AI'글로벌'에서 패션산업에서 트렌드 전망.

이른바, 즉, 시간, 즉, 시간, 즉, 한 시간 동안, 숭상, 고상, 고상한, 높은 품위, 선두.

패션은 사실 이 시대에 있어서는 수식만을 위한 것뿐만 아니라 진선미를 추구하는 의식으로 변했다.

많은 여성 동포들에게 매일 하는 가장 힘든 결정은 사무실, 스타벅스나 레스토랑에서 일어나지 않을 것이며, 가득 찬 옷장 앞에서 뭘 입는지 고민하고 있다.

매번 코디할 때마다 수학 방정식 해답과 작업장, 의상의 편안함을 고려해 자신의 기분을 대표하는 것이 좋다.

변수가 너무 많아 머리가 부족하다.

… 에

분야에서는 소비자가 스스로 완수하기로 결정했고, 구매나 코디를 하든 Uber 같은 것을 빌릴 수 없다. 소비자들이 어떤 마음으로든 플랫폼을 매겨도 안 된다.

그래서 일반적으로 결과는 발생한다: 기존 옷이나 새로운 유행을 따라다니기 위해 계속 사왔다. 부적당한 옷에 의류나 반품을 골랐습니다.

소비자 의 자기 선택 과 '무궁무진' 구매 는 패션 업계 자체 에도 충격 을 일으켜 초급 패션 브랜드 를 촉진 했 다. 이 게이머들 은 매주 출출 할 수 있다

.

늘 느릿느릿 하던 사치품이 바로 사면 파는 패턴을 시작해 소비자들의 빠른 변화에 호응한다.

패션 업계가 ‘ 스피드 비례 ’ 를 시작했다.

하지만 실적은 사람을 속일 수 없지만, ASOS 는 지난 2년 매출액을 배로 넘어섰지만 이윤은 정체 상태다.

일찌감치 매출 사치브랜드 탈퇴를 시도한 적도 적지 않다. 버베리는 여전히 시행되고 있지만 소득 상황도 개선되지 않았다.

또 패션이 급격히 환경 차트에 오르기도 했다.

아마존은 소매백화점에서 진흙과 늪에 빠질 때 대담하게 패션산업에 진출해 좋은 효과를 얻은 것은 아마존이 풍부한 데이터로 어떤 옷을 팔아야 할지 알며 구체적인 소비자들에게 팔지 않도록 알고 있다.

이들이 아마존을 열면 자신의 마음의 의상을 볼 수 있고 결정의 시간을 크게 줄일 수도 있고, 후속 부적절하거나 반품의 번거로움을 최소화할 수도 있다.

소매상이 데이터와 AI 기술을 운용하기 시작하면 고객에게 가장 적합한 제품을 선택하여 무모한 패션 트렌드를 추격하여 많은 무효 상품을 구매하는 것이 아니라, 패션 산업이 정상적으로 복귀할 수 있는 것이 아니라 누구보다 더 많은'표절 '신상품을 내놓는 것이 아니다.

AI 최초'글로벌 '패션 산업 중

올해 3월 IBM Waston 과 패션미디어 WWWD와 호흡을 맞추며 가을 겨울 트렌드를 해독한다.

Waston 은 광고 안내서, 글, 블로그, 화상, 소셜미디어의 대량 데이터를 빌려 패션계의 경력 인사처럼 2017년 가을 트렌드 컬러를 제시했다.

AI 를 소비자 복장에 사용하면 지난 소비 데이터에 따라 언제 옷을 살 것인지 예측하고, 어떤 스타일의 옷을 살 것인지, 소비자에게 필요한 아이템을 추가하고, 10여 달러의 셔츠와 바지를 추가할 수 있도록 조언한다.

소비자들에게는 신경을 쓰지 않고 계속 타오바오로 옷을 사기 위해 고민을 덜어도 충동소비를 줄일 수 있다.

패션 산업에 대해 소비자가 적고 정교한 소비를 장려하고 낭비를 줄일 수도 있고 지속적인 발전에도 도움이 된다.

아마존은 이미 먼저 이 생각을 실현하고 에초록 스마트카메라를 선보여 사용자의 옷을 입는 스마트카메라를 판단할 수 있는 스마트카메라를 출시했다. 기계에 따라 산법과 패션 전문가의 조언을 따라 사용자의 의상 정제를 돕고 사용자의 옷에 맞추어 평가했다.

아마존이 먼저 행했지만, 작은 회사들은 AI 를 잡을 수 있는 기회를 잡고 패션산업에서'개혁'을 펼쳤다.

AI 이 역할을 식품 업계에 사용하면 다른 천고난제는 매일 무엇을 먹어도 해결될 전망이다.

예를 들어 스마트 냉장고, AI 는 당신의 냉장고를 살피고 당신의 취향을 잘 알고 있습니다.

냉장고가 비워진 후, 쇼핑 리스트 하나 주고 싶은 고민도 덜었다.

더욱더 멋진 내용은 세계 의상 신발 모자망에 주목해 주세요.