电商行业中的AI技术应用分析与实践

随着互联网技术的飞速发展，电商行业已经成为全球经济的重要组成部分。AI技术的兴起为电商行业带来了新的机遇和挑战。本文的目的在于全面分析AI技术在电商行业的应用情况，深入探讨其原理和实践方法，为电商从业者和技术开发者提供有价值的参考。研究范围涵盖了AI技术在电商的各个环节，包括但不限于商品推荐、客户服务、供应链管理等。本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述研究的目的、范围、预期读者和文档结构。

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610人浏览 · 2026-01-17 01:28:12

搜索引擎技术 · 2026-01-17 01:28:12 发布

电商行业中的AI技术应用分析与实践

关键词：电商行业、AI技术、应用分析、实践案例、未来趋势

摘要：本文深入探讨了AI技术在电商行业的应用，首先介绍了研究的背景、目的、预期读者等内容。接着详细阐述了AI技术在电商领域涉及的核心概念、联系、算法原理及操作步骤，给出了相关数学模型和公式。通过项目实战展示了AI技术在电商中的具体代码实现和解读。分析了AI技术在电商的实际应用场景，推荐了学习、开发工具及相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，解答常见问题并提供扩展阅读和参考资料，旨在为电商行业更好地应用AI技术提供全面的指导和参考。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

1.2 预期读者

本文预期读者主要包括电商企业的管理人员、技术开发者、市场营销人员，以及对电商和AI技术感兴趣的研究人员和学生。对于电商企业管理人员，本文可以帮助他们了解AI技术如何提升企业竞争力；技术开发者可以从中获取技术实现的思路和方法；市场营销人员可以借助AI技术优化营销策略；研究人员和学生则可以将其作为学习和研究的参考资料。

1.3 文档结构概述

本文共分为十个部分。第一部分为背景介绍，阐述研究的目的、范围、预期读者和文档结构。第二部分介绍核心概念与联系，包括AI技术和电商行业相关概念及它们之间的关系，并给出示意图和流程图。第三部分讲解核心算法原理和具体操作步骤，用Python代码详细阐述。第四部分给出数学模型和公式，并进行详细讲解和举例说明。第五部分通过项目实战展示代码实际案例和详细解释。第六部分分析实际应用场景。第七部分推荐学习资源、开发工具和相关论文著作。第八部分总结未来发展趋势与挑战。第九部分为附录，解答常见问题。第十部分提供扩展阅读和参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

AI（Artificial Intelligence）：即人工智能，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
电商（E-commerce）：指通过互联网进行的商业活动，包括商品销售、服务提供等。
机器学习（Machine Learning）：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
深度学习（Deep Learning）：是机器学习的一个分支领域，它是一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习特征和模式。

1.4.2 相关概念解释

商品推荐系统：是电商平台根据用户的历史行为、偏好等信息，为用户推荐可能感兴趣的商品的系统。
智能客服：利用自然语言处理和机器学习技术，自动回答用户的问题，提供服务的客服系统。
供应链优化：通过AI技术对供应链中的各个环节进行优化，如库存管理、物流配送等，以提高效率和降低成本。

1.4.3 缩略词列表

CNN（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络
RNN（Recurrent Neural Network）：循环神经网络
LSTM（Long Short-Term Memory）：长短期记忆网络
NLP（Natural Language Processing）：自然语言处理

2. 核心概念与联系

核心概念原理

在电商行业中，AI技术主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等核心概念。

机器学习

机器学习是AI技术的基础，它通过算法让计算机从数据中学习模式和规律。在电商中，常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。例如，决策树算法可以用于客户分类，根据客户的购买行为、年龄、性别等特征将客户分为不同的类别，以便进行精准营销。

深度学习

深度学习是机器学习的一个高级分支，它通过构建深度神经网络来学习数据的复杂特征。在电商中，深度学习常用于图像识别、语音识别和推荐系统。例如，卷积神经网络（CNN）可以用于商品图像识别，准确识别商品的种类、品牌等信息；循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）可以用于处理序列数据，如用户的浏览历史，从而为用户提供更个性化的推荐。

自然语言处理

自然语言处理是让计算机理解和处理人类语言的技术。在电商中，自然语言处理主要应用于智能客服和搜索优化。例如，智能客服可以通过自然语言处理技术理解用户的问题，并给出准确的回答；搜索优化可以通过分析用户的搜索关键词，提供更符合用户需求的商品搜索结果。

架构的文本示意图

以下是AI技术在电商行业的整体架构示意图：

电商行业
├── 商品管理
│   ├── 商品图像识别（深度学习 - CNN）
│   ├── 商品分类（机器学习 - 决策树）
├── 用户管理
│   ├── 用户画像构建（机器学习 - 聚类算法）
│   ├── 用户偏好预测（深度学习 - RNN/LSTM）
├── 营销推广
│   ├── 商品推荐系统（机器学习/深度学习）
│   ├── 精准营销（机器学习 - 逻辑回归）
├── 客户服务
│   ├── 智能客服（自然语言处理）
│   ├── 客户反馈分析（自然语言处理）
├── 供应链管理
│   ├── 库存预测（机器学习 - 时间序列分析）
│   ├── 物流优化（机器学习 - 遗传算法）

Mermaid 流程图

该流程图展示了AI技术在电商行业的应用流程。首先，根据电商业务需求收集相关数据，对数据进行预处理和特征工程。然后，根据具体需求选择合适的AI技术进行模型训练，训练完成后进行模型评估。如果评估通过，则将模型部署到实际业务中，并根据业务应用的效果反馈不断优化整个流程。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

商品推荐系统的协同过滤算法原理

协同过滤算法是商品推荐系统中常用的算法之一，它基于用户的行为数据（如购买记录、浏览记录等）来发现用户之间的相似性或商品之间的相似性，从而为用户推荐可能感兴趣的商品。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤算法原理

基于用户的协同过滤算法的核心思想是找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的商品推荐给目标用户。具体步骤如下：

计算用户之间的相似度：常用的相似度计算方法有皮尔逊相关系数、余弦相似度等。
找到与目标用户最相似的K个用户：根据相似度计算结果，选择与目标用户最相似的K个用户。
推荐商品：将这K个用户喜欢的商品中目标用户还没有购买过的商品推荐给目标用户。

基于物品的协同过滤算法原理

基于物品的协同过滤算法的核心思想是找到与目标商品相似的其他商品，然后将这些相似商品推荐给购买过目标商品的用户。具体步骤如下：

计算物品之间的相似度：同样可以使用皮尔逊相关系数、余弦相似度等方法。
找到与目标物品最相似的K个物品：根据相似度计算结果，选择与目标物品最相似的K个物品。
推荐商品：将这K个物品推荐给购买过目标物品的用户。

Python代码实现基于用户的协同过滤算法

import numpy as np

# 定义用户-商品评分矩阵
ratings = np.array([
    [5, 3, 0, 1],
    [4, 0, 0, 1],
    [1, 1, 0, 5],
    [1, 0, 0, 4],
    [0, 1, 5, 4]
])

# 计算用户之间的余弦相似度
def cosine_similarity(user1, user2):
    dot_product = np.dot(user1, user2)
    norm_user1 = np.linalg.norm(user1)
    norm_user2 = np.linalg.norm(user2)
    if norm_user1 == 0 or norm_user2 == 0:
        return 0
    return dot_product / (norm_user1 * norm_user2)

# 找到与目标用户最相似的K个用户
def find_similar_users(target_user, ratings, K):
    num_users = ratings.shape[0]
    similarities = []
    for i in range(num_users):
        if i != target_user:
            similarity = cosine_similarity(ratings[target_user], ratings[i])
            similarities.append((i, similarity))
    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return similarities[:K]

# 推荐商品
def recommend_items(target_user, ratings, K):
    similar_users = find_similar_users(target_user, ratings, K)
    num_items = ratings.shape[1]
    item_scores = np.zeros(num_items)
    for user, similarity in similar_users:
        for item in range(num_items):
            if ratings[target_user][item] == 0 and ratings[user][item] != 0:
                item_scores[item] += similarity * ratings[user][item]
    recommended_items = np.argsort(item_scores)[::-1]
    return recommended_items

# 选择目标用户
target_user = 0
K = 2
recommended_items = recommend_items(target_user, ratings, K)
print(f"为用户 {target_user} 推荐的商品索引：{recommended_items}")

代码解释

用户-商品评分矩阵：ratings 矩阵表示了用户对商品的评分，其中 0 表示用户没有对该商品进行评分。
余弦相似度计算：cosine_similarity 函数用于计算两个用户之间的余弦相似度。
找到相似用户：find_similar_users 函数根据余弦相似度找到与目标用户最相似的 K 个用户。
推荐商品：recommend_items 函数根据相似用户的评分，为目标用户推荐商品。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

余弦相似度公式

余弦相似度是计算两个向量之间相似度的常用方法，其公式为：
$\cos(\theta) = \frac{\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}}{\|\mathbf{A}\| \|\mathbf{B}\|}$
其中， $A\mathbf{A}$ 和 $B\mathbf{B}$ 是两个向量， $A⋅B\mathbf{A} \cdot \mathbf{B}$ 是它们的点积， $∥A∥\|\mathbf{A}\|$ 和 $∥B∥\|\mathbf{B}\|$ 分别是它们的模。

详细讲解

余弦相似度的取值范围在 -1 到 1 之间。当余弦相似度为 1 时，表示两个向量完全相同；当余弦相似度为 -1 时，表示两个向量完全相反；当余弦相似度为 0 时，表示两个向量正交（即没有相关性）。在商品推荐系统中，我们可以将用户的评分向量看作是向量 $A\mathbf{A}$ 和 $B\mathbf{B}$ ，通过计算它们的余弦相似度来衡量用户之间的兴趣相似性。

举例说明

假设有两个用户的评分向量分别为 $A=[5,3,0,1]\mathbf{A} = [5, 3, 0, 1]$ 和 $B=[4,0,0,1]\mathbf{B} = [4, 0, 0, 1]$ ，则它们的点积为：
$\mathbf{A} \cdot \mathbf{B} = 5 \times 4 + 3 \times 0 + 0 \times 0 + 1 \times 1 = 21$
$A\mathbf{A}$ 的模为：
$\|\mathbf{A}\| = \sqrt{5^2 + 3^2 + 0^2 + 1^2} = \sqrt{35}$
$B\mathbf{B}$ 的模为：
$\|\mathbf{B}\| = \sqrt{4^2 + 0^2 + 0^2 + 1^2} = \sqrt{17}$
则它们的余弦相似度为：
$\cos(\theta) = \frac{21}{\sqrt{35} \times \sqrt{17}} \approx 0.85$

皮尔逊相关系数公式

皮尔逊相关系数也是计算两个变量之间相关性的常用方法，其公式为：
$r_{XY} = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}}$
其中， $x_i$ 和 $y_i$ 分别是变量 $X$ 和 $Y$ 的第 $i$ 个观测值， $xˉ\bar{x}$ 和 $yˉ\bar{y}$ 分别是它们的均值， $n$ 是观测值的数量。

详细讲解

皮尔逊相关系数的取值范围也在 -1 到 1 之间。与余弦相似度不同的是，皮尔逊相关系数考虑了变量的均值，因此它更能反映两个变量之间的线性关系。在商品推荐系统中，我们可以使用皮尔逊相关系数来计算用户之间的相似度。

举例说明

假设有两个用户的评分向量分别为 $X=[5,3,0,1]\mathbf{X} = [5, 3, 0, 1]$ 和 $Y=[4,0,0,1]\mathbf{Y} = [4, 0, 0, 1]$ ，则它们的均值分别为：
$\bar{x} = \frac{5 + 3 + 0 + 1}{4} = 2.25$
$\bar{y} = \frac{4 + 0 + 0 + 1}{4} = 1.25$
则它们的皮尔逊相关系数为：
$r_{XY} = \frac{(5 - 2.25)(4 - 1.25) + (3 - 2.25)(0 - 1.25) + (0 - 2.25)(0 - 1.25) + (1 - 2.25)(1 - 1.25)}{\sqrt{(5 - 2.25)^2 + (3 - 2.25)^2 + (0 - 2.25)^2 + (1 - 2.25)^2} \sqrt{(4 - 1.25)^2 + (0 - 1.25)^2 + (0 - 1.25)^2 + (1 - 1.25)^2}} \approx 0.78$

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

操作系统

我们可以选择使用 Windows、Linux 或 macOS 操作系统，这里以 Ubuntu 18.04 为例。

Python 环境

安装 Python 3.7 及以上版本，可以使用以下命令：

sudo apt update
sudo apt install python3.7

虚拟环境

为了避免不同项目之间的依赖冲突，我们可以使用虚拟环境。安装 virtualenv 并创建虚拟环境：

sudo apt install python3-virtualenv
virtualenv -p python3.7 myenv
source myenv/bin/activate

安装依赖库

在虚拟环境中安装所需的依赖库，如 numpy、pandas、scikit-learn 等：

pip install numpy pandas scikit-learn

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个基于 Python 和 scikit-learn 库实现的简单商品推荐系统的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载数据
data = pd.read_csv('ratings.csv')

# 创建用户-商品评分矩阵
user_item_matrix = data.pivot(index='user_id', columns='item_id', values='rating').fillna(0)

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)

# 定义推荐函数
def recommend_items(user_id, user_similarity, user_item_matrix, top_n=5):
    user_index = user_item_matrix.index.get_loc(user_id)
    similar_users = np.argsort(user_similarity[user_index])[::-1][1:top_n + 1]
    user_ratings = user_item_matrix.iloc[user_index]
    unrated_items = user_ratings[user_ratings == 0].index
    item_scores = {}
    for similar_user in similar_users:
        similar_user_ratings = user_item_matrix.iloc[similar_user]
        for item in unrated_items:
            if similar_user_ratings[item] > 0:
                if item not in item_scores:
                    item_scores[item] = 0
                item_scores[item] += user_similarity[user_index][similar_user] * similar_user_ratings[item]
    sorted_items = sorted(item_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    recommended_items = [item[0] for item in sorted_items[:top_n]]
    return recommended_items

# 选择目标用户
target_user = 1
recommended_items = recommend_items(target_user, user_similarity, user_item_matrix)
print(f"为用户 {target_user} 推荐的商品 ID：{recommended_items}")

5.3 代码解读与分析

数据加载：使用 pandas 库的 read_csv 函数加载用户-商品评分数据。
创建用户-商品评分矩阵：使用 pivot 函数将数据转换为用户-商品评分矩阵，并使用 fillna(0) 填充缺失值。
计算用户之间的相似度：使用 scikit-learn 库的 cosine_similarity 函数计算用户之间的余弦相似度。
推荐函数：recommend_items 函数根据用户之间的相似度为目标用户推荐商品。具体步骤如下：
- 找到目标用户的索引。
- 找到与目标用户最相似的 top_n 个用户。
- 找到目标用户未评分的商品。
- 根据相似用户的评分和相似度为未评分的商品打分。
- 对商品得分进行排序，选择得分最高的 top_n 个商品作为推荐商品。

6. 实际应用场景

商品推荐

商品推荐是AI技术在电商行业最常见的应用场景之一。通过分析用户的历史购买记录、浏览记录、搜索关键词等信息，电商平台可以为用户推荐个性化的商品。例如，亚马逊的商品推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，为用户推荐相关的商品，从而提高用户的购买转化率。

智能客服

智能客服利用自然语言处理技术，自动回答用户的问题，提供服务。例如，淘宝的智能客服可以通过分析用户的问题，自动匹配答案并回复用户，大大提高了客服效率。同时，智能客服还可以通过学习用户的问题和反馈，不断提高自己的回答准确率。

供应链优化

AI技术可以用于优化电商的供应链管理。例如，通过分析历史销售数据和市场趋势，预测商品的需求量，从而合理安排库存。此外，AI技术还可以优化物流配送路线，提高物流效率，降低物流成本。

营销活动策划

AI技术可以帮助电商企业进行营销活动策划。通过分析用户的行为数据和偏好，企业可以制定个性化的营销策略，如发送个性化的促销邮件、推送个性化的广告等。例如，京东通过分析用户的购买历史和偏好，为用户推送个性化的优惠券和促销活动，提高了用户的参与度和购买转化率。

图像识别

在电商中，图像识别技术可以用于商品图片的分类、搜索和质量检测。例如，电商平台可以使用图像识别技术对商品图片进行分类，方便用户搜索商品；同时，还可以检测商品图片的质量，确保图片的清晰度和准确性。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

《机器学习》（周志华）：这本书是机器学习领域的经典教材，系统地介绍了机器学习的基本概念、算法和应用。
《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville）：这本书是深度学习领域的权威著作，详细介绍了深度学习的原理、算法和应用。
《Python 数据分析实战》（Sebastian Raschka）：这本书介绍了如何使用 Python 进行数据分析，包括数据处理、可视化和机器学习等方面的内容。

7.1.2 在线课程

Coursera 上的《机器学习》课程（Andrew Ng 教授）：这是一门非常经典的机器学习课程，适合初学者入门。
edX 上的《深度学习》课程：该课程由多个知名高校的教授联合授课，内容丰富全面。
阿里云大学的《AI 实战营》：该课程结合了实际项目案例，帮助学员掌握 AI 技术在实际业务中的应用。

7.1.3 技术博客和网站

机器之心：提供最新的 AI 技术资讯、研究成果和应用案例。
深度学习技术前沿：专注于深度学习领域的技术分享和研究成果解读。
Kaggle：一个数据科学竞赛平台，上面有很多优秀的数据分析和机器学习项目，可以学习他人的经验和技巧。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

PyCharm：一款专业的 Python 集成开发环境，提供了丰富的代码编辑、调试和项目管理功能。
Jupyter Notebook：一个交互式的编程环境，适合进行数据探索和模型实验。
Visual Studio Code：一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言和插件扩展。

7.2.2 调试和性能分析工具

Py-Spy：一个性能分析工具，可以帮助我们找出 Python 代码中的性能瓶颈。
PDB：Python 自带的调试器，可以帮助我们调试代码中的错误。
TensorBoard：一个可视化工具，用于监控和分析深度学习模型的训练过程。

7.2.3 相关框架和库

TensorFlow：一个开源的深度学习框架，由 Google 开发，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
PyTorch：另一个开源的深度学习框架，由 Facebook 开发，具有简洁易用的特点。
Scikit-learn：一个机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，适合初学者使用。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》（Yann LeCun、Léon Bottou、Yoshua Bengio、Patrick Haffner）：这篇论文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和应用，是深度学习领域的经典论文之一。
《Long Short-Term Memory》（Sepp Hochreiter、Jürgen Schmidhuber）：这篇论文提出了长短期记忆网络（LSTM），解决了循环神经网络（RNN）中的梯度消失问题。
《Attention Is All You Need》（Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar 等）：这篇论文提出了 Transformer 模型，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。

7.3.2 最新研究成果

关注顶级学术会议如 NeurIPS、ICML、CVPR 等的最新论文，了解 AI 技术的最新研究进展。
关注知名研究机构如 Google Research、Facebook AI Research 等的官方网站，获取他们的最新研究成果。

7.3.3 应用案例分析

分析电商行业的知名企业如亚马逊、阿里巴巴等的技术博客和公开报告，了解他们在 AI 技术应用方面的实践经验和案例。
阅读相关的商业杂志和行业报告，了解 AI 技术在电商行业的应用趋势和发展前景。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

更加个性化的服务

随着AI技术的不断发展，电商平台将能够为用户提供更加个性化的服务。例如，根据用户的实时行为和情境，为用户提供更加精准的商品推荐和服务建议。

多模态交互

未来的电商平台将支持多模态交互，如语音交互、手势交互等。用户可以通过语音指令搜索商品、下单购买，提高购物的便捷性。

虚拟试衣和虚拟体验

利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，电商平台可以为用户提供虚拟试衣和虚拟体验服务。用户可以在虚拟环境中试穿衣服、体验商品，提高购物的真实感和满意度。

供应链智能化

AI技术将进一步优化电商的供应链管理，实现供应链的智能化。例如，通过物联网技术实时监控库存和物流状态，实现自动补货和智能配送。

挑战

数据隐私和安全

随着AI技术的应用，电商平台需要处理大量的用户数据。如何保护用户的数据隐私和安全，防止数据泄露和滥用，是电商企业面临的重要挑战。

算法偏见

AI算法可能存在偏见，导致不公平的推荐和决策。例如，某些商品推荐算法可能会偏向于某些品牌或商家，影响用户的选择。如何消除算法偏见，保证公平性，是需要解决的问题。

技术人才短缺

AI技术的发展需要大量的专业人才，包括机器学习工程师、深度学习工程师等。目前，市场上的AI技术人才短缺，电商企业面临着招聘和培养人才的挑战。

法律法规和伦理问题

AI技术的应用涉及到一系列的法律法规和伦理问题，如数据使用规范、算法透明度等。电商企业需要遵守相关的法律法规，解决伦理问题，确保AI技术的合法、合规应用。

9. 附录：常见问题与解答

问题1：AI技术在电商行业的应用成本高吗？

解答：AI技术的应用成本取决于多种因素，如应用的规模、复杂度和所使用的技术。对于小型电商企业来说，可以选择使用开源的AI框架和工具，降低开发成本。同时，也可以选择与专业的AI技术服务提供商合作，减少自身的技术投入。对于大型电商企业来说，虽然前期的研发和部署成本较高，但从长期来看，AI技术可以提高企业的效率和竞争力，带来更大的收益。

问题2：如何评估AI技术在电商行业的应用效果？

解答：可以从多个方面评估AI技术在电商行业的应用效果，如销售额、用户转化率、客户满意度等。例如，通过比较使用AI技术前后的销售额变化，评估商品推荐系统的效果；通过用户反馈和投诉率，评估智能客服的效果。此外，还可以使用一些技术指标，如准确率、召回率等，评估AI模型的性能。

问题3：AI技术会取代电商行业的人工岗位吗？

解答：AI技术不会完全取代电商行业的人工岗位，但会对部分岗位产生影响。例如，智能客服可以自动回答用户的常见问题，减少人工客服的工作量；商品推荐系统可以提高商品推荐的准确性，减少人工推荐的工作量。然而，AI技术也会创造一些新的岗位，如AI算法工程师、数据分析师等。同时，在一些需要人类情感和判断力的工作中，如客户关系管理、营销策划等，人工岗位仍然具有不可替代的作用。