Що таке агентська комерція? Ваш путівник по роздрібній торгівлі за допомогою штучного інтелекту

Сьогодні повністю автономні агенти зі штучним інтелектом для споживачів все ще з'являються, але програмне забезпечення, яке забезпечує роботу цих агентів, з'являється в дедалі більшій кількості місць.

Щоб забезпечити такі покупки, Mastercard у квітні анонсувала свою технологію Agent Pay , яка дозволяє перевіреним торговим агентам зі штучним інтелектом здійснювати транзакції від імені споживачів та підприємств.

Агентський комерційний агент працює, починаючи із запиту користувача або підказки. На відміну від традиційних систем штучного інтелекту, які дають статичні, одноразові відповіді, сучасні агенти створені для інтерпретації цих запитів, врахування контексту, адаптації на льоту та вирішення подальших дій.

Вхідні дані також можуть розпочати розмову, щоб дати поштовх цілеспрямованим діям. Наприклад, якщо ви зробите дуже загальний запит, наприклад, «Мені потрібна нова сорочка», роздрібний агент зі штучним інтелектом може відповісти, запитуючи більше деталей, наприклад, чи потрібен вам певний візерунок або певний тип тканини, або для якої нагоди буде одягнена сорочка.

Потім агенти автоматизують дослідження та пошук продуктів. Замість простого пошуку на одному веб-сайті, агент може здійснювати пошук на кількох платформах електронної комерції, отримувати доступ до специфікацій товарів, відгуків та рейтингів, аналізувати їх, порівнювати ціни в режимі реального часу та оцінювати терміни доставки, політику повернення та інші логістичні деталі.

Звідти агент не просто надає список варіантів, а може активно міркувати про них, виходячи з початкових параметрів користувача та власного розуміння того, що вважається вигідною угодою або найкращим варіантом.

Існує три ключові компоненти агентів ШІ, які допомагають їм приймати рішення:

• Пам'ять: Новіші агенти штучного інтелекту можуть запам'ятовувати вподобання користувача, розміри та попередні покупки, що полегшує визначення ідеальної відповіді на запит щодо покупок.
• Інструменти: Агенти мають доступ до API та зовнішніх баз даних, що дозволяють їм знаходити нову інформацію та вживати заходів.
• Міркування: Агент може розбити складний запит на структуровані, практичні кроки, замість того, щоб пропонувати лише одну статичну відповідь. Він може визначити, до яких інструментів йому потрібен доступ, яку інформацію йому потрібно зібрати та як він може досягти своїх цілей.

Агентська комерція може бути безпечною за умови належних запобіжних заходів, дозволів та технологій. Однак ця нова форма комерції, безумовно, створює нові виклики для роздрібних торговців, технологічних компаній та споживачів, особливо у тих випадках, коли покупки йдуть не за планом.

Наприклад, як працюватиме повернення коштів або повернення платежу, якщо покупку здійснює агент, а не фізична особа? Або хто буде відповідальним, якщо щось піде не так — споживач, компанія, яка створила бота, роздрібний продавець чи, можливо, хтось інший?

Чіткі та прості в налаштуванні дозволи користувачів будуть життєво важливими в цьому новому середовищі, оскільки чим більше автономії має агент штучного інтелекту, тим важливіше буде встановити чіткі обмеження та правила.

Прозорість також буде критично важливою для побудови довіри, оскільки користувачі отримають чітке пояснення, чому агент вжив певних дій. Така прозорість буде особливо корисною, якщо кіберзлочинці спробують обдурити агента штучного інтелекту, ініціюючи покупки за допомогою оманливих сигналів або імітуючи законні пропозиції.

Також знадобляться стандарти та рамки для регулювання цих агентів, щоб і користувачі, і продавці могли знати, як можна вирішити транзакції у разі виникнення проблем, а споживачі могли бути впевнені, що їхні дані про покупки та платежі будуть захищені.

Очікується, що агентська комерція швидко пошириться на багато сфер електронної комерції протягом наступного року, і існує ймовірність того, що деякі користувачі використовуватимуть чат-бота для здійснення більшості своїх майбутніх покупок.

Очікується, що ці агенти штучного інтелекту стануть складнішими та спеціалізованішими, з потенціалом для більшої автоматизації для користувачів, якщо вони цього забажають. Крім того, може бути більше багатоагентних систем, у яких кілька таких ШІ-ботів працюють разом для виконання складніших завдань, які один бот не міг би виконати самостійно.