这里紧、那里松，版型总是不合身。新一代人工智能应用程序正为消费者提供此类试穿反馈，帮助其在购买前虚拟试衣，旨在降低退货概率。 时尚零售业正越来越多地借助人工智能应对退货率攀升问题——这一顽疾影响企业盈利，常被业内称为“沉默的敌人”。 越来越多初创企业开发虚拟试衣解决方案，让顾客在购买前查看服装上身效果并调整款式。 尽管科技企业自2010年代起便尝试攻克这一难题，但生成式AI的最新突破让这类工具达到足以影响零售商财务业绩的效果。 美国国家零售联合会预计，2025年行业15.8%的销售额遭退货，总额达8499亿美元；电商领域退货率更高达19.3%。Z世代领跑这一趋势，18至30岁消费者年均网购退货近8次。 大部分退货商品无法重返货架，且多数情况下，退货流程成本超过退款金额。这一数十亿美元级问题直接压缩企业利润空间。 “找到预判与减少退货的方法，可提升经营表现与盈利能力，”古根海姆高级副总裁西蒙·西格尔表示。 他认为，技术永远无法完全替代线下试穿，但有助于降低不确定性。“趋势是持续优化，长期应能减少退货。” 初创企业Catches创始人埃德·沃伊斯称，退货与购物车弃单的主因是对版型存疑。 该公司开发了一套平台，可创建用户数字形象，高度逼真地虚拟试衣。该工具近期已在奢侈品牌Amiri官网部分款式上线。 与仅注重外观的其他方案不同，Catches技术可模拟面料物理特性及其与人体动态互动效果。 沃伊斯表示，多项技术近期突破让该方案具备可行性，尤其得益于云端图像处理成本下降，为品牌带来投资回报。 他称，该技术可变革行业、重塑消费者预期体验标准。除减少退货外，这类工具还旨在促进购买转化。 尽管电商增长，行业仍面临压力。特朗普政府美国贸易政策影响依赖亚洲的供应链；同时通胀持续。 谷歌相关工具将于4月30日起直接整合至商品搜索结果。 Catches预计其方案可提升转化率约10%，为合作奢侈品牌带来20至30倍投资回报。公司尚未量化对退货率的具体影响，但预计将显著下降。 尽管潜力巨大，专家强调技术无法解决所有问题。除服装版型优化外，零售商正评估AI在库存管理、客户细分与防欺诈领域的应用。 “产品本身永远比销售方式更重要。这一区别决定哪些企业能从技术中获益、哪些可能被其淘汰，”西格尔表示。
