2025 年 3 月 13 日，第二届 LVMH × 阿里云AI实训营系列开发赛圆满落幕。本届赛事以体验、洞察、效率三大核心环节为标准，强调 AI 在真实商业场景中的落地价值，推动 AI 技术在奢侈品行业的深度应用。
作为 LVMH 的长期数字化合作伙伴及阿里云的战略伙伴，Artefact凭借在奢侈品行业的深厚积累与大语言模型（LLM）落地能力，推出 AI 导购助手 SAIA（SA Intelligence Assistant），围绕导购售前、售中、售后构建完整的智能体解决方案，赋能奢侈品零售决策与服务体验，摘得本届比赛优胜团队。
“SAIA” AI 方案赋能奢品导购全链路
Artefact 认为，智能体需要具备洞察、行动、工作流嵌入三大核心要素，以确保 AI 能真正驱动业务决策并提升导购效率。本次竞赛作品充分体现了这一理念，从产品洞察到智能陪练，从客户洞察到精准穿搭推荐，从商业洞察到可执行的行动建议，智能体可适时调出，并无缝融入导购的日常工作流。
售前：社媒趋势洞察，创建智能陪练决策
奢侈品牌的新品上市往往受到社交媒体的推动，而传统的数据分析流程通常需要 2-3 周，导致品牌营销策略滞后。SAIA 通过大模型结合多渠道数据（如小红书、微博、Instagram），快速完成超大规模社媒趋势分析，大幅提升产品定位精准度。这一能力已在 LV×村上隆联名款的上市策略中得到验证，相较以往的数据处理方式，效率提升 80%。
智能陪练 - 百万社媒数据陪练模拟决策
产品洞察
模拟对练
售中：风格偏好解码 推荐个性化穿搭
高端导购依赖经验提供推荐。SAIA 通过 客户的历史消费记录、线上浏览行为及社交媒体互动数据，为导购生成智能化的个性化推荐方案。例如，系统可以快速判断 VIP 客户偏好的实用主义风格，推荐中性色的服装搭配，并拓展至适配的鞋履及包饰建议，实现完整的风格推荐。搭配推荐的响应时间从 90 秒缩短至 30 秒，产品推荐精准度优化 20%。
智能营销 – AI解码穿搭动机推荐OOTD
客户洞察
营销助手
售后：智能复盘，实时洞察驱动销售优化
在传统模式下，SA 需要定期手动复盘客户数据，并调整跟进策略。但这一过程常因主观偏差或信息碎片化而影响效果。SAIA 通过 LLM 处理销售数据，智能生成客户互动总结，并结合购物行为模式提供精准的后续营销建议，大幅提升客户关系管理的效率。
奢侈品的核心价值在于个性化体验，而非标准化交易。品牌在规模化运营的同时如何确保每位客户都能获得专属服务和互动。
Artefact 的 AI 导购旨在增强，而非取代导购。通过智能体技术，AI 深度融入零售流程，协助导购提升决策效率，让高端服务更精准、更具温度。
Artefact开创五层技术架构 打造企业级智能体
SAIA 方案的核心竞争力不仅在于单点 AI 任务，更在于如何让智能体无缝嵌入奢侈品牌的业务全链路，真正提升零售效率。
Artefact 提出了五层技术架构，确保 AI 具备高效的数据处理能力和业务可扩展性：
数据层：高效整合门店、社交、CRM 数据，突破传统数据孤岛。
预处理层：自动标注、优化数据质量，提高模型训练精度。
知识层：构建专属品牌知识库，使 AI 理解品牌调性和客户偏好。
智能体编排层：调度多个“专家”智能体，提升应用响应精度
应用层：深度整合 SAIA 到现有 CRM / 门店管理系统，实现规模化部署。
这一方案在竞赛中得到验证，数据层与预处理层使智能体响应速度提升 60%，知识层可复用于前端各类应用，大幅缩短开发周期。
Artefact 认为，AI 技术正在从辅助工具向行业核心驱动力演进。未来，品牌需要具备规模化实现个性化、趋势感知实时化、数据管理合规化这三大关键能力，以保持竞争力。
这场竞赛进一步巩固了 Artefact 在 AI 赋能奢侈品行业的领先地位。Artefact 近期正式加入阿里云“通义大模型（产品生态类）合作计划”，成为生态合作伙伴。过去半年，Artefact 在多个品牌 AI 项目中累计调用阿里云大模型 167 亿 token，在市场营销、智能客服、自动化内容生成等方面取得了突破性进展。未来，Artefact 也将与阿里云深度合作，加速 AI 在多行业的广泛落地。
