這家消費性民生用品巨頭使用類神經網路建立 AI 工具，以協助因應來自客戶的訊息、產生產品清單，甚至將食物浪費情況降到最低。
文／Thor Olavsrud‧譯／林麗冠
過去幾年，消費性民生用品（CPG）公司面臨了無數挑戰。疫情導致消費者管道偏好出現改變、供應鏈緊縮和成本壓力，在此僅舉幾例。CPG 巨頭聯合利華（Unilever）一直是透過分析和人工智慧（AI）來因應挑戰，這家擁有 93 年歷史，總部位於倫敦的 CPG 公司是世界上最大的肥皂生產商，旗下產品包括食品和調味品、牙膏、美容產品等，比方說多芬（Dove）、Hellmann’s 和 Ben & Jerry’s 冰淇淋等品牌。
◤ 聯合利華的資訊長兼北美分析和商業服務部門副總裁 Alessandro Ventura
聯合利華的資訊長兼北美分析和商業服務部門副總裁 Alessandro Ventura 多年來一直站在幫助公司將 AI 應用於業務的最前端。雖然他最初擔任 IT 主管的職務，但後來將分析和人員服務加入他的產品組合中。
「那包括設施管理、車隊管理、員工和設施服務、人員資料等，」Ventura 解釋道。
聯合利華認為 AI 不是未來的技術，它目前已經獲得廣泛使用，Ventura 認為所有產業都需要適應 AI。
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最近幾個月，聯合利華開發許多新技術應用程式，以便在未來的市場中協助其業務發展。其中最重要的一個應用程式是「Alex」，也就是 Alexander the Great（亞歷山大大帝）的簡稱，這個應用程式由 GPT API 驅動，可以過濾聯合利華的消費者參與中心（Consumer Engagement Center）收到的電子郵件，從真實的消費者發送的訊息中挑出垃圾郵件。Alex 一旦識別出合法訊息，就會向聯合利華的真人服務代表建議回覆。
「雖然 Alex 擅長它從事的工作，但可能缺乏一點個人風格，而我們的消費者參與中心服務代表則擁有豐富的個人風格，」Ventura 指出。「所以，我們讓服務代表自行決定是要按照 Alex 的建議來回應消費者，還是要加上一些他們的個人建議；如果 Alex 建議的答案錯誤或未提出答案，他們可以做標記，好讓 Alex 能夠學習並在下一次改進。」
生成式 AI 的實際應用
Alex 是使用類神經網路系統來建立，並以 GPT API 來產生內容。Ventura 表示，該工具可以了解消費者的要求，甚至可以捕捉到語氣。接著它可以將答案和情緒儲存在 Salesforce 中。他說，重要的是，該工具完成了那些任務中最困難的部分，讓人類服務代表有更多時間專注於他們最擅長的事情。Ventura 表示，迄今為止，Alex 已經幫助聯合利華將服務代表花在草擬答案上的時間減少 90% 以上。
聯合利華另一個名為「Homer」的工具利用 GPT API 來產生內容，Homer 是可獲取有關產品一些細節並產生亞馬遜（Amazon）產品清單的類神經網路，並附有與品牌基調相匹配的簡短描述和詳細描述。
「我們想要確保捕捉到品牌的聲音，例如，我們能區分 TRESemmé 洗髮精和多芬洗髮精，系統完全準確無誤地區分品牌，」Ventura 說。
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在美國感恩節那一週，聯合利華推出的另一個以 AI 為基礎的工具支援 Hellmann 蛋黃醬品牌，目的是減少食物浪費。
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「該工具與我們為 Hellmann 建立的食譜管理系統連結，用戶可以使用該工具來選擇他們冰箱中的兩、三種食材，並收到有關這些食材可以做出哪些菜的食譜建議，」Ventura 說。
在第一週，就有 80,000 名用戶表示很喜歡這項工具。
對 Ventura 來說，這就是分析和 AI 在CPG 領域中的魔力：它可以實現大規模的個人化。
「在 CPG 中，我們愈來愈依賴分析和 AI 來處理不同的事情，」他表示。「消費者對他們想要的東西愈來愈明確。這麼說有點陳腔濫調，但他們確實想要個人化的產品和體驗。分析有助於 CPG 公司了解他們正在經歷的環境以及消費者想要什麼，然後，藉由 AI，我們可以在本身擁有的所有眾多消費者之間擴展這種一對一的關係。」
共同建立是 AI 成功的關鍵
除了消費者關係之外，分析和 AI 也是讓 CPG 公司更具永續性的關鍵。Ventura 舉了一些例子，例如成分可追溯性和使用機器學習（ML）將預測自動化，這反過來協助該公司將浪費情況降到最低。聯合利華也將分析和 AI 應用於物流，包括追蹤庫存和使路線最佳化。
「我們揚棄了以往對彈性的解釋，」Ventura 談到通膨危機後的營運時說。「我們必須提出新的計算方法，因為傳統的計算方法提供的情節，與我們在貨架上看到的情況截然不同。今後，我們將繼續看到，來自全球地緣政治局勢的各種挑戰所帶來的壓力。」
為了支持圍繞著分析和 AI 的創新，聯合利華採用了混合模式。它擁有一個全球卓越中心，但也讓一些資料科學家融入業務部門。
「這基本上是一個雙齒輪系統，」Ventura 表示。「可以讓在地團隊非常快速地啟動並且獲取資料，然後與業務團隊密切合作，一起建立統計和分析模型。接下來，如果可以跨領域利用和擴展那種模型，我們會將該模型傳遞給全球團隊，好讓他們可以將資料集移至我們在全球的資料湖中，並開始在全球層級建立和維護該模型。」
Ventura 認為，與業務功能部門共同建立和擁有分析及 AI 功能，對成功至關重要。
「無論是用於自動化預測的機器學習，或是用於消費者參與中心的 Alex，如果我們對業務團隊提供一個黑盒子並且對他們說，「請按照機器告訴你的方式去做」，這將需要很長時間，而且可能永遠不會讓人對機器百分之百信任，」Ventura 表示。「透過共同建立和共同所有權模式，我覺得我們會以積極的態度開始行事，人類和機器在夥伴關係中幾乎是像同事一樣並肩工作。此外，你最終會得到一個偏見更少的系統，因為你能夠從業務角度和技術角度，在演算法中導入更多樣化的視角。」
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