CN114219588B - 基于ai技术的商品营销和交易方法、装置、系统 - Google Patents

基于ai技术的商品营销和交易方法、装置、系统 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种基于AI技术的商品营销和交易方法、装置及系统。该方法中，消费者登入系统，通过AI人物演绎营销服务，并根据消费者的意愿生成交易订单及完成交易服务。商家端对消费者端进行身份认证，认证后AI人物会自动匹配与该消费者建立过关联的真实人物特征信息，将该真实人物转换为带有真实人物特征的AI人物。消费者在系统中看到的AI人物与商家的真实人物对应，并由该AI人物与消费者进行交互任务实现商品营销演绎。AI人物对消费者在商品营销演绎过程中的互动交互信息进行分析并做出有针对性的商品咨询和推荐；AI人物对消费者产生的商品交易订单进行确认，并完成商品的交易后续服务。

Description

基于AI技术的商品营销和交易方法、装置、系统
技术领域
本申请涉及智能营销技术领域，具体而言，涉及一种基于AI技术的商品营销和交易方法、装置、系统。
背景技术
对于消费者来说，有时候可能不能去现场进行商品的挑选。因此，通常会设计虚拟真实商品的信息展示方案，使消费者可以基于虚拟真实商品的信息展示方案对商品进行选购，即，虚拟真实商品的营销和交易。
现有技术，虽然可以实现互动式的商品营销和交易，但是，不能支持更多灵活便利且带有更丰富互动模式的营销和交易方式，导致商品营销和交易的效果较差。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种基于AI技术的商品营销和交易方法、装置、系统，用以实现互动性更强、更灵活且更便利的商品营销和交易。
第一方面，本申请实施例提供一种基于AI技术的商品营销和交易方法，应用于商品营销和交易系统中的商家端，所述商品营销和交易方法包括：获取消费者的电子身份信息；对所述电子身份信息进行认证；确定与所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物用于从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该营销演绎算法为声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，所述消费者通过所述交互任务节点与所述AI人物进行互动，AI人物用于标记和存储所述消费者的互动信息；根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略；所述AI人物用于通过预设的展示形式输出所述商品推荐策略；获取所述消费者基于所述商品推荐策略选定的待购买商品；基于所述待购买商品生成待购买商品列表；所述AI人物用于基于所述待购买商品列表生成电子合同，将所述电子合同推送给消费者端的消费者；确定所述消费者完成所述电子合同的确认以及支付，将所述电子合同标记为生效，并将生效的电子合同对应的成交商品从所述待购买商品列表中删除，以及将所述成交商品增加到成交商品列表中，并通知所述消费者交易完成；根据所述成交商品的信息生成定时配送服务计划，并执行所述定时配送服务计划；设置所述消费者的售后交互节点；所述AI人物用于将所述定时配送服务计划推送给消费者，并通过所述售后交互节点与所述消费者进行商品售后服务的互动。
在本申请实施例中，在虚拟真实商品信息的基础上，增加AI（ArtificialIntelligence，人工智能）人物，且该AI任务与消费者之间具有对应关系，使消费者在商品营销互动中有更好的代入感受。通过与消费者匹配的AI人物，自动调取商品对应的营销演绎算法，不仅向消费者展示商品信息，还与消费者进行互动，实现互动性更强的商品营销。并且，AI人物还可以向消费者推荐商品，并协助消费者完成交易，实现更为灵活和便利的商品交易。最终，在完成商品交易之后，AI人物还会进行售后服务，使消费者感受到全方位的服务。
作为一种可能的实现方式，所述对所述电子身份信息进行认证，包括：当接收到所述消费者发起的登入请求时，反馈第一询问信息；所述第一询问信息用于询问唯一识别号；接收所述消费者反馈的唯一识别号；基于所述唯一识别号反馈第二询问信息；所述第二询问信息用于采集所述消费者的生物特征信息；采集所述消费者的生物特征信息，并基于所述生物特征信息生成生物特征识别码；将所述生物特征识别码与预先存储的生物特征识别码进行比对，确定所述消费者的认证结果。
在本申请实施例中，通过采集消费者的唯一识别号和生物特征信息，实现消费者身份的有效认证。
作为一种可能的实现方式，所述电子身份信息包括账户、密码、签名密钥、手机号码和面容生物学识别信息。
在本申请实施例中，通过上述电子身份信息，保证消费者身份的安全性。
作为一种可能的实现方式，所述方法还包括：建立AI人物数据库A；其中的AI人物包括：商品服务所需要的销售员、咨询顾问、服务人员，并基于各个AI人物生成人物编码数组a[n]；建立AI人物特征数据库B；其中的AI人物特征包含职业编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码，并根据各个AI人物特征生成人物特征数组b[n]；建立AI人物动作数据库C；其中包含动作编码、语言特征编码、交互节点编码，并根据各个AI人物动作生成人物动作编码数组c[n]；基于数组a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C库之间的逻辑运算关系，生成AI人物算法;建立真实人物特征数据库D，其中包括人员编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码、个性化编码，并根据各个真实人物特征生成真实人物特征编码数组d[n]；基于数组d[n]、a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C、D库逻辑运算关系，生成真实人物与AI人物之间的匹配算法；所述确定与所述消费者匹配的AI人物，包括：获取消费者选择的真实人物d[x]，根据所述真实人物d[x]、所述AI人物算法、所述匹配算法确定所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物表示为dx1。
在本申请实施例中，分别建立AI人物数据库、AI人物特征数据库、AI人物动作数据库、真实人物特征数据库，在确定消费者匹配的AI人物时，基于消费者所选择的真实任务，结合AI人物算法和匹配算法，实现匹配的AI人物的有效且准确的确定，使确定的AI人物符合消费者的需求。
作为一种可能的实现方式，所述营销演绎算法用于：建立商品数据库E，包括商品编码、商品规格、商品价格、商品3维特征编码、商品照片、商品视频、商品音频，并根据商品3维特征编码生成商品特征编码数组e[n]；建立商品演绎数据库F，包括商品3维特征编码、交互节点编码、场景编码、演绎动作编码，并根据商品编码建立F数据库逻辑运算关系，得到商品演绎过程函数Fpshow建立商家机构数据库G，包括商家3维环境特征编码、环境照片、环境视频，并根据商家3维环境特征编码建立G数据库逻辑运算关系，得到商家环境场景演绎过程函数Fvshow；获取所述消费者选择的商品编码e[x]，将dx1以及e[x]代入商品演绎过程函数Fpshow，生成商品演绎过程Pshowe[x]；将Pshowe[x]代入环境演绎函数Fvshow，得到完整的商家环境场景演绎过程VPshowe[x];其中，所述消费者每产生一次交互节点动作，生成一个动作编码f[x]，将该动作编码f[x]传入Faitrans得到dx1的反馈动作编码r[x]，将该反馈动作编码r[x]代入演绎过程函数Fpshow，若判断动作编码f[x]与反馈动作编码r[x]不相等，则VPshowe[x]继续执行，否则暂停VPshowe[x]演绎执行；等待消费者输入交互信息w’，消费者输入交互信息w’后，产生动作编码w[x]，并将交互信息w’进行分类保存，VPshowe[x]继续执行。
在本申请实施例中，通过营销演绎算法预设的各种功能，当消费者产生交互节点动作之后，将对应的动作编码代入演绎过程函数，实现营销的演绎，与消费者进行有效的互动。
作为一种可能的实现方式，所述根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略，包括：对交互信息w’进行分类，与动作编码w[x]一起进行频度计算，得出数组w’[n]，将数组w’[n]中的数值按照数值大小排序，得到频度值函数Fsuggest；将消费者选择的商品e[x]代入Fsuggest，得到消费者所选择商品e[x]的频度数值xe，保存该频度数值xe；将商品e[x]所在的商品分类中的其他同类商品e[x2]，根据该其他同类商品在频度数值xe中对应的所有数值x2e，生成数组x2e[n]，将数组x2e[n]中的数值按照数值大小排序，得出消费者选择的频度最大值Max(x2e)所对应的商品e[mx2]；将商品e[mx2]反馈给消费者。
在本申请实施例中，通过上述的商品推荐算法，实现商品推荐策略的准确且快速的输出，以使消费者可以根据输出的商品推荐策略选择符合需求的商品。
第二方面，本申请实施例提供一种基于AI技术的商品营销和交易装置，应用于商品营销和交易系统中的商家端，所述商品营销和交易装置包括用于实现第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的商品营销和交易方法的各个功能模块。
第三方面，本申请实施例提供一种基于AI技术的商品营销和交易系统，商家端；以及与所述商家端通信连接的消费者端；所述商家端用于执行第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的商品营销和交易方法。
第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：处理器；与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的商品营销和交易方法。
第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如第一方面以及第一方面的任意一种可能的实现方式中所述的商品营销和交易方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的基于AI技术的商品营销和交易系统的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的基于AI技术的商品营销和交易方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的商家端的模块划分示意图；
图4为本申请实施例提供的基于AI技术的商品营销和交易装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图标：100-商品营销和交易系统；110-商家端；120-消费者端；400-商品营销和交易装置；410-认证模块；420-互动模块；430-交易模块；440-售后模块；500-电子设备；510-处理器；520-存储器。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
请参照图1，图1为本申请实施例提供的基于AI技术的商品营销和交易系统100的结构示意图，商品营销和交易系统100包括：商家端110和消费者端120。
在一些实施例中，商家端110可以理解为系统的服务器端，即后端；消费者端120可以理解为系统的前端，例如：客户端。
在本申请实施例中，基于AI技术的商品营销和交易方法依赖于商家端110与消费者端120的交互实现。
该商品营销和交易系统100可以应用于多种商品营销和交易场景，例如：医疗行业的医疗商品和医疗服务营销和交易、电子产品行业的商品营销和交易等，在此不作一一举例。
请参照图2，为本申请实施例提供的技术方案的主要流程图，在商品营销和交易方法中，需要先建立AI人物特征库以及真实人物（即真实人物）特征库，并建立两个特征库之间的对应关系。然后，基于建立的对应关系执行商品演绎算法，最终输出对应的商品营销和交易结果。
该商品营销和交易方法可以应用于前述的商家端110，在该方法执行的过程中，会涉及到商家端110与消费者端120之间的交互。
具体的，该商品营销和交易方法包括：获取消费者的电子身份信息；对电子身份信息进行认证；确定与消费者匹配的AI人物；AI人物用于从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该营销演绎算法为声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，消费者通过交互任务节点与AI人物进行互动，AI人物用于标记和存储消费者的互动信息；根据消费者的互动信息确定商品推荐策略；AI人物用于通过预设的展示形式输出所述商品推荐策略；获取消费者基于商品推荐策略选定的待购买商品；基于待购买商品生成待购买商品列表；AI人物用于基于待购买商品列表生成电子合同，将电子合同推送给消费者端120的消费者；确定消费者完成电子合同的确认以及支付，将电子合同标记为生效，并将生效的电子合同对应的成交商品从所述待购买商品列表中删除，以及将成交商品增加到成交商品列表中，并通知消费者交易完成；根据成交商品的信息生成定时配送服务计划，并执行定时配送服务计划；设置消费者的售后交互节点；AI人物用于将定时配送服务计划推送给消费者，并通过售后交互节点与消费者进行商品售后服务的互动。
在上述营销和交易方法中，AI人物交互过程具体的表现方式为：
消费者通过消费者端120进入商品展示虚拟场景，由商家端110设定AI虚拟人物特征，根据一定的优先次序动态匹配真实人物特征库的信息，生成具有真实人物特征的AI虚拟人物，并匹配给消费者。
如果消费者已经有自己熟悉的特征信息AI人物，也可以由消费者自己选择熟悉的AI人物，该AI人物一定程度上具有替代商家真实场景中的真实个人形象（咨询顾问、导购、服务人员等），并由该AI人物根据商品演绎算法设定的演绎流程，和消费者进行商品信息的推介以及互动。一定程度上解放了真实购物场景中由真实人物进行的咨询、销售、服务等工作，并通过AI人物促成商品或服务的成交，形成后续订单等过程，提升了消费者的购物体验感。
在消费者通过AI虚拟人物选择商品的过程中，即3D任务交互的过程中，还可以根据用户的过往关注商品以及与AI人物进行交互时产生的行为信息，建立相关的消费者关注商品数据以及购买商品数据等行为信息。并进行保存、分类以及整理。并通过行为数据算法形成有针对性的个性化商品推荐策略，从而使得消费者从人找商品的模式转变为通过AI人物导引进行商品找人的模式，最后通过由AI人物自动生成针对消费者当前商品的选择策略和交易策略。
商家端120对存储的消费者交互数据进行分析，生成商品咨询和推荐策略，AI人物角色接收到策略信息后，通过声音、文字、图像、视频多种方式进行单独或组合形式的推荐结果输出。
该AI人物交互过程可以是针对单个消费者，也可以是针不定人数的消费者进行自由匹配AI人物，并进行商品演绎以及交易促成等功能的过程。
接下来对该方法进行详细的介绍。
在消费者通过消费者端120登入商品营销和交易系统之后，商家端110便会获取到消费者的电子身份信息，此时商家端110可以对电子身份信息进行认证。
作为一种可选的实施方式，电子身份信息包括账户、密码、签名密钥、手机号码和面容生物学识别信息。
在本申请实施例中，通过上述电子身份信息，保证消费者身份的安全性。
在一些实施例中，电子身份信息也可以包括更多信息，在此不作限定。
作为一种可选的实施方式，对电子身份信息进行认证的过程包括：当接收到消费者发起的登入请求时，反馈第一询问信息；第一询问信息用于询问唯一识别号；接收消费者反馈的唯一识别号；基于唯一识别号反馈第二询问信息；第二询问信息用于采集消费者的生物特征信息；采集消费者的生物特征信息，并基于生物特征信息生成生物特征识别码；将生物特征识别码与预先存储的生物特征识别码进行比对，确定消费者的认证结果。
具体的，商家端110接收到消费者通过消费者端120发起的登入请求，向消费者端120发送第一询问信息，包括唯一识别号和消费者本人的生物特征信息。消费者端120收到第一询问信息后向商家端110发送唯一识别号码，商家端110对唯一识别号做出应答，并向消费者端120发送第二询问信息。消费者端120基于第二询问信息，进行消费者本人生物特征信息采集，生成生物特征识别码并反馈给商家端110。商家端110将生物特征识别码与数据库中消费者生物特征码进行比对和验证，确定比对结果，并将比对结果保存到数据库中。
在本申请实施例中，通过采集消费者的唯一识别号和生物特征信息，实现消费者身份的有效认证。
在完成消费者身份的认证之后，为其匹配对应的AI人物，为了实现AI人物的匹配，可以预先建立AI人物库和真实人物库。
作为一种可选的实施方式，AI人物库和真实人物库的建立过程包括：建立AI人物数据库A；其中的AI人物包括：商品服务所需要的销售员、咨询顾问、服务人员，并基于各个AI人物生成人物编码数组a[n]；建立AI人物特征数据库B；其中的AI人物特征包含职业编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码，并根据各个AI人物特征生成人物特征数组b[n]；建立AI人物动作数据库C；其中包含动作编码、语言特征编码、交互节点编码，并根据各个AI人物动作生成人物动作编码数组c[n]；基于数组a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C库之间的逻辑运算关系，生成AI人物算法；建立真实人物特征数据库D，其中包括人员编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码、个性化编码，并根据各个真实人物特征生成真实人物特征编码数组d[n]；基于数组d[n]、a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C、D库逻辑运算关系，生成真实人物与AI人物之间的匹配算法。
其中，AI人物算法和匹配算法可以理解为功能逻辑函数，将相关的输入数据输入到算法中之后，算法通过自动运算便能输出对应的运算结果。
进而，确定与消费者匹配的AI人物，包括：获取消费者选择的真实人物d[x]，根据真实人物d[x]、AI人物算法、匹配算法确定消费者匹配的AI人物；AI人物表示为dx1。
具体的，假设AI人物算法为逻辑函数Fais，匹配算法为逻辑函数Faitrans。消费者选择真实人物d[x]，商家机构端通过逻辑函数Faitrans代入d[x]，产生AI人物角色dx’，并将dx’代入到逻辑函数Fais中产生AI人物dx1，完成dx1与d[x]的关系对应。
在本申请实施例中，分别建立AI人物数据库、AI人物特征数据库、AI人物动作数据库、真实人物特征数据库，在确定消费者匹配的AI人物时，基于消费者所选择的真实任务，结合AI人物算法和匹配算法，实现匹配的AI人物的有效且准确的确定，使确定的AI人物符合消费者的需求。
进一步地，在确定匹配的AI人物之后，AI人物从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该算法包含了声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，消费者通过交互任务节点与AI人物角色进行互动，AI人物对消费者的互动操作过程信息进行标记，并将标记信息分类后存储到数据库服务器中。
具体的，营销演绎算法用于：建立商品数据库E，包括商品编码、商品规格、商品价格、商品3维特征编码、商品照片、商品视频、商品音频，并根据商品3维特征编码生成商品特征编码数组e[n]；建立商品演绎数据库F，包括商品3维特征编码、交互节点编码、场景编码、演绎动作编码，并根据商品编码建立F数据库逻辑运算关系，得到商品演绎过程函数Fpshow建立商家机构数据库G，包括商家3维环境特征编码、环境照片、环境视频，并根据商家3维环境特征编码建立G数据库逻辑运算关系，得到商家环境场景演绎过程函数Fvshow；获取消费者选择的商品编码e[x]，将dx1以及e[x]代入商品演绎过程函数Fpshow，生成商品演绎过程Pshowe[x]；将Pshowe[x]代入环境演绎函数Fvshow，得到完整的商家环境场景演绎过程VPshowe[x];其中，消费者每产生一次交互节点动作，生成一个动作编码f[x]，将该动作编码f[x]传入Faitrans得到dx1的反馈动作编码r[x]，将该反馈动作编码r[x]代入演绎过程函数Fpshow，若判断动作编码f[x]与反馈动作编码r[x]不相等，则VPshowe[x]继续执行，否则暂停VPshowe[x]演绎执行；等待消费者输入交互信息w’，消费者输入交互信息w’后，产生动作编码w[x]，并将交互信息w’进行分类保存，VPshowe[x]继续执行。
在本申请实施例中，通过营销演绎算法预设的各种功能，当消费者产生交互节点动作之后，将对应的动作编码代入演绎过程函数，实现营销的演绎，与消费者进行有效的互动。
进一步地，作为一种可选的实施方式，根据消费者的互动信息确定商品推荐策略，包括：对交互信息w’进行分类，与动作编码w[x]一起进行频度计算，得出数组w’[n]，将数组w’[n]中的数值按照数值大小排序，得到频度值函数Fsuggest；将消费者选择的商品e[x]代入Fsuggest，得到消费者所选择商品e[x]的频度数值xe，保存该频度数值xe；将商品e[x]所在的商品分类中的其他同类商品e[x2]，根据该其他同类商品在频度数值xe中对应的所有数值x2e，生成数组x2e[n]，将数组x2e[n]中的数值按照数值大小排序，得出消费者选择的频度最大值Max(x2e)所对应的商品e[mx2]；将商品e[mx2]反馈给消费者。
在本申请实施例中，通过上述的商品推荐算法，实现商品推荐策略的准确且快速的输出，以使消费者可以根据输出的商品推荐策略选择符合需求的商品。
在一些实施例中，商家端110对存储的消费者交互数据进行分析，生成商品咨询和推荐策略，AI人物角色接收到策略信息后，通过声音、文字、图像、视频多种方式进行单独或组合形式的推荐结果输出。
若消费者选定商品进行购买操作，按照购买的时间序列生成购买订单，并存储到消费者待购商品列表中。商家端110的AI人物接收到订单后，生成一份电子合同，AI人物角色接收到合同信息后，将合同推送给消费者，消费者完成商品购买合同的确认以及交易支付后，AI人物将电子合同标注生效，生效订单商品信息从消费者待购列表移出，存储到数据库服务器消费者成交商品列表中，并通知与AI人物建立了对应关系的商家端110的真实人物。
同时商家机构端根据生效商品信息生成定时配送服务计划，以及设置与消费者的交互节点，AI人物将执行计划信息定时推送给消费者，并按交互节点与消费者进行商品售后服务的互动。
具体地，消费者端120发起商品订购，生成一份电子订单S1，商家端110接收到订单S1审核确认后，将订单S1保存到数据库中，并生成一份电子合同H1发布到消费者端120，消费者端120确认电子合同H1，H1状态转为CFM，并保存到数据库中。
商家端110收到H1的CFM状态转换信息后，由dx1向消费者端120发出支付操作选项，并判断消费者端120的支付操作状态P，若支付操作状态P为NO,则dx1进入电子合同H1支付等待状态，否则dx1将电子合同H1转入交付执行流程，并向消费者端120发送交付执行状态信息。
消费者端120收到交付执行状态信息后，进行收货确认，电子合同H1从客户订单列表中移出，转入成交列表中，状态转为FNS，并保存到数据库中；
商家端110生成商品售后定时执行计划，并由dx1按定时计划时间推送计划内容到消费者端120。
作为一种可选的实施方式，请参照图3，商家端110还可以划分为：注册模块、虚拟人物与真实任务配对模块、商品演绎模块和商品交易模块；商家端110设置有AI人物。
其中，注册模块：用于商家机构和消费者用户注册登入商品营销和交易系统100，使登入系统的每一方得到电子身份信息。
虚拟人物与真实人物配对模块：用于商家端110的AI人物与真实人物特征的匹配对应。首先针对AI人物的对应角色（例如咨询顾问、导购、服务人员、医生等）建立对应的角色特征库，包括虚拟角色的职业特征库、形象信息特征库（包括容貌特征、性别特征、声音特征等）、角色交互内容库、角色动作特征库等虚拟任务的特征信息库。
针对商家机构内的职业真实人物建立对应的特征库，包括真实职业特征库、真实人物形象特征库（如性别、3维容貌特征、声音特征等）、真实人物个性化动作语言特征库等真实人物的特征信息库。
商家端110根据需要，通过特征库建立AI人物与真实人物的对应关系，包括容貌特证信息对应、声音特征信息对应、个性化语言动作特征信息对应，以便于消费者可以在商品信息互动中有更好的代入感受。
商品演绎模块：用于商品的场景演绎；根据商家的真实场景以及销售的商品或服务特征，建立与真实场景对应的虚拟3维场景以及对应的商品的3维虚拟场景的展示信息。
设置不同职业角色的AI人物的动作流程，该动作流程可以让AI人物按照不同的职业角色进行演绎和与消费者自动交互。该过程包括AI人物的动作行为模式以及根据不同商品信息输出关于该商品的声音、文字、视频等模式的介绍信息；该过程还可以针对性的设置交互节点，以便于消费者与AI人物在该节点进行互动操作。
基于同一发明构思，请参照图4，本申请实施例中还提供一种基于AI技术的商品营销和交易装置400，应用于前述实施例中的商家端110，包括：认证模块410、互动模块420、交易模块430和售后模块440。
认证模块410，用于获取消费者的电子身份信息；对所述电子身份信息进行认证。
互动模块420，用于确定与所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物用于从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该营销演绎算法为声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，所述消费者通过所述交互任务节点与所述AI人物进行互动，AI人物用于标记和存储所述消费者的互动信息；根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略；所述AI人物用于通过预设的展示形式输出所述商品推荐策略；获取所述消费者基于所述商品推荐策略选定的待购买商品；基于所述待购买商品生成待购买商品列表；所述AI人物用于基于所述待购买商品列表生成电子合同，将所述电子合同推送给消费者端的消费者。
交易模块430，用于确定所述消费者完成所述电子合同的确认以及支付，将所述电子合同标记为生效，并将生效的电子合同对应的成交商品从所述待购买商品列表中删除，以及将所述成交商品增加到成交商品列表中，并通知所述消费者交易完成。
售后模块440，用于根据所述成交商品的信息生成定时配送服务计划，并执行所述定时配送服务计划；设置所述消费者的售后交互节点；所述AI人物用于将所述定时配送服务计划推送给消费者，并通过所述售后交互节点与所述消费者进行商品售后服务的互动。
在本申请实施例中，认证模块410具体用于：当接收到所述消费者发起的登入请求时，反馈第一询问信息；所述第一询问信息用于询问唯一识别号；接收所述消费者反馈的唯一识别号；基于所述唯一识别号反馈第二询问信息；所述第二询问信息用于采集所述消费者的生物特征信息；采集所述消费者的生物特征信息，并基于所述生物特征信息生成生物特征识别码；将所述生物特征识别码与预先存储的生物特征识别码进行比对，确定所述消费者的认证结果。
在本申请实施例中，互动模块420还用于：建立AI人物数据库A；其中的AI人物包括：商品服务所需要的销售员、咨询顾问、服务人员，并基于各个AI人物生成人物编码数组a[n]；建立AI人物特征数据库B；其中的AI人物特征包含职业编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码，并根据各个AI人物特征生成人物特征数组b[n]；建立AI人物动作数据库C；其中包含动作编码、语言特征编码、交互节点编码，并根据各个AI人物动作生成人物动作编码数组c[n]；基于数组a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C库之间的逻辑运算关系，生成AI人物算法;建立真实人物特征数据库D，其中包括人员编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码、个性化编码，并根据各个真实人物特征生成真实人物特征编码数组d[n]；基于数组d[n]、a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C、D库逻辑运算关系，生成真实人物与AI人物之间的匹配算法。以及具体用于：获取消费者选择的真实人物d[x]，根据所述真实人物d[x]、所述AI人物算法、所述匹配算法确定所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物表示为dx1。
在本申请实施例中，互动模块420具体用于：对交互信息w’进行分类，与动作编码w[x]一起进行频度计算，得出数组w’[n]，将数组w’[n]中的数值按照数值大小排序，得到频度值函数Fsuggest；将消费者选择的商品e[x]代入Fsuggest，得到消费者所选择商品e[x]的频度数值xe，保存该频度数值xe；将商品e[x]所在的商品分类中的其他同类商品e[x2]，根据该其他同类商品在频度数值xe中对应的所有数值x2e，生成数组x2e[n]，将数组x2e[n]中的数值按照数值大小排序，得出消费者选择的频度最大值Max(x2e)所对应的商品e[mx2]；将商品e[mx2]反馈给消费者。
商品营销和交易装置400与前述的商品营销和交易方法对应，各个功能模块与方法的各个步骤对应，因此，各个功能模块的实施方式参照各个步骤的实施方式，在此不再重复介绍。
请参照图5，本申请实施例还提供一种电子设备500，该电子设备500可作为前述的商品营销和交易方法的硬件运行环境。其包括处理器510和存储器520，处理器510和存储器520可以通过通信总线实现通信连接。
存储器520存储有可被处理器510执行的指令，指令被处理器510执行，以使处理器510能够执行前述实施例中所述的商品营销和交易方法。
可以理解，图5所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图5中所示更多或者更少的组件，或者具有与图5所示不同的配置。
还需要注意的是，本实施例所提供的电子设备500可以是服务器、主机或云服务器等具有数据处理功能的电子设备实现。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如软盘、光盘、硬盘、闪存、U盘、SD（Secure Digital Memory Card，安全数码卡）卡、MMC（Multimedia Card，多媒体卡）卡等，在该计算机可读存储介质中存储有实现上述各个步骤的一个或者多个程序，这一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述实施例中所述的检测设备的同质化方法，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，不同的地方或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于AI技术的商品营销和交易方法，其特征在于，应用于商品营销和交易系统中的商家端，所述商品营销和交易方法包括：
获取消费者的电子身份信息；
对所述电子身份信息进行认证；
确定与所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物用于从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该营销演绎算法为声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，所述消费者通过所述交互任务节点与所述AI人物进行互动，AI人物用于标记和存储所述消费者的互动信息；
根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略；所述AI人物用于通过预设的展示形式输出所述商品推荐策略；
获取所述消费者基于所述商品推荐策略选定的待购买商品；
基于所述待购买商品生成待购买商品列表；所述AI人物用于基于所述待购买商品列表生成电子合同，将所述电子合同推送给消费者端的消费者；
确定所述消费者完成所述电子合同的确认以及支付，将所述电子合同标记为生效，并将生效的电子合同对应的成交商品从所述待购买商品列表中删除，以及将所述成交商品增加到成交商品列表中，并通知所述消费者交易完成；
根据所述成交商品的信息生成定时配送服务计划，并执行所述定时配送服务计划；
设置所述消费者的售后交互节点；所述AI人物用于将所述定时配送服务计划推送给消费者，并通过所述售后交互节点与所述消费者进行商品售后服务的互动；
所述方法还包括：建立AI人物数据库A；其中的AI人物包括：商品服务所需要的销售员、咨询顾问、服务人员，并基于各个AI人物生成人物编码数组a[n]；建立AI人物特征数据库B；其中的AI人物特征包含职业编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码，并根据各个AI人物特征生成人物特征数组b[n]；建立AI人物动作数据库C；其中包含动作编码、语言特征编码、交互节点编码，并根据各个AI人物动作生成人物动作编码数组c[n]；基于数组a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C库之间的逻辑运算关系，生成AI人物算法;建立真实人物特征数据库D，其中包括人员编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码、个性化编码，并根据各个真实人物特征生成真实人物特征编码数组d[n]；基于数组d[n]、a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C、D库逻辑运算关系，生成真实人物与AI人物之间的匹配算法；所述确定与所述消费者匹配的AI人物，包括：获取消费者选择的真实人物d[x]，根据所述真实人物d[x]、所述AI人物算法、所述匹配算法确定所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物表示为dx1；
所述营销演绎算法用于：建立商品数据库E，包括商品编码、商品规格、商品价格、商品3维特征编码、商品照片、商品视频、商品音频，并根据商品3维特征编码生成商品特征编码数组e[n]；建立商品演绎数据库F，包括商品3维特征编码、交互节点编码、场景编码、演绎动作编码，并根据商品编码建立F数据库逻辑运算关系，得到商品演绎过程函数Fpshow；建立商家机构数据库G，包括商家3维环境特征编码、环境照片、环境视频，并根据商家3维环境特征编码建立G数据库逻辑运算关系，得到商家环境场景演绎过程函数Fvshow；获取所述消费者选择的商品编码e[x]，将dx1以及e[x]代入商品演绎过程函数Fpshow，生成商品演绎过程Pshowe[x]；将Pshowe[x]代入环境演绎函数Fvshow，得到完整的商家环境场景演绎过程VPshowe[x];其中，所述消费者每产生一次交互节点动作，生成一个动作编码f[x]，将该动作编码f[x]传入Faitrans得到dx1的反馈动作编码r[x]，将该反馈动作编码r[x]代入演绎过程函数Fpshow，若判断动作编码f[x]与反馈动作编码r[x]不相等，则VPshowe[x]继续执行，否则暂停VPshowe[x]演绎执行；等待消费者输入交互信息w’，消费者输入交互信息w’后，产生动作编码w[x]，并将交互信息w’进行分类保存，VPshowe[x]继续执行。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电子身份信息进行认证，包括：
当接收到所述消费者发起的登入请求时，反馈第一询问信息；所述第一询问信息用于询问唯一识别号；
接收所述消费者反馈的唯一识别号；
基于所述唯一识别号反馈第二询问信息；所述第二询问信息用于采集所述消费者的生物特征信息；
采集所述消费者的生物特征信息，并基于所述生物特征信息生成生物特征识别码；
将所述生物特征识别码与预先存储的生物特征识别码进行比对，确定所述消费者的认证结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子身份信息包括账户、密码、签名密钥、手机号码和面容生物学识别信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略，包括：
对交互信息w’进行分类，与动作编码w[x]一起进行频度计算，得出数组w’[n]，将数组w’[n]中的数值按照数值大小排序，得到频度值函数Fsuggest；
将消费者选择的商品e[x]代入Fsuggest，得到消费者所选择商品e[x]的频度数值xe，保存该频度数值xe；
将商品e[x]所在的商品分类中的其他同类商品e[x2]，根据该其他同类商品在频度数值xe中对应的所有数值x2e，生成数组x2e[n]，将数组x2e[n]中的数值按照数值大小排序，得出消费者选择的频度最大值Max(x2e)所对应的商品e[mx2];
将商品e[mx2]反馈给消费者。
5.一种基于AI技术的商品营销和交易装置，其特征在于，应用于商品营销和交易系统中的商家端，所述商品营销和交易装置包括：
认证模块，用于获取消费者的电子身份信息；对所述电子身份信息进行认证；
互动模块，用于确定与所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物用于从商品演绎数据库中调取商品对应的营销演绎算法，该营销演绎算法为声音、图像、视频、文字、虚拟场景技术的组合，演绎算法中设置交互任务节点，所述消费者通过所述交互任务节点与所述AI人物进行互动，AI人物用于标记和存储所述消费者的互动信息；根据所述消费者的互动信息确定商品推荐策略；所述AI人物用于通过预设的展示形式输出所述商品推荐策略；获取所述消费者基于所述商品推荐策略选定的待购买商品；基于所述待购买商品生成待购买商品列表；所述AI人物用于基于所述待购买商品列表生成电子合同，将所述电子合同推送给消费者端的消费者；
交易模块，用于确定所述消费者完成所述电子合同的确认以及支付，将所述电子合同标记为生效，并将生效的电子合同对应的成交商品从所述待购买商品列表中删除，以及将所述成交商品增加到成交商品列表中，并通知所述消费者交易完成；
售后模块，用于根据所述成交商品的信息生成定时配送服务计划，并执行所述定时配送服务计划；设置所述消费者的售后交互节点；所述AI人物用于将所述定时配送服务计划推送给消费者，并通过所述售后交互节点与所述消费者进行商品售后服务的互动；
所述互动模块还用于：建立AI人物数据库A；其中的AI人物包括：商品服务所需要的销售员、咨询顾问、服务人员，并基于各个AI人物生成人物编码数组a[n]；建立AI人物特征数据库B；其中的AI人物特征包含职业编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码，并根据各个AI人物特征生成人物特征数组b[n]；建立AI人物动作数据库C；其中包含动作编码、语言特征编码、交互节点编码，并根据各个AI人物动作生成人物动作编码数组c[n]；基于数组a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C库之间的逻辑运算关系，生成AI人物算法;建立真实人物特征数据库D，其中包括人员编码、容貌特征编码、性别特征编码、声音特征编码、个性化编码，并根据各个真实人物特征生成真实人物特征编码数组d[n]；基于数组d[n]、a[n]、b[n]、c[n]建立A、B、C、D库逻辑运算关系，生成真实人物与AI人物之间的匹配算法；所述确定与所述消费者匹配的AI人物，包括：获取消费者选择的真实人物d[x]，根据所述真实人物d[x]、所述AI人物算法、所述匹配算法确定所述消费者匹配的AI人物；所述AI人物表示为dx1；
建立商品数据库E，包括商品编码、商品规格、商品价格、商品3维特征编码、商品照片、商品视频、商品音频，并根据商品3维特征编码生成商品特征编码数组e[n]；建立商品演绎数据库F，包括商品3维特征编码、交互节点编码、场景编码、演绎动作编码，并根据商品编码建立F数据库逻辑运算关系，得到商品演绎过程函数Fpshow；建立商家机构数据库G，包括商家3维环境特征编码、环境照片、环境视频，并根据商家3维环境特征编码建立G数据库逻辑运算关系，得到商家环境场景演绎过程函数Fvshow；获取所述消费者选择的商品编码e[x]，将dx1以及e[x]代入商品演绎过程函数Fpshow，生成商品演绎过程Pshowe[x]；将Pshowe[x]代入环境演绎函数Fvshow，得到完整的商家环境场景演绎过程VPshowe[x];其中，所述消费者每产生一次交互节点动作，生成一个动作编码f[x]，将该动作编码f[x]传入Faitrans得到dx1的反馈动作编码r[x]，将该反馈动作编码r[x]代入演绎过程函数Fpshow，若判断动作编码f[x]与反馈动作编码r[x]不相等，则VPshowe[x]继续执行，否则暂停VPshowe[x]演绎执行；等待消费者输入交互信息w’，消费者输入交互信息w’后，产生动作编码w[x]，并将交互信息w’进行分类保存，VPshowe[x]继续执行。
6.一种基于AI技术的商品营销和交易系统，其特征在于，包括：
商家端；以及与所述商家端通信连接的消费者端；
所述商家端用于执行如权利要求1-4任一项所述的商品营销和交易方法。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；与所述处理器通信连接的存储器；
所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如权利要求1-4任一项所述的商品营销和交易方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机运行时，执行如权利要求1-4任一项所述的商品营销和交易方法。
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GR01 Patent grant
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