AI热潮持续不减，但中小企业常苦于找不到入门途径。来自Mollie的Ryan Chaves为此提供了实用建议。
人工智能在电商领域已占据稳固地位。从个性化推荐到智能搜索，过去十多年间，AI利用历史数据和机器学习算法，有效优化了电商运营、提升了针对性推荐并降低了客户流失率。
随着生成式AI的引入，更深刻的变革即将到来。它不仅能响应现有信息，还能创造新内容，如撰写个性化新闻通讯、定制产品推荐及基于特定需求的详细描述。Salesforce最新研究显示，84%全面实施生成式AI的企业已在电商方面取得显著改进，这些进步正带来更高的转化率和更强的客户忠诚度。
是什么阻碍了中小企业使用AI？
尽管潜力巨大，许多德国企业仍犹豫是否全面整合AI。据德国联邦统计局数据，仅10%的小型和16%的中型企业迈出了这一步。Mittelstand Digital的研究指出，缺乏技术专业知识、法律意识不足及缺少应用场景是主要障碍。然而，对于中小企业而言，确实存在可负担且可行的AI实施方案，这些担忧往往没有根据。
定义企业的核心目标
实施AI前，企业应提出基本问题以确保其与总体战略一致：追求哪些核心目标？哪些业务流程需求最大？旨在实现何种优化？明确这些问题能确保AI举措聚焦于最重要的长期战略，防止资源浪费在非相关领域。
识别瓶颈
企业应彻底审视日常工作流程，精准识别严重瓶颈及AI可解决的关键领域，以发挥其最大价值。例如在电商中，处理客户咨询耗时巨大，生成式AI支持的聊天机器人可通过提供自助服务选项，显著减轻呼叫中心负担。
从一开始就做好法律保障
实施AI前必须进行法律层面的自我保护，包括遵守欧盟《通用数据保护条例》（DSGVO）。此外，中小企业还应为2026年正式实施的《欧盟人工智能法案》（EU AI Act）做准备。该法案旨在建立框架促进AI安全伦理使用并保护消费者权益。尽早合规不仅能增强客户信任，还能将潜在法律风险降至最低。
关注竞争对手动态
竞争分析可提供宝贵见解，了解同行如何成功应用AI，并有助于及早发现市场趋势。企业可主动利用趋势调整自身AI战略，从而脱颖而出，例如通过更快响应客户需求来优化服务。
审查现有的技术栈
开启AI应用无需完全引入新工具，只需将现有程序更新为基于AI的扩展功能即可。这种相对简单的措施能让中小企业在不重构IT基础设施的情况下改善运营流程。
弥补团队专业知识的不足
担心团队缺乏专业知识并非组建专门AI团队的唯一理由。对现有员工进行再培训通常是更具成本效益的方案。针对内部不同角色的在线课程可提供帮助：CEO可了解AI商业优势与战略影响，软件工程师则可提升开发实施能力。若希望扩大市场影响力，中大型企业也可考虑聘请外部数据科学咨询公司，在规定时间内获取量身定制的解决方案。
结论：明确目标设定是成功的关键
电商中小企业存在众多实用且可快速实施的AI整合途径。明确的目标设定能确保AI举措服务于商业目标，识别瓶颈则有助于在最需要的地方精准部署。长远来看，AI整合不仅提高效率和竞争力，还将开辟个性化体验和开拓新市场的可能性。秉持长远眼光并持续投资AI战略的企业，将能适应变化的市场条件并实现可持续增长。
关于作者
Ryan Chaves是Mollie的数据科学与机器学习工程经理。Mollie是一家在欧洲为B2C和B2B企业提供领先金融服务的公司。去年，Ryan与其团队成功在Mollie部署了机器学习平台，此后又推出多个模型为客户带来可衡量价值。目前重点集中在风险与欺诈检测及客户满意度领域，包括开发MollieGPT。Mollie自2019年起进入德国市场。