人工智能在時尚產業的應用

人工智能（AI）正從頭到尾改造時尚產業——徹底革新服裝的設計、生產、行銷與銷售方式。從最初的簡單產品推薦，演變成如今成為時尚品牌商業必需品的AI驅動創意與數據分析。事實上，截至本年代中期，超過三分之一的時尚高管表示在客服、圖像創作、文案撰寫和產品發掘等領域使用生成式AI。

AI驅動的設計與趨勢預測

AI日益成為設計師的創意夥伴及趨勢預測者的強大工具。生成式AI工具能創造原創時尚設計，或透過分析龐大數據集產生新穎概念，協助完善設計構想。

快時尚業者如Shein運用演算法評估消費者網路熱度，數日內推出新品。AI驅動的趨勢預測以數據取代直覺，幫助品牌設計真正符合顧客需求的商品，減少猜測，最大化利潤同時降低浪費。

供應鏈優化與庫存管理

AI在時尚中最具影響力的應用之一是需求預測與供應鏈管理。產業長期面臨過度生產問題——每年約有25億件服裝滯銷（價值700億至1400億美元），其中約25%最終被焚燒或丟棄於掩埋場。

AI如何優化庫存

機器學習模型分析歷史銷售、銷售率、線上瀏覽數據、社群趨勢，甚至天氣與經濟信號，預測未來季節哪些款式、以何數量會熱銷。這些預測幫助零售商優化庫存水平，避免過量供應導致折價或浪費。

先進規劃與可視化

AI驅動的規劃工具支持情境模擬（測試生產量或交貨時間變化對銷售與庫存的影響）及端到端可視化。整合平台匯入採購、生產、物流與零售數據，提供供應網絡的全貌。

憑藉這些洞察，品牌能主動調整運輸路線或工廠產能，避免缺貨或過剩。結果是更精簡、反應迅速的供應鏈，消除生產決策中的猜測，降低成本並減少時尚產業惡名昭彰的庫存浪費。

AI驅動的供應鏈系統實現即時庫存追蹤與需求預測

個人化購物體驗與推薦

現代消費者期待個人化購物體驗，AI是實現大規模個人化的引擎。推薦演算法分析每位購物者的瀏覽行為、購買歷史、身形資料及社群活動，推薦最可能喜愛的商品。

智慧產品推薦

Amazon運用機器學習模型將顧客依尺寸與購買模式分群，提供高度相關的產品推薦。這些系統學習個人風格偏好與情境，如偏好極簡運動鞋與中性色調，並推薦符合該風格的新款。

虛擬造型師與AI購物助理

除了產品推薦，AI還驅動個人造型師與虛擬購物助理。時尚應用不再是靜態篩選器，而是具備對話功能的AI代理或聊天機器人，與顧客互動，根據風格目標、場合、喜好合身度及現有衣櫥，提出完整穿搭建議。

解決合身與尺寸挑戰

因尺寸不合導致的退貨讓零售商損失數十億，且令消費者挫折。AI透過推薦合適尺寸與模擬合身度的工具，正解決這一關鍵問題。

• Amazon尺寸推薦：分析過往訂單，與相似購物者比較，考量產品特性（剪裁、布料彈性、品牌特點），並挖掘顧客評論中的合身反饋，建議最佳尺寸。
• True Fit與Easysize：彙整身體測量數據與服裝規格，預測不同品牌的最佳尺寸。
• Nike 3D足部掃描：智慧型手機應用利用電腦視覺掃描足部，精確判定鞋碼，確保線上運動鞋完美合腳。
• Google虛擬試穿：AI驅動功能展示40多種多元身形模特兒穿著服飾，讓顧客看到與自身相似體型的穿搭效果，提升購買信心。

透過AI解決合身與個人化問題，零售商提升顧客滿意度，降低昂貴退換貨率，並建立線上時尚購物信任感。

AI驅動的虛擬試穿與個人化工具提升線上購物體驗

AI在時尚行銷與顧客互動中的應用

AI的影響力延伸至時尚行銷與品牌與顧客的互動。在廣告與內容創作方面，AI工具協助以更低成本、更快速度製作吸睛視覺與文案。

生成式AI視覺內容

生成式AI圖像讓品牌無需大量拍攝即可創造行銷視覺。零售商Revolve於2023年打造富想像力的廣告活動，利用生成藝術呈現難以或昂貴實現的時尚幻想。

部分時尚品牌以AI生成整套產品攝影：新創公司如Botika提供AI生成模特兒，讓品牌能展示不同族群與體型的虛擬模特兒，無需額外聘請攝影師或模特兒。Levi's測試由Lalaland.ai提供的AI模特兒，展示更多元體型服裝，補充真人模特兒，降低成本並提升包容性。

AI驅動文案撰寫與個人化

品牌運用大型語言模型驅動的AI文本生成器，撰寫產品描述、社群媒體文案與行銷郵件。內衣品牌Adore Me利用生成式AI撰寫SEO優化產品描述，每月節省約30小時文案工作，並提升40%自然流量。

AI撰寫內容可快速調整語氣或強調特定產品特點，便於行銷訊息A/B測試。此外，AI還能個人化內容：自動化行銷郵件包含AI推薦產品，網站根據訪客輪廓動態顯示不同首頁橫幅（例如根據過往行為突出男裝或女裝）。

AI聊天機器人與虛擬助理

許多時尚零售商網站或應用程式現配備AI聊天介面，處理顧客詢問並提供造型建議。這些機器人利用自然語言處理理解問題，如「深藍西裝應搭配什麼鞋？」並推薦合適商品。

這些助理讓線上購物過程更互動且更「自然」，尤其對習慣訊息介面的年輕消費者而言。雖然現有聊天機器人偶有失誤，但隨著訓練資料增加，表現迅速提升。品牌看好其潛力：AI聊天代理全天候服務，能同時應對無數顧客，並透過學習偏好推薦搭配商品，提升加購率。

虛擬網紅與沉浸式體驗

AI生成的虛擬網紅如Lil Miquela在時尚行銷中崛起。Lil Miquela是CGI創造的角色，擁有數百萬粉絲，曾為Prada等頂級奢侈品牌「走秀」，並透過社群貼文與音樂作品與粉絲互動。時尚品牌利用生成式AI與3D建模創造這些虛擬形象，並用AI語言模型編寫腳本，真實互動。透過虛擬品牌大使，公司能嚴控品牌形象，吸引科技世代Z世代消費者，迎接元宇宙時代。

AI也促成虛擬時裝秀與擴增實境體驗。疫情期間，品牌嘗試用AI打造數位走秀或3D動畫型錄，彌補實體活動取消。2023年首屆AI時尚週登場，展出AI輔助設計的系列，並以混合實境呈現。

在擴增實境（AR）中，零售商結合AI，讓顧客用手機鏡頭對準自己，看到服飾疊加呈現——例如Instagram上的AR「試穿」濾鏡，利用AI視覺追蹤身體，逼真呈現運動鞋或珠寶。這類互動行銷提升參與度並可能爆紅，展現AI技術如何豐富品牌故事與顧客連結。

AI驅動的行銷工具實現個人化活動、虛擬網紅與沉浸式購物體驗

提升永續性與循環時尚經濟

永續性是時尚產業的迫切議題，AI在推動產業綠色轉型中扮演關鍵角色。除了透過更佳需求預測減少過度生產，AI還被應用於更有效的回收與再利用服裝。

AI驅動的回收與二手轉售

自動分揀系統利用AI辨識不同材質、顏色與狀況的紡織廢料，遠比人工分揀更快速地將服裝分類以利回收或轉售。

在二手市場，線上二手平台運用AI簡化作業：視覺辨識演算法評估上傳的二手服裝照片，檢測磨損（污漬、褪色）並驗證品質。AI甚至能透過分析需求趨勢與商品狀況，設定最佳轉售價格——這種動態定價模型幫助加速二手商品銷售，同時最大化價值。

打擊仿冒與確保真品

打擊仿冒品與確保真品——永續消費的重要面向——也因AI獲得助力。奢侈品二手平台The RealReal使用AI工具（「Shield」與「Vision」）透過影像辨識標記疑似仿冒品，提醒人工鑑定師進一步檢查。

永續設計與材質優化

在設計層面，AI協助永續時尚透過材質使用優化。AI驅動的排版軟體將裁片在布料上排列至最小浪費（稱為排料優化）。機器學習還可能透過分析材質性能數據，協助發明環保布料。

部分品牌利用生成式AI創造使用回收或生物可分解材質的創新時尚。據報導，Adidas曾運用AI洞察設計全可回收組件的運動鞋。所有這些努力聚焦一個目標：利用AI在創作到生命週期終結的每個階段，減少時尚的環境足跡。

AI驅動系統優化材質使用、偵測仿冒，並透過智慧回收與轉售促進循環時尚

AI在時尚的未來

從工作室到門市，AI正融入時尚產業的每一環。它讓設計師與商品經理更具創意與信心，以數據支持直覺。它幫助零售商更有效率，將合適商品送到合適地點與時間。它也讓全球消費者的購物體驗更具吸引力與個人化。

不意外地，時尚高管現視AI為現代市場競爭的必備。企業正重組團隊與工作流程，整合AI工具，釋放人力專注於更高價值的創意與分析任務。

AI是輔助而非取代人類創意

關鍵在於，AI在時尚的崛起不會取代人類創意——反而是輔助。設計師仍提供推動系列的創意視野與品味，但現在擁有強大工具，在更短時間內探索更多想法。行銷人員仍塑造品牌故事，但借助AI能更有效地針對各受眾群調整內容。

隨著本年代深入，預期AI將持續解鎖風格預測、按需製造、沉浸式零售等創新。在一個建立於創新與引領潮流的產業中，AI正迅速成為終極潮流引領者——以智慧演算法逐步改變時尚，邁向更美好的未來。