美国家居电商平台 Wayfair 正借助 OpenAI 模型提升电商客服效率与商品目录准确性，通过自动化客服工单分诊，并大规模优化数百万条产品属性。据 OpenAI News 披露，Wayfair 将 OpenAI 模型用于两处核心业务环节：一是支持场景，自动完成客服工单的分诊处理，以加快响应速度；二是商品数据场景，在规模化范围内增强和改进数百万条产品属性，从而提升目录信息的准确度。
这意味着生成式 AI 在电商后端的应用，正从面向消费者的对话交互，延伸到商品数据治理与客服流程调度这类内部运营环节。商品属性是电商搜索、筛选与推荐的基础，属性数据的质量直接影响用户能否找到合适商品；而工单分诊则是客服成本与响应时长的关键节点。Wayfair 的选择显示，此类高频、重复、规模庞大的数据与流程工作，已成为模型落地的主要切入点。
孤本观察：从这次披露看，Wayfair 并未强调模型直接面向消费者，而是优先用于目录数据与工单流转这类"看不见"的中后台环节，这类场景的效果更容易用准确率和处理速度衡量，也更容易复制到其他大型电商平台。不过来源未给出具体提升幅度或覆盖规模，实际收益仍有待更多数据验证。
来源：OpenAI News