在新西兰 (NZ)，91% 的企业已采用某种形式的人工智能 (AI)。许多位于新西兰的企业在电子商务中使用 AI，包括使用它来创建能在交易发生时评估风险的欺诈模型，根据需求和库存水平调整价格的定价引擎，以及根据个人购物者行为而非固定的推销规则来决定产品显示顺序的推荐系统。

电子商务的 AI 始于客户点击企业网站或应用，并在销售完成时结束。AI 工具通常由第三方供应商构建，并通过应用程序编程接口 (API) 进行连接。

下面，我们将讨论 AI 工具的实际作用，在电子商务中 AI 适用于新西兰这样较小市场的哪些方面，以及不适用于哪些方面。

要点

• 新西兰电子商务中的 AI 现已涵盖结账优化、动态定价和欺诈检测。

• 代理商务正开始出现在新西兰零售业中，尽管它仍需要人工确认最终购买。

• 《2020 年隐私法》对企业如何使用客户数据来训练或运行 AI 工具做出了限制，企业仍需对影响客户的任何自动决策负责。

新西兰的电子商务 AI 是什么？

新西兰的电子商务 AI 是指新西兰本地在线企业用于运行部分零售业务的机器学习模型和自动决策系统。这是一类在销售漏斗不同阶段使用的产品。这些产品通常由第三方供应商构建并通过 API 连接，而不是内部开发的。

AI 是如何改变新西兰企业的电子商务的？

在 2026 年对新西兰消费者的一项调查中，30% 的受访者表示，AI 的使用使他们更多地在网上购物，而减少了去实体店的次数。

对于新西兰企业来说，AI 可能出现在多个地方：

• 推荐引擎： 它们根据访问者的会话行为而不是固定规则重新排序产品列表。

• 自动化客户服务： 这使得有关订单状态和退货的问题无需支持工单即可解决，当您的团队很小且没有足够的员工在标准营业时间之外提供服务时，这一点非常重要。

• 需求预测： 它考虑了当地模式，例如国王诞辰周末，而不是应用为北半球零售日历构建的通用季节性曲线。

新西兰电子商务有哪些 AI 用例？

根据新西兰当前的用例，以下是企业实际使用 AI 的方式。

结账优化

机器学习模型可以根据购物者使用的设备和位置来预测最适合优先显示哪种支付方式。AI 驱动的地址自动完成功能可针对新西兰的邮政格式进行调整，而非通用的国际格式。银行卡支付和数字钱包在新的新西兰结账流程中都很常见。按照预测的偏好对它们进行排序，而不是同时显示所有选项，可能有助于减少购物者中途放弃流程的频率。

动态定价

企业可以使用机器学习模型，根据需求信号、从公开列表中抓取的竞争对手定价、库存水平以及目标销售时间来调整价格。这在折旧快的产品类别中是有意义的，在这些类别中，持有库存的时间过长对利润率的侵蚀速度快于适度降价。在价格稳定性对客户关系更为重要的类别中，动态定价的使用较为罕见。

欺诈和风险情报

一些最成熟的 AI 功能正被用于打击支付欺诈。在结账页面加载的时间内，机器学习模型可以根据数十种信号（例如设备指纹、互联网协议 (IP) 位置与账单地址的比较以及用卡尝试速度）对每笔交易进行评分。这对于新西兰企业尤为重要。一家遭遇离岸网络的一波银行卡测试欺诈的小型零售商，可能会因撤单而损失与其规模不成比例的收入，而且人工审核无法足够快地进行扩展以捕获这类欺诈行为。

AI 代理如何重塑新西兰的电子商务？

目前，许多代理商务涉及使用 AI 提供购物协助——由 AI 工具缩小选项范围并构建购物车供人工确认，而不是由 AI 代理自行执行交易。支持完全自主购买的基础设施（包括企业验证由代理发起的交易是否得到实际账户持有人授权的方法）仍在全球范围内建设中。

无论企业是现在还是以后构建代理支持，都应确保其结账和支付设置能够在代理商务成为标准做法后进行调整。一般而言，这意味着使用已经在构建兼容代理的身份验证的支付服务商和 API，而不是将自己锁定在一个一旦 AI 代理占据大量流量就需要重建的系统中。

在新西兰的电子商务 AI 中适用哪些合规和隐私考量？

新西兰的《2020 年隐私法》管辖包括使用 AI 的企业在内的任何企业如何收集、存储和使用个人信息。

运作机制如下：

• 目的限制： 如果您为了履行订单而收集客户的数据，您可能不被允许使用同一数据来训练定价或推荐模型。

• 数据主权： 隐私法并不禁止将数据发送到海外，但它要求企业采取合理措施，确保传输到海外的数据（包括传输到 AI 供应商服务器的数据）获得与国内要求相当的保护。许多 AI 产品在位于新西兰境外的基础设施上运行，因此在签约前值得与任何供应商核实这一点。

• 自动决策透明度： 如果 AI 系统使用客户信息做出决策，企业必须继续遵守《隐私法》。

新西兰企业在采用电子商务 AI 之前应权衡哪些风险？

在将 AI 整合到电子商务业务中时，新西兰企业特别可能会面临一些风险。以下是需要注意的事项：

小数据集偏差

由供应商构建并主要基于国际数据（因此数据集更大）训练的欺诈或定价模型，可能无法反映新西兰特定的购物模式、支付方式组合或季节性周期。在模型有时间在本地进行学习之前，这可能会导致错误拒绝或库存定价错误。

供应商依赖

依赖单一的 AI 供应商来实现诸如欺诈评分等关键功能意味着他们这边的停机或定价变化将对您的收入产生直接的即时影响；并且您快速切换到新供应商的能力可能会受到限制。

客户服务过度自动化

对于超出简单订单查询的任何问题，都应仍能联系到人工业务代表。当聊天机器人达到其极限时无法转接给人工，会引起用户的挫败感，这种挫败感在评论中显现的速度比在支持指标中显现的速度还要快。

对欺诈评分的盲目自信

没有任何 AI 模型能够捕获所有内容。当企业将较低的欺诈评分视为一种保证而非概率时，就会对人工审核流程投资不足，而该流程正是用来捕获模型遗漏的内容。

新西兰企业该如何评估电子商务 AI 工具？

评估适合您电子商务业务的 AI 工具的第一步是查看您正在考虑的供应商是使用您企业自己的交易历史记录来训练其 AI 模型，还是主要为更大的市场构建并原样应用于您的商店。接下来，检查在一些不太常见的场景中会发生什么。虽然 AI 通常可以处理明显的情况，但欺诈模型需要一条清晰的人工审核路径，定价引擎需要您来控制的限制，并且聊天机器人必须能够轻松地将受挫的客户转接给真实的人工客服。

支付基础设施在很大程度上也不应造成干扰。例如，Stripe 的欺诈工具使用通过大量全球交易数据训练的机器学习模型来实时对支付进行评分。因此，通过 Stripe 进行处理的新西兰企业即可获得该评分，而无需构建或维护自己的模型。

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关于新西兰电子商务 AI 的常见问题解答