还记得你去年双十一为了计算优惠力度掉了多少头发吗？
去年，天猫获得了总成交额 1682 亿元的战绩，再创历史新高，但“玩法太复杂”“算不清楚”“浪费时间”等吐槽也成为历年最多。到了今年，淘宝虽然学乖了点，取消了比较复杂的“定金膨胀”，但那些“预售付定金”“红包雨”，以及“跨店满减”的叠加优惠还是让人们头疼不已。
据南方都市报调查，近 74% 的受访者认为双十一优惠活动过于复杂，浪费时间精力。面对让人头疼的“双十一数学难题”，智能相对论不禁想替大家问一句，人工智能是否能帮上咱们这些“剁手党”呢？
贴心的 AI，从三个方面选择最实惠的产品
在双十一来临之际，剁手党们最需要的无非是一个能为自己计算优惠力度的“比价器”，而人工智能可以从以下三个层面为消费者选择最实惠的产品。
首先，针对繁杂的购物平台，AI 能够根据用户的意图、兴趣和经济能力自适应地和智能化地从现有数据库中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的产品检索输出，成为电商平台和消费者的共同需求。尤其在价格方面，由于 AI 的计算能力十分出色，在进行比价时，大数据可以挖掘出最实惠的产品，满足消费者内心真正的需求。
在这个方面，美国第一家在线车险平台的作法就很值得借鉴——平台通过线上问卷向用户搜集包括车的信息和驾驶人的信息，通过数据驱动，将用户风险特征和保险公司偏好进行了智能匹配，仅向用户推荐合适的保险产品。
其次，在消费者看来，最终成功的网购产品，必然是“货比三家”后，优惠力度最大的决策。而这必然不止一个网购领域的知识交集，通过 AI 强大的数据收集能力，我们可以将各个购物平台的特点进行融合，把每个平台的优势用统一的表达方式呈现给消费者，从而为消费者提供更可靠、更实用的信息，实现 B2C 商品信息对称化，让消费者在这当中更便利、清楚、有效地进行消费与购物。
目前，成都已有一家从事这方面的公司，能够智能推荐平台活动与商品资讯，但在比较所有平台的优惠上，还有很大的提升空间。当然，也有一些比价插件比如如意淘，也能比较同款商品在不同平台上的价格，并显示最近的价格曲线。
最后，现在网购平台有许多的“好物清单”“必买产品”等购物攻略，甚至还有推荐产品的直播视频，但是，由于平台的鱼龙混杂，这些购物攻略的可信度并不高，有很多都是为了宣传自己的产品和品牌而做的虚假购物攻略。面对这种情况，AI 将能够建立消费者评论数据库，剔除质量不好、性价比不高的推荐产品，为消费者带来最有用的网购攻略，让消费者买到合适的产品。当然，要是 AI 还能识别水军的刷分就更好了。
细思极恐，当我们把信任交予 AI
在信任 AI 比价的能力之前（就好比学渣相信学霸的答案一定是对的），我们必须思考的几个问题是，这个 AI 比价器是绝对中立的吗？是谁在售卖这个产品？这项技术真得能为消费者所用吗？
这些问题的答案，可能并不是消费者所乐见的。即便是商家，可能也需要谨慎面对这项技术。
1. 于买家而言，这可能是“杀熟”的第一步。
关于天猫为什么使用这么多花里胡哨的优惠方式，许多人都指出来这是一种价格歧视——
“通过红包而非直接折扣有利于对消费者进行区分，以实现二级价格歧视，对价格越敏感的消费者将越可能通过各类红包活动获得越低的价格。在时间成本的杠杆下，消费者将根据自身时间价值差异对同一产品付出不同价格。从而使得相较直接折扣而言，商家获取的利润将有效增加。”
如果说“红包”“满减”属于二级价格歧视，那么，利用 AI 来推荐商品，就极有可能让消费者陷入一级价格歧视，这也几乎是每个商家都想构建的商业模型——商家根据不同消费者的支付意愿，对相同的商品索取不同的价格，尽最大可能获得消费者愿意支付的最高价格，也就是我们俗称的“看人下菜碟”。
比如说，AI 在直接记录和统计了消费者群体的数据信息后，就能够基于多种维度为消费者推荐商品。这些维度包括你的网购设备、地理位置、购物习惯等。2014 年，Brandeis 大学经济学家 Benjamin Shiller 对 Netflix 公司的用户数据研究得出结论，如果 Netflix 通过大数据分析，结合用户的网页浏览、购买历史等信息区分用户群体（如访问烂番茄网站的次数等），其利润可提升至 12.2%。
商家想要因人定价，而 AI 比价的终端即便是消费者，也必然出现“因人定产品”的“杀熟”现象，比如给大学生推荐比较廉价的餐巾纸，而给中高端产品的消费者推荐更高价格的餐巾纸，即便这两个群体对餐巾纸的要求基本一致。而这种情况其实与商家价格歧视的商业模式有着异曲同工之嫌。
2. 于卖家而言，需要缴纳更多的“流量费”
现如今的电商平台，包括淘宝、京东、拼多多等，在多年的发展中积累了许多的用户流量，这些流量就是卖家卖出产品进行“变现”的依靠。天猫和淘宝要维持自己的整个生态系统，平台的用户流量能照顾到上千万卖家的销售平衡吗？不妨先来看一组数据，截止至 11 月 6 日，天猫上的商家店铺已有 21 万余家，淘宝上的店铺更多，已经高达千万余家。
显然，平台流量是无法照顾到如此多的商家店铺的。而这导致的结果是，掌握流量的平台拥有一定的“筹码”，能够肆意倾斜自己的流量，左右部分中小卖家。
而如果让 AI 为大家推荐产品，又会出现什么样的情况呢？。AI 比价本质上就像一个智能搜索引擎，卖家为了更高频次地出现在买家视线中，也不得不在搜索引擎前妥协，除了上交给平台的流量倾斜费用，商家还需要另外准备一份“搜索引擎”的推广费用。
智能推荐不会“干掉”平台的流量筹码，但与卖家的鸿沟已定，卖家的推广玩法也必定要更改。而对于中小卖家而言，推广玩法的变换只会让其抗风险能力越来越低，甚至不堪一击。推广费用越来越高，最后让利的又会是谁呢？羊毛出在羊身上，消费者才是最后产品质量下降、价格上调的买单者。
AI 比价，真的在为你比价吗？
如果 AI 真得能为我们的购物提供一些直接有效的建议，那它最有可能的载体是什么呢？就智能相对论来看，这个最佳载体便是聊天机器人。根据调查机 BI Intelligence 的报道，四大通讯应用：WhatsApp，Facebook Messenger，微信，和 Viber 的活跃用户，已经超过了主要社交网络用户的总和。也就是说，消费者的兴趣和时间，正在从社交网络向通信应用转移。
《2017 年互联网趋势报告》中指出，中国智能手机用户对微信的使用时间，远远超出其它任何一款移动应用。通信聊天成为一种具有商业潜力的交互模式。所以，AI 比价通过与消费者的交互，了解消费者的经济能力、个体情况、购物需求等，根据聊天内容，提供针对消费者的购物建议，才是最能被接受的方式。
如此，从消费者的角度来看，他们可能会觉得仅仅是聊个天，AI 就能给自己提供最实际的帮助，这减免了他们做功课查资料的时间和精力，让他们买到了最实惠的产品。毕竟聊天机器人的知识储备量和适配能力比一般店员和客服要专业得多。
利用 AI 提供购物建议已经成为诸多品牌的选择，化妆品牌丝芙兰就曾在通信应用 Kik 里提供了能和消费者一对一对话的聊天机器人，能够针对消费者皮肤情况推荐护肤品；内衣品牌 PINK 也能利用 AI 交互的方式推荐适合消费者的商品。
由此可见，AI 帮助消费者比价、比性能、比质量等行为，本质上还是商家的市场营销。一方面，AI 为消费者提供微小成本的初选，降低其试错成本，免去了用户在选择商品时的犹豫成本。另一方面，AI 推荐，既能带给消费者更深刻的印象和更愉快的购物体验，还能建立品牌的优质形象，于商家而言可谓是有百利而无一害。
结论：
以后，可能我们每个人都会有一个专属的 AI 购物助理，能够在双十一这天，为我们推荐最实惠的产品，而不需要我们绞尽脑汁地去计算优惠力度。但在这之前，我们也要警惕，不要被一些商家的 AI 掏空了自己的购买力。
