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原文链接：https://openai.com/index/wayfair
原文作者：OpenAI
作为全球最大的家居零售商之一，Wayfair 已将 OpenAI 模型集成到关键内部系统中，旨在大规模优化供应商支持流程及商品目录质量。这一项目从 2024 年初的小规模价值测试，如今已演变为成熟的生产系统，不仅显著减少了人工投入，更提升了数百万件商品的数据质量。
Wayfair 并未将生成式 AI 仅仅视为实验，而是将其嵌入了核心业务流程。公司重点针对复杂度最高、规模化需求最强的领域发力：包括供应商支持请求的分流，以及 3,000 万件库存商品中属性标签的持续优化。
“最核心的价值在于‘思考型伙伴关系 (Thought Partnership)’。这不仅仅是获取模型权限，更是共同探索新的应用场景并实现快速落地。” —— Fiona Tan，首席技术官
大规模解决目录质量问题
Wayfair 管理着数千万件产品，准确的商品属性标签（如颜色、材质、尺寸）对于搜索和推荐至关重要。过去，依赖人工反馈的模式不仅效率低下，且定制化 AI 模型的维护成本过高。
构建可复用的 AI 架构
为了摆脱“一事一议”的孤立模型，Wayfair 构建了一套基于单一 OpenAI 模型的“标签无关 (Tag-agnostic)”系统。该系统通过“定义智能体 (Definition Agent)”摄取内部定义，为标签生成背景语义。目前，团队扩展新属性覆盖范围的速度比一年前提升了 70 倍。
该公司还开发了一套结构化审计流程，通过人工校验来验证模型输出。只有当置信度较高时，自动化系统才会直接更新标签并通知供应商。
用 Wilma 重塑供应商支持工作流程
Wayfair 利用 AI 智能体 Wilma 改善了供应商支持工作流程。Wilma 能够阅读入站工单、补全背景信息，并将任务路由至正确的处理团队。此外，系统还为“零件更换运营团队”配备了“辅助模式”助手，能草拟回复供人工审核。
该系统通过“对齐率 (Alignment Rate)”指标确保质量，当模型表现持续达到预设阈值时，工作流可从辅助模式切换为自主模式。
成效速览
自集成 OpenAI 模型以来，Wayfair 报告了显著进展：
- 商品目录：已针对超过 100 万件商品修正了 250 万个属性标签。
- 供应商支持：每月自动处理 4.1 万张工单，部分工作流自动化率高达 70%。
- 内部效能：在约 12,000 名员工中部署了 1,200 个 ChatGPT Enterprise 席位，用于即时任务处理。
展望未来，Wayfair 正致力于构建一个 AI 贯穿全购物旅程的生态系统，通过自然语言和多模态系统，让家居购物变得更加简单直观。
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