一、人工智能精准识别消费需求的技术路径

（一）基础——数据收集与整合

通过多渠道收集的多维度数据，并利用数据清洗、融合等技术预处理，提供高质量数据基础。

（二）核心技术——机器学习与深度学习算法

包括监督学习算法、无监督学习算法和深度学习算法，可预测消费者购买意向、发现消费模式，为商品推荐、智能客服等应用场景提供技术支持。

（三）更好挖掘消费者需求信息——自然语言处理与情感分析

自然语言处理技术使得人工智能终端能够理解和处理人类语言，通过解析社交媒体、评论等文本，提取消费者偏好与情感倾向。

二、人工智能精准识别消费需求的经济效应

（一）提升消费体验与效率

智能推荐系统减少信息筛选成本，提高购物效率；智能家居系统自动调整家电设备运行状态，提升生活舒适度；智能客服实时解答，提供个性化方案，增强消费者满意度。

（二）创造新的消费需求与消费场景

VR、AR技术与人工智能结合，催生沉浸式购物体验；无人零售、智能仓储等新模式改变传统消费场景；智能穿戴设备、智能家居系统产品普及，创造全新消费内容。

（三）促进产业升级与创新发展

制造业企业分析消费者个性化需求，实现柔性生产与定制化服务；零售企业利用大数据与人工智能优化供应链管理，提高运营效率；服务业企业借助智能客服、推荐等技术提升服务质量与竞争力。

三、人工智能精准识别消费需求的政策协同

（一）以政策引导优化资源配置

一是顶层设计方面，《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》等政策推动“智能+”消费生态建设。二是中小企业支持方面，宏观政策通过优化资源配置，支持中小企业利用人工智能技术提升竞争力。

（二）加强数据安全与信息保护

《关于加快公共数据资源开发利用的意见》强化数据安全与隐私保护，《提振消费专项行动方案》优化消费环境，解决消费者对数据隐私担忧的同时，为企业提供了更稳定的营商环境。

（三）鼓励创新多元消费场景

通过出台一系列鼓励场景创新的政策，推动人工智能在消费领域的应用。如政策支持低空旅游、房车露营等新型消费场景；市场监管总局发布数字化试衣等国家标准，标准化推动场景创新。

四、人工智能精准识别消费需求面临的挑战

（一）数据隐私与安全问题

数据泄露可能导致个人信息被滥用，带来经济损失与精神损害，同时过度收集使用数据可能引发消费者的反感与抵触，影响企业公信力。

（二）算法偏见与公平性问题

人工智能模型的训练数据可能存在偏差，导致算法产生偏见，在消费推荐、信用评估等场景中对不同群体造成不公平待遇。

（三）技术应用的伦理道德问题

如企业过度营销可能侵犯消费者自主选择权，智能客服缺乏同理心可能引发不满，人工智能应用可能替代部分人工岗位，对就业结构产生冲击。

五、多措并举促进人工智能精准识别消费需求与新消费发展

（一）加强数据隐私保护与安全监管

一是完善法律框架。二是强化技术防护。三是建立数据安全认证体系。

（二）规范算法应用与促进公平竞争

一是实施算法备案与审查。二是推动算法透明化。三是反垄断与反不正当竞争。

（三）推动产学研合作与人才培养

一是建设跨学科创新平台。二是完善人才培养体系。三是建立开源开放社区。

（四）引导企业社会责任与伦理建设

一是设立企业伦理委员会。二是推行消费者权益沙盒。三是加强消费教育与公众参与。

（五）创新监管工具与国际合作

一是构建智能监管系统。二是推动标准互认与规则协同。三是探索激励相容政策。■（原文作者田惠敏系国家开发银行研究院资深经理、研究员；徐蕴峰系国声智库执行主任、中央财经大学经济学院金融创新与风险管理研究中心副主任）

《新华智库研究》是新华社第一本聚焦智库领域的学术类刊物，由新华社党组领导、新华社智库学术委员会指导、瞭望周刊社主办的智库类学术期刊，致力于展示国内外优秀智库研究成果，刊发探索智库建设规律的学术文章，打造中外智库合作交流平台。

投稿邮箱：xhzkyj@163.com

订阅热线：010-63151858