間的界限。 領先的時尚企業將用AI強化創意過程、設計和產品開發過程。 比如使用演算法篩選大量資料， 預測客戶最可能喜歡的產品功能。 亞馬遜（Amazon）即將創造第一位AI設計師， 開發通過圖像分析、複製流行趨勢並用於全新設計建構的服裝設計演算法。 印度設計師Falguni與Shane Peacock正採用IBM創造的IBM Watson認知計算技術， 通過結合60多萬張時裝發佈會與印度女裝圖片， 為寶萊塢時尚分析未來。 類似地， 時裝初創公司Stitch Fix運用演算法而非情緒板（Mood boards）， 啟動創意過程與新設計， 其採用的演算法流覽3000萬個服裝屬性組合（比如女式襯衫帶有的屬性）， 預測客戶的偏好， 最終縮小為少數幾個建議。 這都凸顯了AI在識別未得到滿足的客戶需求與趨勢的潛力。

2018年， 我們希望看到更多企業通過部署AI技術， 重新定義客戶交流與互動的案例。 客戶關係管理（CRM）是人工智慧關注的未來領域之一， 較早採用AI的企業和組織能通過豐富的資料、商機階段（opportunity stage）產品推薦、動態定價能力， 專注提高客戶洞見。 線上上部分， Burberry和Tommy Hilfiger等時尚公司都使用了聊天機器人， 24小時與客戶進行交流。 AI還能幫助提高參與度：比如公司能以此評估感測器收集的資料， 改善目標客戶的店內體驗。

Farfetch的“未來商店”就是一個範例。 商店入口處能對客戶進行自動識別， 射頻技術（RFID）衣架與智慧試衣鏡能説明客戶選擇不同尺寸、顏色並直接結帳， 這都展示了AI將如何説明店內客戶產生興奮感，

無縫結合線上與線下體驗。

AI不但能給較早採用AI的企業和組織帶來競爭優勢， 還有可能完全顛覆時尚產業。 針對早期採用AI技術的公司進行的研究表明， AI驅動的創新將成為生產力新來源， 或將進一步拉大高績效企業與其競爭對手的收入差距。 由於時尚本質受趨勢主導， 供需預測成為了特別有趣的領域。 以AI為驅動的需求預測方法能將預測誤差減少50%， 對整體庫存的預測誤差也可達到20%到50%。 為能將AI轉變為競爭優勢， 時尚市場參與者應當制定大膽的AI戰略， 如今可供使用的專項技術種類多樣。 時尚企業需要重點關注能提供最大價值、對業務提供最佳支援的領域。

時尚也始終是強調合作的產業， 沒有了工匠們“靈巧的雙手”， 設計師該如何施展他們的創意？同樣地，由於人工智慧重新定義了哪些類型的工作最好還是需要人類完成，AI能在哪些領域的工作流程提供支援，人類依舊對時尚從業人員的職業前景產生疑問——人類會在哪些領域失去工作、又能在哪些領域強化必要性？儘管這並非歷史首次有人擔心技術取代人類，但AI有著前所未有的發展速度。研究表明，目前時裝設計師約20%至30%的工作能實現自動化。與此同時，還將有許多工作得到機器人與機器支持作為補充，而非取代，AI在未來也會創造全新的工作機會。時尚公司必須要考慮的是，這些對員工會產生什麼樣的影響；如果他們需要得到更為積極的過渡，他們的再培訓就業需求又是什麼？

設計師該如何施展他們的創意？同樣地，由於人工智慧重新定義了哪些類型的工作最好還是需要人類完成，AI能在哪些領域的工作流程提供支援，人類依舊對時尚從業人員的職業前景產生疑問——人類會在哪些領域失去工作、又能在哪些領域強化必要性？儘管這並非歷史首次有人擔心技術取代人類，但AI有著前所未有的發展速度。研究表明，目前時裝設計師約20%至30%的工作能實現自動化。與此同時，還將有許多工作得到機器人與機器支持作為補充，而非取代，AI在未來也會創造全新的工作機會。時尚公司必須要考慮的是，這些對員工會產生什麼樣的影響；如果他們需要得到更為積極的過渡，他們的再培訓就業需求又是什麼？