还记得你去年双十一为了计算优惠力度掉了多少头发吗？

去年，天猫获得了总成交额1682亿元的战绩，再创历史新高，但“玩法太复杂”“算不清楚”“浪费时间”等吐槽也成为历年最多。到了今年，淘宝虽然学乖了点，取消了比较复杂的“定金膨胀”，但那些“预售付定金”“红包雨”，以及“跨店满减”的叠加优惠还是让人们头疼不已。

据南方都市报调查，近74%的受访者认为双十一优惠活动过于复杂，浪费时间精力。面对让人头疼的“双十一数学难题”，智能相对论不禁想替大家问一句，人工智能是否能帮上咱们这些“剁手党”呢？

贴心的AI，从三个方面选择最实惠的产品

在双十一来临之际，剁手党们最需要的无非是一个能为自己计算优惠力度的“比价器”，而人工智能可以从以下三个层面为消费者选择最实惠的产品。

首先，针对繁杂的购物平台，AI能够根据用户的意图、兴趣和经济能力自适应地和智能化地从现有数据库中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的产品检索输出，成为电商平台和消费者的共同需求。尤其在价格方面，由于AI的计算能力十分出色，在进行比价时，大数据可以挖掘出最实惠的产品，满足消费者内心真正的需求。

在这个方面，美国第一家在线车险平台的作法就很值得借鉴——平台通过线上问卷向用户搜集包括车的信息和驾驶人的信息，通过数据驱动，将用户风险特征和保险公司偏好进行了智能匹配，仅向用户推荐合适的保险产品。

其次，在消费者看来，最终成功的网购产品，必然是“货比三家”后，优惠力度最大的决策。而这必然不止一个网购领域的知识交集，通过AI强大的数据收集能力，我们可以将各个购物平台的特点进行融合，把每个平台的优势用统一的表达方式呈现给消费者，从而为消费者提供更可靠、更实用的信息，实现B2C商品信息对称化，让消费者在这当中更便利、清楚、有效地进行消费与购物。

目前，成都已有一家从事这方面的公司，能够智能推荐平台活动与商品资讯，但在比较所有平台的优惠上，还有很大的提升空间。当然，也有一些比价插件比如如意淘，也能比较同款商品在不同平台上的价格，并显示最近的价格曲线。

最后，现在网购平台有许多的“好物清单”“必买产品”等购物攻略，甚至还有推荐产品的直播视频，但是，由于平台的鱼龙混杂，这些购物攻略的可信度并不高，有很多都是为了宣传自己的产品和品牌而做的虚假购物攻略。面对这种情况，AI将能够建立消费者评论数据库，剔除质量不好、性价比不高的推荐产品，为消费者带来最有用的网购攻略，让消费者买到合适的产品。当然，要是AI还能识别水军的刷分就更好了。

细思极恐，当我们把信任交予AI

在信任AI比价的能力之前（就好比学渣相信学霸的答案一定是对的），我们必须思考的几个问题是，这个AI比价器是绝对中立的吗？是谁在售卖这个产品？这项技术真得能为消费者所用吗？

这些问题的答案，可能并不是消费者所乐见的。即便是商家，可能也需要谨慎面对这项技术。

1. 于买家而言，这可能是“杀熟”的第一步。

关于天猫为什么使用这么多花里胡哨的优惠方式，许多人都指出来这是一种价格歧视——

“通过红包而非直接折扣有利于对消费者进行区分，以实现二级价格歧视，对价格越敏感的消费者将越可能通过各类红包活动获得越低的价格。在时间成本的杠杆下，消费者将根据自身时间价值差异对同一产品付出不同价格。从而使得相较直接折扣而言，商家获取的利润将有效增加。”

如果说“红包”“满减”属于二级价格歧视，那么，利用AI来推荐商品，就极有可能让消费者陷入一级价格歧视，这也几乎是每个商家都想构建的商业模型——商家根据不同消费者的支付意愿，对相同的商品索取不同的价格，尽最大可能获得消费者愿意支付的最高价格，也就是我们俗称的“看人下菜碟”。

比如说，AI在直接记录和统计了消费者群体的数据信息后，就能够基于多种维度为消费者推荐商品。这些维度包括你的网购设备、地理位置、购物习惯等。2014年，Brandeis大学经济学家Benjamin Shiller对 Netflix公司的用户数据研究得出结论，如果Netflix通过大数据分析，结合用户的网页浏览、购买历史等信息区分用户群体（如访问烂番茄网站的次数等），其利润可提升至12.2%。

商家想要因人定价，而AI比价的终端即便是消费者，也必然出现“因人定产品”的“杀熟”现象，比如给大学生推荐比较廉价的餐巾纸，而给中高端产品的消费者推荐更高价格的餐巾纸，即便这两个群体对餐巾纸的要求基本一致。而这种情况其实与商家价格歧视的商业模式有着异曲同工之嫌。

2. 于卖家而言，需要缴纳更多的“流量费”