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AI人工智能入侵服裝業,一大批“鐵飯碗”面臨下崗!

日期:2019-02-26   人氣:  來源:互聯網
簡介:AI人工智能入侵服裝業,一大批“鐵飯碗”面臨下崗! 人工智能(AI)技術在時尚行業的應用正在越來越深入、廣泛,憑借這項技術不僅可以設計服裝,還可以精確規劃庫存。 現在,甚至有人開始擔心,人工智能是否會徹底取代那些精英白領,從事高技術含量的工作?……

AI人工智能入侵服裝業,一大批“鐵飯碗”面臨下崗!

人工智能(AI)技術在時尚行業的應用正在越來越深入、廣泛,憑借這項技術不僅可以設計服裝,還可以精確規劃庫存。

現在,甚至有人開始擔心,人工智能是否會徹底取代那些精英白領,從事高技術含量的工作?

設計師

首先被人工智能入侵的是時尚行業中那些因創造力而聞名的設計師的工作中。

在印度電商網站Myntra上,最暢銷的產品之一是一款由橄欖色、黃色和藍色拼接而成的T恤。該設計就是由計算機算法完成的。

準確地說Myntra產品的設計由兩種計算機算法生成:

第一種算法可以生成隨機圖像

第二種算法先分析Myntra的庫存中服裝的圖像,然后生成與現有設計相似但沒有重復的設計

Myntra首席執行官AnanthNarayanan表示,由這些人工智能(AI)設計的服裝的銷售量正在以100%的速度增長。

由美國技術巨頭IBM推出的人工智能系統IBMWatson已經在時尚設計中得到廣泛應用。2016年英國設計師品牌Marchesa應用IBMWatson技術為捷克超模KarolinaKurkova設計了一款人工智能禮服亮相MetGala驚艷了整個時尚界。

同年,庫卡機器人,中國女星李宇春在出席《Vogue》十一周年慶典活動穿著的白色禮服是由中國設計師張卉山設計的人工智能禮服,同樣應用了IBMWatson的時尚大數據資源。

美國電商巨頭亞馬遜(Amazon)為了加碼時尚業務,在去年推出人工智能算法:通過分析大量圖像并模仿其風格來設計服裝。這樣前沿的設計技術不禁讓人感嘆,一些經常抄襲的設計師可能很快就要失業了

買手

此外,許多公司還經常使用人工智能來決定各種服裝的庫存量,人工智能也可以通過對時尚趨勢前景的解讀來預測消費者的需求,從而決定向他們推薦什么樣的服裝。以前這些工作都由買手和商品規劃人員決定,但現在公司只需根據人工智能的意見來確定產品組合,就能有助于實現其銷售目標。

美國按月訂購時尚電商StitchFix使用人工智能(AI)技術、造型師和在家試穿三合一的模式來解決量體的難題,其活躍用戶達到了2.7億人。

首先,StitchFix會通過其數據科學+造型師的方法,根據用戶個人偏好和需求推薦五款時尚單品,以按月訂購盒子的形式將商品寄送至用戶家中;第二步用戶在家試穿,留下滿意的免費退回不需要的商品。

依托這樣的方式,StitchFix能記錄下每一位用戶的反饋意見及個性化的尺碼需求,以便優化此后的訂單。

同樣,Myntra的人工智能算法也可以根據具有相似設計特點的服裝過去的銷售情況來計算未來商品銷售的可能性。

在傳統零售商中,買手和商品規劃人員會被分配到各種不同的服裝類別中。例如,一些零售商擁有針對針織上衣和梭織上衣的獨立團隊。買手表示,這種細分有助于他們直觀地了解款式和顏色的趨勢。但是,熟練使用人工智能和大數據的零售商傾向于雇用更少的買手,部分原因是人工智能技術相比人更少依賴直覺。

成立于2012年的美國按月訂購時尚租賃網站LeTote提供按月租賃時裝配飾的服務,客戶每月支付59美元,www.tka.net.cn,便可一次性租借3件衣服和2件配飾,用戶也可以選擇以低于零售價50%的價格購買這些商品。

對于這樣一個年營業額達數億美元的平臺,其負責采購所有品牌產品的團隊只有6個人,主要得益于這些商品通過LeTote專有的匹配算法選出。該算法可以根據有多少客戶將商品放入他們的數字愿望清單,以及在線評價和最近購買等數據來確定是否加入其庫存。

男士時尚商品按月訂購平臺Bombfell僅依靠一位員工NathanCates來采購所有服裝和配飾。公司已經建立了算法工具和龐大的數據庫,以幫助NathanCates更準確地預測服裝需求。

人工智能的局限和未來趨勢

麻省理工學院經濟學家ErikBrynjolfsson和卡內基梅隆大學計算機科學家TomMitchell去年在美國《科學》雜志上發表了自己的觀點:未來幾年,機器的自動化和人工智能將承擔更多工作。大多數受影響的人工工作將部分實現自動化而不是完全消失。

比如說,雖然人工智能能幫助公司進行數據分析,庫卡機器人何服電機維修,但與供應商的談判通常還需要人類來完成。瑞典快時尚公司H&M集團高級分析和人工智能部門負責人ArtiZeighami表示,公司正在增強買手和商品規劃人員的團隊,并沒有計劃用人工智能來取代他們的工作。

據美國勞工統計局預計,十年內批發和零售買手的就業人數將下降2%,而全部職業的就業人數將增加7%。其中一些原因是由于不太復雜的工作和任務將被自動化取代(例如編目庫存),或者是一些零售商對買手采購商品的款式沒有太多要求(例如汽車零件)。

時尚行業中還有一個領域的工作是人工智能不能取代的造型師。Bombfell、StitchFix和他們的許多競爭對手都雇傭了越來越多的人類造型師,這些造型師會采納人工智能提供的造型方案,但最終還是由他們自己決定來推薦哪些商品。

這反映了人工智能與人類工作相結合的趨勢:雇傭更多的人類員工利用人工智能技術為客戶提供相應的服務。

人工智能投資工具研發初創公司EquBot首席執行官ChidaKhatua預測,即使資產管理行業未來將更多實現自動化,但也會聘請更多的財務顧問來提供幫助。

這些工作最終很難實現完全自動化。但業內有預測,人工的工資水平可能隨著自動化程度的提升而受到影響。

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