AI 如何加速商品上架？產品經理在規劃 B 端功能要考量哪些議題？剛好近期參與到「AI 生成商品規格」，在【2025 Generative AI 年會】也不斷被提到，因此這篇想記錄一下我參與這個功能的一些細節。
一、為什麼填寫規格很麻煩
⠀⠀在電商 SaaS 平台做產品，通常是客戶遇到一個明確痛點，期望透過產品功能化來解決，而我們當時收到的一個痛點描述是「上架商品時，填寫規格是一件很繁瑣的事」。
規格像是洗滌方式、產地、材質、適用性別、適穿季節、容量等，每一個賣場都有 5–15 個規格要填寫，這些規格過往都需要人工判斷一個個勾選，例如「材質：棉」、「適穿季節：秋、冬」、「洗滌方式：乾洗」等。
雖然有些電商平台有批次功能可以讓上架人員透過 Excel 大量匯入修改，但填寫 Excel 對於商品上架人員還是相當耗時，且這些規格會根據使用者選到不同「商品分類」而有不同的「商品規格」要填寫，例如：
- 包包：產地、保固期限、材質、圖案、尺寸、包包開法
- 手機：電池容量、保固、狀態、RAM、儲存容量、充電線類型、型號
- 襯衫：領型、適用場合、圖案、季節、袖長、風格、尺碼
且每個電商平台都有自己的規格選單，例如 momo、Yahoo、PChome、Shopee 針對「襯衫」可能商品規格的填寫選項就都不同，這也讓商品上架人員的作業時間很難加快。
因此剛好我參與的產品就是需要解決這個「填寫規格繁瑣」的痛點。
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二、如何透過 AI 填寫商品規格
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▍ 填寫正確的重要性
過往各電商平台導入 AI 功能內多半是「單純生成文案」，例如 AI 生成商品描述、AI 生成行銷簡訊，這種比較偏向創意類型的應用，而非生成一個標準答案。
但這次的 AI 生成商品規格需要「填寫相對正確的答案」，相對正確的意思是試穿季節、尺寸、容量這種規格通常對於企業來說通常會有標準答案，不太能接受 AI 每次都填不同答案，因為萬一消費者是根據這些內容下單，容易造成後續的消費者申訴。
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▍ AI 如何應對正確性
因此這次產品開發的功能就是讓 AI 自動填寫規格，透過商品主檔內的資料，包含商品名稱、商品描述、商品分類等欄位，在轉出各電商平台的賣場檔時，就直接勾完各通路的規格內容。
但過程中遇到一個難題是「若 AI 勾錯，終究要有人進去一個個檢查，可能沒有比真人從頭開始勾選來的快」，假設現在 AI 生成完有兩種情境，客戶會喜歡哪一種：
- 每個選項都有答案，但是正確率約 70%：
- 只有 70% 商品有答案，但是有填寫的正確率都 90% 以上；另外 30% 的商品沒有填寫，但會標示為什麼 AI 填不出來
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前者因為正確率不夠高，客戶還是需要逐一確認，這跟從 0 開始填寫的時間其實差不多，不一定有節省時間。
後者若有填的部分正確率夠高，高到可以不需要人工檢查，這樣上架人員只需要針對沒有填寫的選項進行勾選，理想可以省下 50–70% 時間。
因此根據我們和客戶的來回訪談，客戶的痛點是「要能節省時間，而非亂填後讓他一一檢查」，因此這個功能的目標在於：填寫正確率要夠高。
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但正確率要高又遇到一個問題，「人類想填寫的，和 AI 能判別的有時不一定相同」，以「材質」為例，品牌為了避免客訴，在材質這個規格會勾選「依吊牌顯示」，但 AI 只能判斷「材質 = 棉」這種很直接的答案，AI 無法得知原來需要勾選「依吊牌顯示」，且一開始的商品名稱、商品描述也不會提到這件事，這導致 AI 不論怎麼勾、Prompt 怎麼修都無法完全正確。
因此這時就有了「Rule-based 規則集 / 預設值」的想法。
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Rule-based 規則集 / 預設值的意思是商品上架人員一定都會各自想勾選的「潛規則」，而這些是 AI 無法得知的，那有沒有可能是 100 個規格中，若有踩中 Rule-based 的就先依照標準答案勾一勾，剩下的才是讓 AI 勾選？
因此實際流程會是：
- 規則集判斷：每個客戶都可以先設定自己的「潛規則」，例如「材質就是要選『依吊牌顯示 』」、「品牌就是要選『專櫃 』」。
- AI 判斷：扣除掉上述已經有標準答案的規格，剩下的才送給 AI 勾選。
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▍ 如何讓使用者感知到 AI 的參與
AI 填寫完之後，我們還遇到一個問題：如何讓使用者知道這題是 AI 填寫過的？方便他可以檢查
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因此在設計 Prompt 的時候除了要求 AI 給答案，還要回傳「信心指數、勾選理由」。
- 信心指數超過 OO 分才勾選規格，並說明勾選理由：讓上架人員可以更快檢查每一題是否有勾錯
- 信心指數低於 OO 分就不勾選規格：降低上架人員沒檢查到，因此這種就是自己從頭勾
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三、總結
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上述大概只提到這次規劃「AI 生成商品規格」的一部分概念，但還有一些細節先不展開。
導入 AI 功能對客戶也是一個新嘗試，商品上架對客戶來說是一件嚴肅的事情，對於某些欄位幾乎要求 0 錯誤，不然就容易造成消費者客訴，因此 AI 在其中扮演的角色不是發揮創意，而是要「節省人力」。
客戶在意的是 AI 如何提高正確率、覆蓋率、降低填寫時間等數字，而產品經理的角色就是要驗證這些數字是否達到預期和目標。
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