|摘要 |

大语言模型作为颠覆性技术，广泛应用于诸多领域，其在电子商务领域的不同场景中也得以大量应用。本文从电子商务平台的角度，探讨大语言模型在电子商务领域的政策、比较不同电商平台大语言模型的部署和发展，深入分析大语言模型对电子商务平台的影响，包括搜推方式的改变、安全网络环境的构建以及商业模式的创新等。从用户、算力、人才和数据的角度，探讨了大语言模型在电子商务领域应用面临的用户依赖性变强，受算力影响，大语言模型人才紧缺和泄露用户隐私等问题与挑战。针对这些问题与挑战，给出注重用户体验、更新迭代推荐算法，多方面提升、优化和节省算力，健全人才管理体系，建立透明数据管理机制和稳定现有业务等对策与建议，旨在为科研和业界提供一定参考。

| 关键词 |

大语言模型；电子商务

| Abstract |

As a disruptive technology， Large Language Models are widely used in many fields， and they have been applied in different scenarios in the e-commerce field in a wide range of applications. In this paper， from the perspective of e-commerce platforms， we discuss the policy of large language models in the e-commerce field， compare the deployment and development of large language models in different e-commerce platforms， and analyze in depth the impact of large language models on e-commerce platforms， including the change of searching and recommending methods， the construction of a secure network environment， and the innovation of business models. From the perspectives of users， computing power， professionals， and data， we discuss the problems and challenges faced by the application of large language models in e-commerce， such as stronger user dependency， the influence of computing power， the shortage of large language modelling professionals， and the leakage of user privacy. In response to these problems and challenges， we give countermeasures and suggestions such as focusing on user experience， updating and iterating recommendation algorithms， improving， optimizing and saving computing power in various aspects， improving the personnel management system， establishing a transparent data management mechanism， and stabilizing the existing business， etc.， which are intended to provide certain references for the scientific research and the field.

| Keywords |

Large language model；E-commerce

1.引言

2022年底，人工智能公司OpenAI 发布的大语言模型 ChatGPT进入到公众视野，为各行各业的降本增效带来了新思路和新途径。自此，大语言模型在不同领域的应用如雨后春笋般涌现，包括医疗、金融、电子商务等领域。

电子商务是数字经济的重要组成部分。大语言模型的应用会为电子商务领域的智能化发展带来颠覆式影响。

传统电商在信息处理、客户服务、个性化推荐等方面面临着诸多挑战。大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力、知识生成能力和逻辑推理能力，为解决这些问题提供新的思路。它能够更好地理解消费者意图，优化用户体验，提升运营效率，从而推动电子商务向智能化、个性化方向发展，为电商从业者降本增效。大语言模型在电子商务领域中的应用无论是对电商平台和消费者都具有重要的现实意义。然而，当前研究对大语言模型在电子商务领域的应用尚聚焦于单场景的应用和单技术的改进与实现，缺乏全面、系统的梳理和总结。因此，本文从电子商务平台的视角，探讨大语言模型的原理、大语言模型在电商领域的政策、大语言模型在电子商务领域的发展以及大语言模型对电子商务领域商业模式创新的重要作用，为相关研究和实践提供参考。

2.文献综述

2.1大语言模型相关研究

大语言模型（Large Language Model）是深度学习中用于处理自然语言任务的一类模型。基于变换器（Transformer）架构，大语言模型能够捕捉语言中的长距离依赖关系，通过大量的参数来学习和模拟人类语言的复杂性，在多种语言任务上表现出色，如文本生成、翻译、摘要、问答等。大语言模型是人工智能领域的核心技术之一，通过训练大规模文本数据，能够理解和生成自然语言。

自然语言处理的相关研究中，机器学习技术的进步推动了语言和图像生成算法的发展。深度学习的兴起与发展（Peterson et al.， 2022）显著提升了生成模型的性能。随着时间的推移，多种生成模型相继问世，包括生成对抗网络（Goodfellow et al.， 2014）、变分自编码器（Wu et al.， 2021）以及扩散生成模型（Croitoru et al.， 2023）。这些模型在各自领域展现了强大的生成能力。值得注意的是，转换器架构的引入（Vaswani et al.， 2017）为生成模型的发展注入了新的活力。

大语言模型的基础是转换器架构（Vaswani et al.，2017）。在Transformer架构的基础上，一些经典的大规模预训练模型被提出，包括生成预训练转换器（GPT，如GPT-1至GPT-4）（Radford et al.，2018）和双向编码器表示（BERT）（Devlin et al.，2019），显著提升了自然语言生成的效率与质量。为人所熟知的GPT、Deepseek等生成式人工智能，都是以大语言模型为技术基础发展的。

2.2大语言模型在电子商务领域的技术发展与应用研究

鉴于大语言模型在不同领域的广泛应用，其在电子商务领域的技术发展也被研究人员所重视（Pereset al.，2023）。研究表明，大语言模型可以提升营销能力，包括营销活动的设计以及内容的生成；还可以为客户提供个性化服务；以及增强市场调研的能力等（Brandet al.，2023；Paulet al.，2023）。在产品管理方面，大语言模型可以用于产品属性提取（Sinha and Gujral，2024）和推荐（Filandrianoset al.，2025）等。在客户关系方面，大语言模型可以感知消费者情绪（Praveenet al.，2024）、识别消费者偏好（Brandet al.，2023；Goli and Singh，2024）、对消费者进行细分（Liet al.，2025），进而高精度预测消费者行为（Shareefet al.，2024）。

在大语言模型的作用机制方面，现有研究主要集中于数字人技术对消费者意愿作用机制的实证分析。数字人以大语言模型为技术基础，常用于电子商务领域的直播场景。使用数字人进行直播为商家带来降本增效的作用。经过相关研究，数字人直播的互动性、逼真度和个性化特征能够提升消费者的满意度，进而提升消费意愿（孙自梅和朱玉全，2024）。从技术角度来看，真人驱动型技术能够实现高度拟真和互动性强的表现，进而吸引消费者（袁海霞等人，2024）。数字人的形象（可爱度、活力性、专业性和响应性）会影响消费者直播的感知度和接受度（李茸等人，2025）。

当前的研究聚焦于单场景的应用和单技术的改进与实现，尽管这些研究展现了大语言模型在特定任务上的表现能力，但是缺乏对大语言模型在电子商务领域应用的系统性全局性的思考。因此，本文尝试基于电子商务平台的视角，对大语言模型在电子商务领域应用的场景、机遇与挑战进行探讨，以期为相关研究和实践应用提供参考。

3.大语言模型的相关政策

在政策层面，国家大力支持大语言模型在多行业、多场景、多业态中的发展。电子商务行业作为数字经济的关键领域，大语言模型在电子商务领域的应用有利于数字经济的高质量发展。

2023年7月15日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局等七个部门发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》。该《办法》鼓励生成式人工智能技术在各行业、各领域的创新应用，推动生成积极健康、向上向善的优质内容，构建应用生态体系。

2023年12月11日，中央经济工作会议强调，要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。2024年12月召开的中央经济工作会议明确提出要“大力提振消费”和“以科技创新引领新质生产力发展”，并将其作为建设现代化产业体系的重要任务，科技创新需要通过“人工智能+”行动等举措，推动新技术、新产品和新场景的广泛应用。

电子商务是数字经济的关键领域，其发展有利于数实融合，助力传统产业转型升级。大语言模型所引发的新一轮科技革命，也将对电子商务的发展提供管理、运营等方面的更新迭代。因此，大语言模型在电商领域的应用将有助于数字经济的蓬勃发展，促进数实深度融合，能够把握政策机会，将大语言模型实现、运用，能够为经济社会发展和人民生活质量提升创造更有利的条件。

4.大语言模型对电商平台的影响

4.1改变搜推方式

大语言模型可以促使电子商务平台入口逻辑（搜索方式）的根本改变与推荐系统的优化。从操作系统的角度来看，大模型的崭新面貌正在深刻地改变着互联网生态，其创新与发展将带来入口逻辑的重大变革（赵大伟，2023），这一转变重构人机交互的方式，为互联网服务的智能化升级提供全新思路。

在搜索模式方面，大语言模型的智能互动搜索模式有望颠覆传统搜索引擎的模式，成为用户信息检索的首选入口（肖明超，2023）。与传统搜索引擎依赖关键词匹配的被动检索方式不同，大模型通过在大规模数据中筛选、组合信息，为用户提供个性化、精准的搜索结果（范雨田和王晓慧，2024；Filandrianos et al.，2025）。大语言模型能够通过深度理解和上下文分析，为用户提供更直观、更个性化的信息获取体验，这种转变标志着信息检索方式从“以机器为中心”向“以人为中心”的深刻变革（董焕晴、曹高辉、庹沛，2025）。

在推荐系统方面，大语言模型能够通过与用户交互，实时识别用户需求，提供个性化推荐，从而优化用户体验（谭晓影与王小毅，2023；De Freitas et al.，2023; Yinet al.，2024）。大语言模型还可以通过深入分析用户的历史行为、记录等，进行高效的预测，提升推荐结果的精准度和个性化（郭含和陆升冠，2024；Spatharioti et al.，2023）。

4.2支持风险管理与安全

大语言模型助力电子商务平台构建更安全的网络环境。大语言模型的异常识别技术能够为电子商务平台的风险管理提供支持，及时识别潜在的欺诈行为，提高安全性（Li et al.，2025），并且保护用户的隐私（Staab et al.，2024）。

异常与欺诈识别。大语言模型能够深度学习和理解用户的行为模式，在此基础上，迅速捕捉到用户异常行为，降低欺诈事件的发生。可以通过构建用户-设备的异构图，使用注意力机制提升欺诈检测的准确性（Kapale et al.，2024）。

用户隐私保护。大语言模型能够更好地保护用户的个人信息（Staab et al.，2024; Wang et al.，2024；Yao et al.，2024）。平台利用大语言模型的学习和识别能力，发现并阻止潜在的个人信息泄露行为，降低隐私泄露的风险，维护用户隐私安全。

4.3促进商业模式创新

大语言模型引领电商平台迈向沉浸式购物新时代。用前沿科技驱动消费场景创新，本质在于将高科技蕴含的未来性、智能性、沉浸性与设计性赋能于消费场景中，并服务于最终需求（崔宏轶，2025）。大语言模型技术与消费领域深度融合，将拓展出更多更强体验感、现代感的新型消费场景 （杜晋海，2024）。

大语言模型的多模态处理技术和能力为用户提供更丰富、沉浸的体验（毛雪，2024），提供更智能的客户服务（Jonnala，2024；宋信强、刘明杰与陈家和，2023；薛帅，2024）。虚拟试穿、智能导购等功能通过大模型的智能化应用实现，为用户创造了更便捷、个性化的购物环境（李昱和苟芳晴，2024）。与元宇宙技术结合，大语言模型提供了多感官交互的虚拟购物场景（许雪晨等，2023；梅琪和黄旭强，2024）。

5.大语言模型的应用为电商平台带来的问题与挑战

经过以上的分析，大语言模型为电商平台带来前所未有的改变和机遇，与此同时，挑战也随之而来。电商平台如何在变革中站稳脚步迎接挑战，是需要认真思考的问题。基于大语言模型的应用，电商平台所面临的问题与挑战主要集中于以下几个方面：

用户方面：对大模型的依赖性变强，期望下限被拉高。技术的提升和改变会使购物环节更便捷和个性化，导致用户对大语言模型的依赖性变强，对智能化和个性化的需求会愈加明显。用户开始期待大语言模型能够理解需求，期望的下限被拉高。抖音推出的“豆包”大模型支持用户上传商品图片，根据图片识别风格、尺寸并推荐相似商品，该功能上线后用户留存率提升40%，用户对大模型的依赖性变强。

算力方面：电商平台技术基础设施的升级与优化。大语言模型的高效运行需要技术方面的全面升级，需要更多的算力来维护和优化技术设备。中国高性能AI芯片（如英伟达A100/H100）因美国出口管制难以获取。字节跳动2025年计划投入900亿元购买AI算力，但需大量依赖英伟达囤货；科大讯飞在训练星火大模型时，需通过算法优化弥补硬件差距，导致研发周期延长30%。

人才方面：大模型的人才培养的需求增加。作为新技术和新机遇，大语言模型方面人才的培养和引进也是电商平台面临的重要挑战之一。麦肯锡发布报告称，预计到2030年，中国的AI人才供应只有市场需求的三分之一，人才缺口达400万。如何培养既懂大语言模型技术，又了解电子商务的相关业务流程和需求的人才，填补人才需求的缺口是电商平台需要思考的问题。

数据方面：隐私保护和数据安全及数据治理和合规挑战。随着大模型应用的广泛拓展和不断升级，电商平台在处理用户数据方面面临着巨大挑战。隐私和安全性问题备受关注，成为平台须需解决的重要议题。有研究发现，用户与ChatGPT的对话可能泄露居住地址、职业等敏感信息。当用户询问家庭防盗系统推荐时，模型通过关联历史对话中的门窗型号和区域方言，推断出用户所在城市，准确率达73%（Staab et al.，2023），泄露用户的个人隐私。

竞争方面：要把握好整合与创新的平衡，积极发展，应对挑战。大模型作为新兴领域带来了巨大的创新潜力，可以提升用户体验、推动智能化服务，并为平台创造更多商业价值。然而，要确保大模型能够有效整合到商业运营中，平台必须谨慎平衡大模型技术和电商平台业务，避免在引入新技术的同时破坏现有商业模型。另外，电商平台需要在技术和业务层面上找到平衡点，以充分发挥大模型的优势。

6.大语言模型在电商领域应用的对策建议

为了迎接挑战、解决问题，电子商务平台可以从以下几个方面开展工作：

一是关注用户体验，不断更新迭代推荐算法与个性化服务。电商平台需要不断更新基于大语言模型的推荐算法，实现搜索结果的个性化，满足用户的需求。另外，电商平台还需要在大语言模型的应用中充分关注用户体验，根据用户与大语言模型的交互及其反馈，不断更新迭代功能设置和业务策略，提高用户黏性和忠诚度。

二是多方面提升、优化和节省算力。在硬件方面，平台可以增加服务器数量对现有服务器进行扩容或引入更多服务器节点；引入高性能GPU和芯片可以加快大语言模型的运算速度；优化网络结构，确保数据的快速传输和高效处理，提高整体的计算性能。在软件方面，平台还可以提升技术和算法，比如Deepseek强化推理的创新，通过效率革命节省了大量算力。以DeepSeek为代表的模型强化训练方法提升长链推理能力，在后训练阶段开启智能涌现通道，使尺度定律继续驱动大语言模型的性能提升。因此，平台也可以从技术角度出发，不断改进技术和算法，从而提高算力利用效能，更好地迎接挑战。

三是重视人才引进、培养，健全人才管理体系。电商平台提升大语言模型人才引进的力度，增加懂技术的新员工；还可以培养老员工，提升其对大语言模型的学习和应用能力。建立健全的人才管理体系，确保团队能紧密配合高效运作。电子商务平台还可以与高校和研究机构合作，与大语言模型领域的前沿技术持续关注和不断学习。

四是建立透明数据管理机制，保证合规性。为了确保用户数据得到妥善处理，电商平台必须制定更为严格的隐私政策。这不仅涉及用户个人信息的保护，还需采取有效措施来防范潜在的数据泄露和滥用风险。在大模型背后，电商平台需要建立透明的数据管理机制，以赢得用户的信任。这意味着平台必须加强数据治理，确保数据的合法性、安全性和隐私保护通过提供可追溯、可控制的数据管理方式，电商平台可以更好地回应用户关切，建立用户与平台之间的信赖关系。大模型的更新迭代，电商平台还需应对随之不断变化的数据法律法规，要确保大模型应用的合规性。

五是稳定现有业务，不断发展技术。平台在维持现有业务稳定的同时，通过引入大模型实现创新，为现有业务降本增效，为用户提供更个性化、智能化的服务，从而赢得市场份额。成功整合大模型应用将为电商平台带来更高的用户黏性、更好的商业表现，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

7.结语

电商垂直领域大模型是顺应历史潮流的，有利于数字经济发展，促进数实深度融合的新兴力量。随着大语言模型在电商领域的广泛应用，电商平台在提升用户体验、推动商业创新等方面迎来了巨大的机遇。大模型的智能化应用不仅提供了更个性化、智能化的服务，还推动了商业模式的创新，助力电子商务平台在激烈竞争中脱颖而出。电商平台需要在大模型发展的浪潮中，站稳脚步，迎接挑战。只有守正创新，才能保持市场竞争力，百尺竿头，更进一步。

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作者简介

田泽金 宁波财经学院，金融与信息学院博士、讲师

章栩 宁波财经学院金融与信息学院本科生

鲁荔 宁波财经学院金融与信息学院本科生

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参考文献