亚马逊致力于让顾客放心购物。为此，我们开发了多项功能，帮助顾客足不出户即可找到合身的时尚单品。人工智能（AI）释放的宝贵洞察，正持续提升客户体验，解决在线购买时尚商品时面临的尺码与合身度挑战。
以下是由 AI 赋能的功能，助力顾客自信选购喜爱的时尚风格。
为每位顾客提供 AI 驱动的尺码推荐
不确定该订购哪个尺码？我们利用 AI 和机器学习技术，整合评论、尺码表、产品图片及详细描述，在商品详情页为您推荐专属尺码。
我们开发了基于深度学习的算法，帮助每位顾客在任何款式中找到最合身的尺码。该算法综合考量品牌尺码体系关系、产品评论、详细信息及顾客个人合身偏好，实时推荐最佳尺码。
其工作原理如下：算法将具有相似尺码和合身偏好的顾客匿名聚类，并对合身度相似的产品进行归类。在此基础上，从数百万条产品信息（如款式、尺码表、评论）及数十亿次匿名购买记录中学习，并参考相似顾客对同一或类似产品的购买保留记录。
鉴于尺码可能随时间变化，算法被设计为持续学习并自适应调整。例如，若您本月购买了特定尺码的儿童裤装，算法将推断您未来几个月可能需要更大尺码。
为满足顾客评估多种选择的需求，我们利用 AI 根据偏好推荐其他同样合身的替代款式。该功能从庞大目录中提取款式、颜色、价格、尺码、退货率及评论等数据，在浏览时推荐更显身材的选项。
数据显示，获得尺码推荐的顾客更倾向于购买并保留商品。该系统每天分析数百万个数据点，每月为全球19个地区的数亿名顾客生成数十亿条尺码推荐。
展示相关顾客反馈的个性化合身洞察
另一项核心功能是 AI 生成的“个性化合身洞察”。它简洁解释推荐理由，并汇总基于该尺码的顾客评论，旨在为多样化客户群体提供个性化指导，辅助判断上身效果。
该功能结合客户资料与过往购买记录说明推荐原因；评价亮点则基于同尺码用户的反馈，帮助评估合身度。我们采用大型语言模型（LLM）从评论中提取尺码准确性、部位贴合度及面料弹性等关键细节，总结为易读的“评价亮点”，指引相关信息，免去翻阅数百条评价的繁琐。
用可信赖的AI驱动数据重新构想尺码表
为提升尺码表的准确性与实用性，AI 帮助我们以更直观方式展示信息。通过大语言模型（LLM），自动从多源提取并清洗数据，转换为标准化尺码，去除重复信息并修正缺失或不准确测量值，生成一致且准确的尺码表。
同时优化可读性：不再仅以表格展示完整数据，而是尝试新方法，突出显示每位客户最相关的尺码和测量信息——例如分组呈现推荐尺码数据，便于快速定位适合尺码。
品牌可使用 AI 支持的 Fit Insights 工具优化产品组合
品牌及销售合作伙伴亦可受益。针对退货原因难寻的问题，全新的 Fit Insights Tool（合身洞察工具）由亚马逊承担繁重工作，提供各类产品合身度见解。
Fit Insights Tool 利用 LLM 提取并聚合关于合身度、款式和面料的客户反馈，结合退货数据与尺码表分析，融入客户评价，通过机器学习识别尺码表缺陷。借此，品牌可深入了解合身问题，优化尺码信息传达，甚至将反馈纳入未来设计与制造流程，从而减少因合身导致的退货，更精准展示商品信息。
用 AI 和 Amazon Fashion 找到完美搭配
我们的愿景是让亚马逊时尚惠及每一个人。因此，我们将持续引入新颖精选商品，革新购物体验，满足每一位顾客无论体型、预算或风格偏好的需求。
发现新款式，并在以下位置查看个性化合身度和尺码推荐：亚马逊时尚。
接下来，深入了解亚马逊的退货流程以及产品如何获得新生。