時尚市場中的人工智能：自然語言編程的介紹

已發表: 2022-11-01

時尚市場的人工智能預計在 2018 年將達到 2.7 億美元，預計在 2019 年至 2027 年的預測期內汽車將增長 36.9%，到 2027 年將達到 43.917 億美元。

全球時尚行業正在擁抱和投資顛覆性技術，如物聯網、人工智能、預測分析和大數據等。 人工智能的成功實施推動了這種越來越多的採用，從而提高了運營效率、增加了銷售收入並改善了客戶體驗。

服裝和服裝品牌正在尋找創新方法將其產品展示在買家面前，並顯著提高市場知名度和需求。 時尚品牌正在實施機器學習和人工智能，以最大限度地提高用戶體驗並通過智能自動化增加銷售額。

時尚領域的人工智能預計將在 2018 年達到 2.7 億美元，並預計在 2019 年至 2027 年的預測期內以 36.9% 的複合年增長率增長，到 2027 年將達到 43.917 億美元。

隨著實時學習並根據模式提供建議的人工智能技術的出現，品牌有巨大的機會將人工智能應用到各種流程中，以更好地了解商業環境和客戶。

例如，廣為人知的時尚品牌“Forever 21”最近正處於破產階段。 破產的主要原因是在競爭激烈的時尚行業落後。 該品牌面臨H&M、Zara等時尚巨頭的激烈競爭。 該公司努力跟上不斷變化的購物者時尚潮流。

人工智能允許時尚​​企業優先考慮和自動化決策，分析大型複雜的結構化和非結構化數據，以提供更深入的見解並通過準確的計劃提高效率。 通過所有這些應用，人工智能使時尚企業能夠提高運營效率、降低運營成本、提升客戶服務質量和客戶體驗。

數字化的這種演變為時尚企業提供了一個巨大的機會，可以利用大量的用戶/流程數據來獲得有用的見解。 時尚公司擁抱數字化的範式轉變為企業帶來了更大的利益，並帶來了更多的創收機會。

此外，隨著計算和存儲技術的進步，計算能力在過去十年中增加了數倍。 這為管理和計算大數據集創造了新的機會，並且當與人工智能技術相結合時，可以獲得有用的業務和客戶洞察力。

借助機器學習和深度學習等人工智能應用，時裝公司有巨大的機會利用可用數據獲得有用的見解，從而增加收入。

來自不同數據源的大量數據的可用性是推動人工智能技術在整個時尚行業發展的關鍵因素之一。 易於使用的互聯網、智能設備、技術進步等的普及是數據生成呈指數級增長的一些主要原因。

用於定位產品和收集信息的 RFID 和藍牙實施在時尚行業也呈指數級增長。 此外，亞馬遜 Alexa 和 Apple Siri 等支持語音的聊天機器人每秒都在不斷生成大量數據。

通過使用這些對話解決方案，時尚品牌通過詢問客戶的要求、趨勢和深入了解購買模式來收集數據。

全球人工智能時尚市場分為北美、歐洲、亞太、中東和非洲、南美五個主要區域。 北美在時尚市場的人工智能中佔有主要的市場份額。

該地區包括大量人口基數和大量發展中經濟體的早期採用者。 該地區主要有能力為服務提供商提供合適的基礎設施，並通過其快速擴張的技術市場格局為服務提供商提供廣泛的增長機會。

此外，在利用人工智能和機器學習的優勢促進高效事件管理和自動化方面的持續投資推動了市場增長，尤其是在北美和歐洲等發達經濟體中。

時尚領域的人工智能市場已根據產品、部署、應用、最終用戶行業和地理位置進行了細分。 基於產品的時尚市場人工智能細分為解決方案和服務。

解決方案部分有望在時尚市場的人工智能中佔據主要市場份額。

在時尚領域提供人工智能的主要公司包括 Adob​​e Inc.、Amazon Web Services, Inc.、Catchoom Technologies SL、Facebook, Inc.、Google LLC、華為技術有限公司、IBM 公司、微軟公司、甲骨文公司和SAP SE 等等。 Vue.ai、Heuritech、Wide Eyes、FINDMINE（美國）、Intelistyle、Lily AI、Pttrns.ai 和 mode.ai 也為各個時尚品牌提供人工智能平台和解決方案，推動市場在年。

NLP 提供高效的人類體驗並製作高度交互的聊天機器人。 供應商有巨大的機會通過在其解決方案中實施 NLP 來改善他們的服務。

在時尚行業，NLP 有能力通過過濾大部分客戶的問題並將其發送給不同的客戶以澄清問題，從而為時尚和服裝網站提供很大幫助。

企業正在努力更好地理解和實施 NLP。 NLP 能夠處理協同工作以處理機器和人類之間的端到端交互的系統數量。

該技術使用戶能夠更自然地進行交互。 企業正在為時尚行業開發支持 NLP 的解決方案進行巨額投資。 例如，總部位於德國的時尚公司 Zalando SE 基於 PyTorch 和 Python 在其網站上實施了 NLP 模型。

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