下的自然语言解说系统更加可以展开必要的交互，寻找最合适的商品。用户必须问服装穿著的季节、地区、以及服装的功能/用途（例如衣服必须有一个能放入手机的口袋），还有就是用户对款式的偏爱。
以这些信息为基础，再加对天气和物流的考虑到，所有的自由选择不会大自然地按照先后引荐排序。这种AI驱动下的个性化购物需要挑战甚至更换目前店铺内销售助理的工作。它智能、较慢并且可以利用多个数据点较慢有效地为客户获取个性化指导。AI 助手不会严肃地对待客户的每一项发问，也会闹情绪问题。
大规模自定义 AI 的引进在为大规模自定义获取了机会之外还能协助客户更慢地增大自由选择范围。这对于那些原本要通过圣诞购物表格确认出售的人来说显著大有益处。对于公司而言，获取完全一致的服务需要提升用户粘性——这对零售之间的白热化竞争至关重要。
当然，也有一个问题：引进 AI 之后的购物，是一个经过机器学习与预测分析推展消费者已完成定向出售的过程，它增加了客户找到和探寻的机会，而这毕竟消费者购物过程中很讨厌的一个部分——特别是在节日期间。消费者与品牌的对话也不会在对话商务之后显得高度个性化。这些 AI 系统对那些期望解决问题非常简单和具体任务的人（例如出售保险或取得技术咨询）大有协助。
但是对于更加简单的感性和主观方面的出售要求——例如为我们的亲人出售礼物，我们有可能依然不会谋求朋友，家人或甚至销售助理们的协助。Via：robohub，(公众号：)编译器。予以许可，不得刊登文章。
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