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近日，全球最大的奢侈品集团LVMH联合阿里云举办了第二届阿里云AI实训营系列赛事。凭借对奢侈品行业客户需求和用户体验的前瞻洞察，以及在生成式AI、大语言模型和智能体领域的实践经验，埃森哲的行业智能体解决方案成功摘得本届大赛的冠军奖杯。（点击此处了解此次大赛）

AI赋能，助推奢侈品行业用户体验

奢侈品行业一直走在技术创新和应用实践的最前沿，面对人群细分的多极化、渠道分布的多元化、体验创新的多样化，不断探索更加优质、高效的服务体验和运营模式，追求“极致体验”、“品牌调性”和“数据安全”的有机统一。

埃森哲此次参赛方案基于阿里云百炼平台的模型选择多样、应用构建便利等特点，以及强大的模型观测和应用观测能力，打造了面向消费者的增强版小程序应用“智能客服”解决方案和面向销售顾问的“智能导购”集成解决方案。

智能客服解决方案

面向在线消费者群体，把百炼大模型的能力集成到了微信小程序的生成式AI客服中，实现了“7*24小时在线、像真人一样的AI导购”。这一解决方案打通了传统小程序中“搜一搜”与“问一问”之间的模块壁垒，并支持图片、语音等多模态信息识别，从而得以基于互动实时动态调整消费者画像，提供更加及时、更具个性化的产品推荐和问询服务。

“像真人一样”意味着这个AI导购不仅要了解产品知识，还要能做有温度的沟通，能理解消费者声音、文字中传达的意图和情感，并且说“人话”。

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智能导购解决方案

通过与企业微信的深度集成，将线上互动功能、顾客基础数据以及人工智能算法无缝融合，为销售顾问提供强大的技术支持，不仅降低了人为失误的可能性，提升了专业性与可靠性，同时还能把销售顾问从查询、检索等繁琐的工作中解脱出来，让其有更多心力为客户提供个性化服务和情绪价值。

例如，通过整合、分析消费者历史购物信息、线上浏览记录、个人偏好，帮助销售顾问打破记忆力的桎梏；通过搜索外部产品声量、当下热点与潮流配搭等信息，为销售顾问和消费者提供应季穿搭建议。它还能一键生成沟通话术，助力销售顾问简化和客人沟通的语言组织。

难点突破，重塑大型集团数字化运营

埃森哲的这两款集成解决方案不仅仅是AI技术的创新演示，更是规模化落地AI场景的积极探索。实际上，规模化落地AI已经成为行业共识，但如何多快好省地构建能够满足不同品牌、不同部门业务诉求的应用，是当下的挑战。

对于拥有多个不同品牌的集团企业来说尤为如此。每个品牌都有独特的定位、客户群体和业务流程，若各自独立开发AI应用，会导致重复开发、数据孤岛和资源浪费。

埃森哲此次构建的智能体（如产品查询、搭配推荐、潮流分析等）使得不同品牌可以按需调用这些模块，快速响应业务需求，避免每个品牌从零开始开发基础功能，专注于差异化需求的定制化开发。

而埃森哲搭建的共用知识中心，则可整合集团内部的通用知识（如客户行为、产品信息、品牌历史等），支持跨品牌的知识共享与协同。

在设计参赛方案时，埃森哲秉持“以终为始”的理念，最大化解决方案落地后对品牌和消费者的价值，并充分考虑落地过程中与现有业务流程、技术架构的兼容性。我们的解决方案弥合了不同品牌的业务应用与系统、数据格式、存储方式、隐私策略的巨大差异，统一了数据清洗、转换和标准化，并确保数据合规。同时，我们还建立了统一的治理框架和激励机制，既确保共用模块的通用性、实现降本增效，又支持品牌定制化需求、做到个性化赋能，在标准化和个性化之间找到了尽可能完美的平衡点。

独立智能体的融合是多智能体架构的热点课题之一。本次大赛中，埃森哲依靠百炼平台的能力，通过Qwen模型意图分类，根据业务规则（如紧急售后优先）动态调整智能体调用顺序，依据意图动态编排智能体协作流程，确保任务高效执行。

对于数据与接口，我们在智能体工作流程中以JSON格式，设置了严格的节点输入输出参数，约束大模型输入信息的识别和输出内容的规范。我们还采用了共享记忆与推理记忆机制，对每个智能体配置独立的推理记忆库。

以产品推荐智能体为例，针对来自不同的顾客ID，设置一些记忆偏好（比如与产品相关的颜色偏好、款式偏好、材质偏好等）。同时，针对更通用的场景，比如产品搜索、品牌故事、潮流探查等，设置共享记忆库，记忆可能的偏好品牌、系列、场合等。针对一次会话请求，我们还将单一场景下的上下文信息进行缓存，使得各个任务节点的大模型始终得到用户历次问题意图的强调与提醒，减少模型额外发挥的空间。

近年来，埃森哲全力布局AI赛道，充分发挥战略&咨询、技术服务、智能运营、工业X和Accenture Song等服务能力，结合深耕行业多年的经验优势，探索AI深度赋能企业重塑、规模化落地的应用场景。在中国，埃森哲也与包括阿里云在内的生态伙伴携手，为客户带来从战略咨询到实施落地的端到端的专业服务，不断推动行业提升和企业重塑。

(埃森哲中国)

（转自：埃森哲中国）

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