快消巨头联合利华：利用ChatGPT创造商业价值

过去几年快消品公司面临着无数挑战。新冠疫情导致消费者渠道偏好发生转变，供应链紧缩，以及成本压力，等等。联合利华一直在通过分析和人工智能来应对这些挑战。

这家总部位于伦敦、拥有93年历史的快消品公司是全球最大的肥皂生产商，其产品包括食品和调味品、牙膏、美容产品等等，以及多芬、好尔曼和本杰瑞冰淇淋等品牌。

联合利华首席信息官、北美分析和商业服务副总裁Alessandro Ventura多年来一直站在帮助公司将AI应用于业务的最前沿。最初他担任的是IT总监，后来也负责分析和人员服务。

Ventura说：“其中包括了设施管理、车队管理、员工和设施服务、人员数据以及诸如此类的一切。”

联合利华认为，AI并非未来的技术，AI已经被广泛采用，Ventura认为，所有行业都需要适应AI。

最近几个月，联合利华开发了许多新的技术应用，帮助业务线在未来的市场中取得发展。其中最重要的一个是“Alex”。Alex应用由ChatGPT提供支持，可以帮助联合利华消费者参与中心（Consumer Engagement Center）过滤电子邮件，将垃圾邮件从真实的消费者邮件中过滤出来。针对合法内容，Alex会向联合利华的人工代理推荐回复内容。

Ventura说：“虽然Alex很擅长它所从事的工作，但它可能缺乏一点个人风格，而我们的消费者参与中心代理则拥有大量的个人风格，所以，我们让他们决定是要按照Alex的建议回应回复消费者，还是要添加一些个人的推荐；如果Alex建议的答案出现错误或者没有给出答案，他们可以标记出出来，以便Alex下次从中进行学习。”

生成式AI在行动

Alex是使用神经网络系统创建的，使用ChatGPT生成内容的。Ventura表示，该工具可以理解消费者的要求，甚至可以捕捉到其中的语气。然后，它可以将答案和情绪存储在Salesforce中。重要的是，该工具完成了这些繁重的工作，让人类代理有更多时间专注于他们最擅长的事情。迄今为止，Alex已经帮助联合利华将人工代理花在起草答案上的时间减少了90%多。

联合利华还有一个名为Homer的工具也是利用ChatGPT生成内容的。这是一个神经网络，可以获取有关产品的一些细节并生成亚马逊产品列表，其中包含了和品牌基调相匹配的简短描述和详细描述。

Ventura说：“我们希望确保我们捕捉到品牌的声音，例如，TRESemmé和Dove洗发水之间是有区别的，系统会完全明确这一点。”

联合利华在美国感恩节那一周上线了另一个基于AI的工具，为Hellmann’s蛋黄酱品牌提供了支持，其目的是减少食物浪费。

Ventura说：“这个工具连接了Hellmann’s的食谱管理系统，因此人们可以进入系统并选择他们冰箱里的两三种食材，换取食谱，了解他们可以用这些食材做些什么。”

该工具在上线的第一周就获得了80000名用户的喜爱。

对于Ventura来说，这就是分析和AI在快消品领域展现出的魔力：可以实现大规模的个性化。

他说：“在快消品领域，我们越来越依赖分析和人工智能来处理不同的事情，，消费者对他们想要的东西越来越具体。这有点陈词滥调，但他们确实想要个性化的产品和体验。分析帮助快消品品牌了解他们所处的环境以及消费者想要什么，然后通过人工智能，可以在我们拥有的所有众多消费者之间扩展这种一对一的关系。”

共同创造，是利用AI取得成功的关键

除了消费者关系之外，分析和人工智能也是让快消品公司更具可持续性的一个关键。Ventura举了一些例子，他们通过成分可追溯性和使用机器学习进行自动预测，反过来帮助公司最大限度上减少了浪费。联合利华还将分析和人工智能应用于物流，包括跟踪库存和优化路线。

Ventura在谈到通胀危机之后的运营状况时表示：“以前对弹性的陈旧定义，我们已经把它完全抛在脑后了。我们必须想出新的计算方法，因为传统的计算方法给了我们和我们所想的截然不同的场景。

为了支持围绕分析和人工智能的创新，联合利华采用了混合的模式。联合利华有一个全球卓越中心，但也会让一些数据科学家融入到业务部门中。

“这基本上就像是一个双齿轮系统，本地团队可以非常快速地被激活，快速地摄取数据，然后和业务一起创建统计模型和分析模型，彼此坐在一起。然后，如果可以跨领域利用和扩展该模型的话，我们就把它传递给全球团队，这样他们就可以在我们拥有的全球数据湖中移动数据集，开始在全球范围内创建和维护该模型。”

Ventura认为，分析和人工智能与业务职能之间的共同创造和共同所有权，对于成功是至关重要的。

“无论是用于自动化预测的机器学习，还是用于消费者参与中心的Alex，如果我们拿出一个黑匣子说，‘嘿，按照机器告诉你的任何事情去做’，这是需要很长一段时间的，而且可能永远不会获得对机器100%的信任。通过共同创造和共同所有权，我觉得我们就可以从右脚开始，人和机器以伙伴关系并肩同行，就像同事一样。你最终会得到一个偏见更少的系统，因为你能够从商业角度和技术角度，在算法中引入更加多样化的角度。”