依据大数据和人工智能的 AIda 爱搭能取代人工导购，成为咱们的“私家服装调配师”么？

某天，身为法国服装软件公司 Lectra 的大我国区负责人吴斌在从参与一次宴会前犯了难，他纠结徜徉于西服，衬衣，领带的调配，这让他感到头大，这时候他想要是身边有一个随时随地能给他调配衣服的私家管家就好了。

“像我衣服这么少，又不太重视装扮的男性都这么纠结，更何况是有许多衣服的女人呢。”吴斌认识到了这一商场需求，一个主意情不自禁，能不能使用 AI，大数据，算法等技能来构建一个智能调配师。

所以，吴斌开端行动起来，机缘巧合结识了上海交通大学的校友、人工智能领域专家谢志峰，有 30 年形象美学和服装从业经历的倪渑，他们决定将 AI 与美学这两个概念交融，打造一个交融人道美学的人工智能体系，后来他们取名为 AIda 爱搭。2018 年，吴斌组建了团队，并成为第一批

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上海才智供应链加快空间

的入驻团队。

智能引荐服装调配这并不是一个新颖的词汇，阿里智能推送现已实践好久，类似于蘑菇街，衣二三等to C 的智能调配服务也层出不穷，但吴斌发现渠道引荐服装受制于服装品牌数据缺少，在服装品类上引荐精准度不高，一起 to C 的服务过于不稳定和片面。反而 to B 的服装品牌具有许多的数据无法得到使用没有才能转化为个性化服务，导购的片面性强缺少数据支撑。吴斌认识到 to B 的企业服务或许便是突破口。

智能剖析与决议计划离不开数据的支撑和练习，吴斌介绍，AIda 爱搭与服装品牌是深度协作，AIda 爱搭依据品牌方许多的顾客消费数据，包含会员的购买记载、体貌特征、生日偏好等上传到 AI 云中，这些信息数据经过技能手段进行保密。

发生智能剖析与决议计划的进程，吴斌着重这是一个人机协同的混合增强智能。这其间进程包含依托品牌内部规划开发出售数据、顾客的信息、AIda 美学专家参加美学的元素、外部气候等数据，依托 AIda 机器学习和智能辨认引擎技能完成融入美学常识、专家经历和个人喜爱的人工智能调配计划。

AIda 爱搭之所以坚定地走 to B 的智能调配服务，是因为他们认识到现在的服装品牌都在走会员定制化、个性化服务的方向。“咱们能够发现，现在大多数中高端品牌，他们的顾客许多都是会员，越来越多的人发现一个合适自己的品牌就会继续购买，怎么留存住这些老顾客，添加与顾客的粘性是大多数品牌在考虑的问题。”吴斌说道。

怎么把服装智能调配与会员准则紧密联系在一起？吴斌举例说明，AIda 爱搭拿到会员的个人信息和购买记载之后，会依据其购物偏好、体貌特征、购物记载再结合品牌的上新产品不定期的引荐给会员一整套服装调配，每位会员都有自己专属的引荐，乃至还会附上与其体貌特征相仿的明星模特穿戴图片。吴斌着重说：“这种个性化、专属服务，让服装品牌与会员之间的互动和交流都会愈加亲近，乃至能够完成不同的衣服别离找到合适它的人而且能够直接推送给他，这大大提高了服装的出售率。”

吴斌介绍，比较于传统人工导购来讲，AIda 爱搭的引荐功率要高百倍，精准度要高 300%。而与传统的淘宝引荐产品来讲，对同一品牌的专注引荐有利于其拿到更多有利数据进行更精准化引荐，一起在品类上，淘宝引荐倾向于依照品类产品引荐，而 AIda 爱搭将会深化顾客心里喜爱和体貌特征，愈加智能化的进行延伸性整套服装引荐，顾客喜爱还穿的美观。

除了协助服装品牌线上导购引荐之外，AIda 爱搭在线下服装零售店中也有相应的硬件设备。其计划在门店中建立智能导购终端，顾客站在屏幕前，后台便可读取其体貌特征，结合其购买记载，外部数据和美学常识等进行智能化引荐，顾客能够在门店中直接找到其引荐产品。

尽管如此，美学和服装调配归于个人片面感触的领域，而人工智能依托的只要严寒的数据，这中心的壁垒能否打破？吴斌说到了“解构”，他表明，AIda 爱搭美学团队测验将服装元素进行数据化解构，将咱们感触到的美学和潮流趋势进行数字化，融入进数据模型中，经过不断的调整抓取顾客行为数据，进行不断的学习和练习，让数据变得愈加“懂你”。

据介绍，AIda 爱搭选用 B2B2C 形式，为服装品牌供给 SaaS 化智能化服务，经过服装品牌扩大效应服务很多客户，然后向服装品牌收费。其间包含 AI 算法服务、出售增长额佣钱以及不同品类产品穿插出售额佣钱。吴斌说到，现在全球服装品牌商场规模巨大，其间头部品牌占有半壁河山，导购的均匀提成数额巨大，而人工智能虚拟帮手将成为零售业转型的关键。关于 AIda 爱搭来讲，敏捷占据 to B 的服装品牌商场是现在的首要任务。

吴斌泄漏，现在 AIda 爱搭体系现现已过的价值测验，正在与三家世界闻名服装品牌进行试点服务，别的还有 20 余家服装品牌现已表明晰协作意向。AIda 爱搭现在正在寻求天使轮融资，吴斌称，此次融资将用于晋级智能引荐算法和产品以及智能获取人体美学特征算法和产品。