今年8月中，全球零售龙头Walmart资深副总裁Stephanie Wissink在法说会时，公开了自家运用生成式AI的成效。他们用这项技术来建立及完善上亿款商品的目录数据，处理了8.5亿笔资料作业，用同样时间完成同样的作业，「需要近100倍的人力。」这位高层强调。
更重要的一点是，商品目录资料品质的改善，几乎影响了Walmart所有的业务，从门市销售、电商营运、仓储管理到供应链管理等，都带来了正面影响，这是一项影响遍及Walmart所有业务和营运的关键作业，生成式AI创造了媲美100倍人手的生产力。
Walmart的经验引起了大家高度的讨论，这是目前极少数公开成效的跨国企业生成式AI实例，甚至有资讯长告诉我，终于看到了一个真正有成效的GAI实例。知道这件事后，我就对Walmart怎么导入和运用生成式AI非常好奇，我们负责零售科技的记者郭又华，盘点了他们所有公开的资料，也特别向业界、学校专家请教，写出了1200期的封面故事「零售龙头如何拥抱 GenAI」。
我才知道，全球零售龙头已经大规模地将生成式AI，导入到不同领域的业务和营运。他们打造了不同专门用途的Chatbot，从服务顾客的购物助手，到员工的超级个人化助理，供应商专门客服、还有支援数千家门市的店员助手。
当一家门市有批商品即将到期时，店员助手可以提醒这家门市的店员，你们这家门市，哪些商品最可能因过期而报废，得特别小心，甚至建议店员如何减少报废品，提供降价促销、调整货架位置、退货或捐做公益的具体执行作法。Walmart的GAI门市店员助手，不只是一个FAQ快速查询窗口，而开始像是一位门市管理顾问的角色了。
同事特别向高雄科技大学行销与流通管理系副教授欧宗殷请教，他对Walmart生成式AI的观察。欧老师曾借调到统一资讯担任总经理，现在还是统一集团的顾问，协助统一集团发展各种数据、AI，甚至是最新的生成式AI应用。
欧老师从过往的经验归纳，零售业应用生成式AI时，可以分成5个阶段，从加速开发、分析销售与产品数据、建置企业KM工具、影音内容创作，到最后一个阶段是用于顾客服务、行销与推荐。每一个阶段，都可以产生四种价值，从持续改善生成内容的精准度、创造实质效益、优化各种体验，甚至是业务模式创新。越后期的阶段，这四种价值的含量越高，对企业也越有价值。
他认为，Walmart的生成式AI运用已经扩散到多个阶段，尤其，Walmart在第五阶段的GAI应用，例如用GAI强化购物体验同时，又能搜集顾客看重的价值和购物意图，这些资讯回过头又能强化其他阶段的做法，来强化对于销售和产品数据的分析能力，甚至是自家企业管理的KM。
GAI爆红不过才2年，Walmart也不是凭空就发展到又广又深的应用程度。这家零售龙头过去花了好几年，自行打造出了能善用多公云资源的云原生开发平台，以及涵盖MLOps一条龙的AI开发平台，让他们得以快速导入生成式AI，展开大规模的应用。
Walmart的生成式AI规模化发展经验，不只值得台湾零售业借镜，连金融业、服务业，这类顾客导向型产业，也能够向零售龙头好好学习。