過去幾年快消品公司面臨著無數挑戰。新冠疫情導致消費者渠道偏好發生轉變，供應鏈緊縮，以及成本壓力，等等。聯合利華一直在通過分析和人工智能來應對這些挑戰。

這家總部位于倫敦、擁有93年歷史的快消品公司是全球最大的肥皂生產商，其產品包括食品和調味品、牙膏、美容產品等等，以及多芬、好爾曼和本杰瑞冰淇淋等品牌。

聯合利華首席信息官、北美分析和商業服務副總裁Alessandro Ventura多年來一直站在幫助公司將AI應用于業務的最前沿。最初他擔任的是IT總監，后來也負責分析和人員服務。

Ventura說：“其中包括了設施管理、車隊管理、員工和設施服務、人員數據以及諸如此類的一切。”

聯合利華認為，AI并非未來的技術，AI已經被廣泛采用，Ventura認為，所有行業都需要適應AI。

最近幾個月，聯合利華開發了許多新的技術應用，幫助業務線在未來的市場中取得發展。其中最重要的一個是“Alex”。Alex應用由ChatGPT提供支持，可以幫助聯合利華消費者參與中心（Consumer Engagement Center）過濾電子郵件，將垃圾郵件從真實的消費者郵件中過濾出來。針對合法內容，Alex會向聯合利華的人工代理推薦回復內容。

Ventura說：“雖然Alex很擅長它所從事的工作，但它可能缺乏一點個人風格，而我們的消費者參與中心代理則擁有大量的個人風格，所以，我們讓他們決定是要按照Alex的建議回應回復消費者，還是要添加一些個人的推薦；如果Alex建議的答案出現錯誤或者沒有給出答案，他們可以標記出出來，以便Alex下次從中進行學習。”

生成式AI在行動Alex是使用神經網絡系統創建的，使用ChatGPT生成內容的。Ventura表示，該工具可以理解消費者的要求，甚至可以捕捉到其中的語氣。然后，它可以將答案和情緒存儲在Salesforce中。重要的是，該工具完成了這些繁重的工作，讓人類代理有更多時間專注于他們最擅長的事情。迄今為止，Alex已經幫助聯合利華將人工代理花在起草答案上的時間減少了90%多。

聯合利華還有一個名為Homer的工具也是利用ChatGPT生成內容的。這是一個神經網絡，可以獲取有關產品的一些細節并生成亞馬遜產品列表，其中包含了和品牌基調相匹配的簡短描述和詳細描述。

Ventura說：“我們希望確保我們捕捉到品牌的聲音，例如，TRESemmé和Dove洗發水之間是有區別的，系統會完全明確這一點。”

聯合利華在美國感恩節那一周上線了另一個基于AI的工具，為Hellmann’s蛋黃醬品牌提供了支持，其目的是減少食物浪費。

Ventura說：“這個工具連接了Hellmann’s的食譜管理系統，因此人們可以進入系統并選擇他們冰箱里的兩三種食材，換取食譜，了解他們可以用這些食材做些什么。”

該工具在上線的第一周就獲得了80000名用戶的喜愛。

對于Ventura來說，這就是分析和AI在快消品領域展現出的魔力：可以實現大規模的個性化。

他說：“在快消品領域，我們越來越依賴分析和人工智能來處理不同的事情，，消費者對他們想要的東西越來越具體。這有點陳詞濫調，但他們確實想要個性化的產品和體驗。分析幫助快消品品牌了解他們所處的環境以及消費者想要什么，然后通過人工智能，可以在我們擁有的所有眾多消費者之間擴展這種一對一的關系。”

共同創造，是利用AI取得成功的關鍵

除了消費者關系之外，分析和人工智能也是讓快消品公司更具可持續性的一個關鍵。Ventura舉了一些例子，他們通過成分可追溯性和使用機器學習進行自動預測，反過來幫助公司最大限度上減少了浪費。聯合利華還將分析和人工智能應用于物流，包括跟蹤庫存和優化路線。

Ventura在談到通脹危機之后的運營狀況時表示：“以前對彈性的陳舊定義，我們已經把它完全拋在腦后了。我們必須想出新的計算方法，因為傳統的計算方法給了我們和我們所想的截然不同的場景。

為了支持圍繞分析和人工智能的創新，聯合利華采用了混合的模式。聯合利華有一個全球卓越中心，但也會讓一些數據科學家融入到業務部門中。

“這基本上就像是一個雙齒輪系統，本地團隊可以非常快速地被激活，快速地攝取數據，然后和業務一起創建統計模型和分析模型，彼此坐在一起。然后，如果可以跨領域利用和擴展該模型的話，我們就把它傳遞給全球團隊，這樣他們就可以在我們擁有的全球數據湖中移動數據集，開始在全球范圍內創建和維護該模型。”

Ventura認為，分析和人工智能與業務職能之間的共同創造和共同所有權，對于成功是至關重要的。

“無論是用于自動化預測的機器學習，還是用于消費者參與中心的Alex，如果我們拿出一個黑匣子說，‘嘿，按照機器告訴你的任何事情去做’，這是需要很長一段時間的，而且可能永遠不會獲得對機器100%的信任。通過共同創造和共同所有權，我覺得我們就可以從右腳開始，人和機器以伙伴關系并肩同行，就像同事一樣。你最終會得到一個偏見更少的系統，因為你能夠從商業角度和技術角度，在算法中引入更加多樣化的角度。”