Med tanke på att artificiell intelligens (AI) blir alltmer utbredd känner många företagsägare troligen att det har hjälpt till att minska deras operativa arbetsbörda. AI är ett otroligt användbart verktyg, och det förväntas ha en betydande inverkan på våra beslutsprocesser och kundupplevelsen under de kommande åren.

AI-centrerad marknadsföring och strategiska initiativ blir därför allt viktigare för företag, och hur effektivt de kan utnyttja AI kan vara avgörande för deras framtida tillväxt och konkurrenskraft.

Ett initiativ som för närvarande drar till sig uppmärksamhet är AI-agenten. AI anses ha potentialen att förändra själva kärnan i e-handeln genom att samla in information och fatta beslut å kunders vägnar, och till och med hantera åtgärder som köp och betalning.

I den här artikeln förklarar vi de grundläggande begreppen för AI-agenter och hur de skiljer sig från traditionell generativ AI och AI-chattbotar. Vi diskuterar också de potentiella tillämpningarna för AI-agenter inom e-handel, de utmaningar som är involverade i implementeringen och de steg e-handelsföretag kommer att behöva ta framöver.

Viktiga slutsatser

• Till skillnad från generativ AI eller AI-chattbotar är AI-agenter artificiella intelligenssystem som förstår användarens avsikter, fattar autonoma beslut och utför uppgifter.
  
• Eftersom Japans e-handelsmarknad fortsätter att expandera driver den hårdnande konkurrensen och den ökande efterfrågan på personliga upplevelser ett ökat intresse för AI-agenter.
  
• Initiativ som använder AI-agenter för att vägleda shoppingupplevelser får fart, vilket kan ses med Amazons Rufus, Rakuten Groups Rakuten AI samt LINE och Yahoo! JAPANs Agent i.
  
• AI-agenter blir i allt högre grad kapabla att assistera med hela köpprocessen – från produktsökning och jämförelse till bokningar och betalningar – och börjar avsevärt förändra shoppingupplevelsen inom e-handel.
  
• Implementeringen av AI-agenter medför också utmaningar, till exempel de som rör rollen för design, dataintegration och säkerhet.
  

Vad är en AI-agent?

En AI-agent är ett system för artificiell intelligens som fattar autonoma beslut baserade på sina mål och utför uppgifter därefter. Till skillnad från generativ AI eller chattbotar utmärker sig AI-agenter genom att de gör mer än att bara svara på kunders frågor; de är utformade för att utföra specifika uppgifter.

Tänk dig att en kund letar efter bagage och anger följande kriterier: "en röd kabinväska med frontöppning, som kostar under 10 000 ¥, är tillverkad i Japan och har höga betyg i recensioner." En AI-agent kan söka efter produkter baserat på dessa kriterier, jämföra de alternativ som uppfyller dem, välja en produkt och till och med gå vidare med köp och betalning.

Därmed är det utmärkande draget för AI-agenter deras förmåga att sömlöst hantera hela shoppingprocessen, från att tolka krav och välja produkter till själva köpet och betalningen.

Konceptet med agentbaserad handel, där AI tar på sig rollen att fatta köpbeslut, har också fått allt mer uppmärksamhet de senaste åren.

Hur AI-agenter skiljer sig från generativ AI

Generativ AI är i första hand utformad för att skapa innehåll, till exempel text eller bilder. Tjänster som ChatGPT och Gemini är utmärkta exempel på system som genererar innehåll som svar på användares prompter.

Det bör noteras att många av dessa generativa AI-system är baserade på LLM-teknik (large language model), som kännetecknas av sin förmåga att generera naturligt klingande text genom att utnyttja stora mängder textdata.

Däremot gör AI-agenter mer än att bara generera utdata; de kan fatta beslut och utföra uppgifter baserade på mål som de har fått.

Skillnaderna mellan AI-agenter och generativ AI sammanfattas nedan.

Hur AI-agenter skiljer sig från AI-chattbotar

En AI-chattbot är ett system som tillhandahåller information och svarar på förfrågningar genom interaktioner med användare. Nya framsteg inom AI har gjort det möjligt för system att svara flexibelt baserat på innehållet i en användares fråga, snarare än att bara ge förprogrammerade svar.

Huvudfokus för dessa system är att tillhandahålla information i ett konversationsformat – de utför inte någon faktisk databehandling eller operativa uppgifter.

Däremot går AI-agenter bortom enbart konversation; de förstår användares förfrågningar och vidtar nödvändiga åtgärder på egen hand.

Till exempel, som svar på en kundrapport om att produkten hen fick var skadad, kan AI-agenten verifiera situationen och gå vidare med returprocessen. På samma sätt, om en kund skickar in en begäran om att ändra sin beställning, kan AI-agenten uppdatera beställningsinformationen direkt, och därmed lösa problemet.

Skillnaderna mellan AI-chattbotar och AI-agenter kan sammanfattas enligt följande.

• AI-chattbotar: Tillhandahåller information och vägledning genom konversation
  
• AI-agenter: Förstår förfrågningar, fastställer lämpliga nästa steg baserat på situationen och vidtar åtgärder
  

Sålunda är den viktigaste skillnaden att medan AI-chattbotar i första hand fokuserar på konversation, är AI-agenter kapabla att även utföra åtgärder.

Varför AI-agenter får uppmärksamhet inom e-handel

Det växande intresset för AI-agenter inom e-handelsbranschen härrör från marknadsexpansion, skärpt konkurrens och ökade kundförväntningar.

Den inhemska e-handelsmarknaden i Japan fortsätter att växa år efter år. Enligt en undersökning från Ministry of Economy, Trade and Industry uppgick storleken på den inhemska e-handelsmarknaden för B2C 2024 till cirka 26,1 biljoner JPY (en ökning med 5,1 % jämfört med föregående år). Användningsgraden av e-handel ligger på cirka 9,8 % och visar en uppåtgående trend, vilket tyder på att övergången till e-handel fortskrider stadigt.

Dessutom uppgick storleken på Japans e-handelsmarknad för B2B till 514,4 biljoner JPY 2024, vilket visar att e-handelsmarknaden fungerar som en kritisk infrastruktur inte bara för konsumenttransaktioner utan även för transaktioner mellan företag.

Förutom att själva marknaden expanderar ökar också antalet nya aktörer, vilket gör konkurrensen ännu hårdare. Som ett resultat har det blivit svårt att sticka ut bara genom att sälja produkter, och det finns nu en växande efterfrågan på personalisering av e-handelsupplevelser.

Det finns dock gränser för hur mycket kontinuerlig optimering som är möjlig när den hanteras manuellt. Som ett resultat finns det ett växande intresse för system som automatiskt kan optimera hela shoppingupplevelsen.

Chattbaserad handel – där kunder köper produkter via sociala medier och meddelandeappar – har också ökat i popularitet, och köpbeteenden som drivs av konversationer med kunder blir allt vanligare.

AI-agenter ses som ett sätt att möta dessa behov och förändringar i e-handelsmiljön.

Användningsområden för AI-agenter inom e-handel

AI-agenter används allt oftare i olika e-handelsroller, såsom kundtjänst och marknadsföring.

I det här avsnittet presenterar vi specifika användningsfall baserade på initiativ från ledande företag.

Utveckling av interaktiv kundtjänst via Agent i från LINE och Yahoo! JAPAN

Under de senaste åren har LINE och Yahoo! JAPAN börjat erbjuda en AI-agent som heter Agent i, vilket markerar ett stort steg framåt från traditionell chattbaserad kundtjänst.

Agent i är en AI-agent som integrerar Yahoo! JAPANs AI-assistent och LINEs LINE AI. Den kan nås via ikonen som visas på LINE-fliken eller bredvid sökrutan på Yahoo! JAPAN.

Målet med Agent i är inte bara att tillhandahålla information och ge förslag genom interaktioner med kunder, utan också att stödja processer som sökning, jämförelse och beslutsfattande, med det slutgiltiga syftet att så småningom även hantera utförandet av uppgifter.

Förbättrad shoppingupplevelse genom Rakuten Groups Rakuten AI

Rakuten Group har introducerat Rakuten AI, en AI-agent för deras Rakuten Travel-tjänst. Denna AI-agent arbetar aktivt med att stödja och förbättra shoppingupplevelsen för kunder.

När kunder förser AI:n med sin budget och sina preferenser föreslår AI-agenten potentiella boenden. Kunden kan sedan välja den plan som passar hen bäst och gå direkt till bokning.

Systemet kan också föreslå upprepade bokningar eller liknande planer baserat på tidigare bokningshistorik, vilket gör det möjligt att ge rekommendationer skräddarsydda efter kunders beteende och preferenser.

Konversationsbaserad shoppingsupport genom Amazons Rufus

Amazon har introducerat en AI-shoppingassistent vid namn Rufus som svarar på kundfrågor och rekommenderar produkter.

Kunder kan ställa frågor om en produkts användningsområden och funktioner, och AI:n ger relevant information för att hjälpa dem att fatta köpbeslut.

Även om det för närvarande är en utveckling av traditionella sök- och rekommendationsfunktioner kan detta format, som stöder köp genom dialog, karaktäriseras som ett AI-agentbaserat tillvägagångssätt.

Utmaningar med att implementera AI-agenter och hur e-handelsföretag kan övervinna dem

Även om AI-agenter är utmärkta på att förbättra kundupplevelsen på e-handelsplatser och förbättra den operativa effektiviteten finns det flera utmaningar att överväga vid implementering av dem. Låt oss ta en närmare titt på dessa problem och hur de kan hanteras.

Att utforma rollen för AI-agenter

Även om AI-agenter kan användas för en mängd olika uppgifter är en utmaning att avgöra exakt hur mycket ansvar man ska anförtro dem. Designkraven och riskerna varierar avsevärt beroende på om systemet endast är avsett att föreslå produkter eller om det också ansvarar för att hantera åtgärder som köp och betalningar.

Därför är det vid implementering av AI viktigt att tydligt skilja mellan uppgifter som ska hanteras av AI och de som ska utföras av människor, samt att uttryckligen definiera roller och ansvar.

Att stärka data- och systemintegration

För att AI-agenter ska fungera korrekt är det nödvändigt att de integreras på rätt sätt med produktinformation, lager och kunddata. Om integrationen med befintliga system eller dataorganisationen är otillräcklig kan det äventyra noggrannheten i rekommendationerna och konsekvensen i behandlingen.

För att åtgärda detta är det nödvändigt att centralisera datahanteringen, stärka systemintegrationen och etablera en miljö där AI kan komma åt nödvändig information i realtid.

Att etablera en säker betalningsmiljö

När AI-agenter är involverade i de senare stadierna av köpprocessen blir det att säkerställa betalningssäkerhet och minska risken för bedrägeri viktiga utmaningar. Särskilt situationer som involverar hantering av kunders personliga information och betalningsinformation kräver en hög nivå av säkerhet och tillförlitlighet.

Det är därför viktigt att implementera åtgärder för att förhindra bedrägeri och säkerställa säkerheten, samtidigt som man utformar en smidig betalningsprocess som låter användare slutföra sina transaktioner med tillförsikt.

För e-handelsföretag framöver kommer en nyckelprioritet att vara att skapa en miljö där AI identifierar och rekommenderar produkter, och kunder sedan kan fatta ett beslut och slutföra betalningsprocessen säkert och smidigt.

Så kan Stripe Payments hjälpa till

Stripe Payments erbjuder en enhetlig, global betalningslösning som hjälper alla företag – från växande startupföretag till globala företag – att ta emot betalningar online, fysiskt och runt om i världen.

Det här kan Stripe Payments hjälpa till med:

• Optimera kassaupplevelsen: Skapa en friktionsfri kundupplevelse och spara tusentals arbetstimmar med färdiga betalningsgränssnitt, tillgång till över 125 betalningsmetoder och Link, en plånbok skapad av Stripe.
  
• Expandera till nya marknader snabbare: Nå kunder över hela världen och minska komplexiteten och kostnaderna för hantering av flera valutor med gränsöverskridande betalningsalternativ, tillgängliga i 195 länder och för över 135 valutor.
  
• Göra betalningar både fysiskt och online till en enhetlig upplevelse: Bygg en enhetlig köpupplevelse i digitala och fysiska kanaler för att personanpassa interaktioner, belöna lojalitet och öka intäkterna.
  
• Förbättrad betalningsprestanda: Öka intäkterna med en rad anpassningsbara, lättkonfigurerade betalningsverktyg, inklusive kodfritt skydd mot bedrägeri och avancerade funktioner som förbättrar auktoriseringstiderna.
  
• Snabbare utveckling med en flexibel och pålitlig plattform för tillväxt: Bygg vidare på en plattform som är utformad för att skala upp med dig, med historisk upptid på 99,999 % och branschledande tillförlitlighet.
  

Läs mer om hur Stripe Payments kan underlätta dina betalningar online och i fysisk miljö, eller börja idag.