2025 年 3 月 13 日，第二屆 LVMH × 阿里雲AI實訓營系列開發賽圓滿落幕。本屆賽事以體驗、洞察、效率三大核心環節為標準，強調 AI 在真實商業場景中的落地價值，推動 AI 技術在奢侈品行業的深度應用。
作為 LVMH 的長期數字化合作夥伴及阿里雲的戰略夥伴，Artefact憑藉在奢侈品行業的深厚積累與大語言模型（LLM）落地能力，推出 AI 導購助手 SAIA（SA Intelligence Assistant），圍繞導購售前、售中、售後構建完整的智能體解決方案，賦能奢侈品零售決策與服務體驗，摘得本屆比賽優勝團隊。
“SAIA” AI 方案賦能奢品導購全鏈路
Artefact 認為，智能體需要具備洞察、行動、工作流嵌入三大核心要素，以確保 AI 能真正驅動業務決策並提升導購效率。本次競賽作品充分體現了這一理念，從產品洞察到智能陪練，從客戶洞察到精準穿搭推薦，從商業洞察到可執行的行動建議，智能體可適時調出，並無縫融入導購的日常工作流。
售前：社媒趨勢洞察，創建智能陪練決策
奢侈品牌的新品上市往往受到社交媒體的推動，而傳統的數據分析流程通常需要 2-3 周，導致品牌營銷策略滯後。SAIA 通過大模型結合多渠道數據（如小紅書、微博、Instagram），快速完成超大規模社媒趨勢分析，大幅提升產品定位精準度。這一能力已在 LV×村上隆聯名款的上市策略中得到驗證，相較以往的數據處理方式，效率提升 80%。
智能陪練 - 百萬社媒數據陪練模擬決策
產品洞察
模擬對練
售中：風格偏好解碼 推薦個性化穿搭
高端導購依賴經驗提供推薦。SAIA 通過 客戶的歷史消費記錄、線上瀏覽行為及社交媒體互動數據，為導購生成智能化的個性化推薦方案。例如，系統可以快速判斷 VIP 客戶偏好的實用主義風格，推薦中性色的服裝搭配，並拓展至適配的鞋履及包飾建議，實現完整的風格推薦。搭配推薦的響應時間從 90 秒縮短至 30 秒，產品推薦精準度優化 20%。
智能營銷 – AI解碼穿搭動機推薦OOTD
客戶洞察
營銷助手
售後：智能復盤，實時洞察驅動銷售優化
在傳統模式下，SA 需要定期手動復盤客戶數據，並調整跟進策略。但這一過程常因主觀偏差或信息碎片化而影響效果。SAIA 通過 LLM 處理銷售數據，智能生成客戶互動總結，並結合購物行為模式提供精準的後續營銷建議，大幅提升客戶關係管理的效率。
奢侈品的核心價值在於個性化體驗，而非標準化交易。品牌在規模化運營的同時如何確保每位客戶都能獲得專屬服務和互動。
Artefact 的 AI 導購旨在增強，而非取代導購。通過智能體技術，AI 深度融入零售流程，協助導購提升決策效率，讓高端服務更精準、更具溫度。
Artefact開創五層技術架構 打造企業級智能體
SAIA 方案的核心競爭力不僅在於單點 AI 任務，更在於如何讓智能體無縫嵌入奢侈品牌的業務全鏈路，真正提升零售效率。
Artefact 提出了五層技術架構，確保 AI 具備高效的數據處理能力和業務可擴展性：
數據層：高效整合門店、社交、CRM 數據，突破傳統數據孤島。
預處理層：自動標註、優化數據質量，提高模型訓練精度。
知識層：構建專屬品牌知識庫，使 AI 理解品牌調性和客戶偏好。
智能體編排層：調度多個“專家”智能體，提升應用響應精度
應用層：深度整合 SAIA 到現有 CRM / 門店管理系統，實現規模化部署。
這一方案在競賽中得到驗證，數據層與預處理層使智能體響應速度提升 60%，知識層可復用於前端各類應用，大幅縮短開發周期。
Artefact 認為，AI 技術正在從輔助工具向行業核心驅動力演進。未來，品牌需要具備規模化實現個性化、趨勢感知實時化、數據管理合規化這三大關鍵能力，以保持競爭力。
這場競賽進一步鞏固了 Artefact 在 AI 賦能奢侈品行業的領先地位。Artefact 近期正式加入阿里雲“通義大模型（產品生態類）合作計劃”，成為生態合作夥伴。過去半年，Artefact 在多個品牌 AI 項目中累計調用阿里雲大模型 167 億 token，在市場營銷、智能客服、自動化內容生成等方面取得了突破性進展。未來，Artefact 也將與阿里雲深度合作，加速 AI 在多行業的廣泛落地。
