本文探讨了如何通过构建一个智能的商品价格分析模型，利用人工智能技术整合内外部数据，提升商品数据分析的效率和准确性。从相似度处理到多维度的价格分析，我们展示了一个系统化的框架，帮助企业洞察市场动态，优化定价策略，并最终提升业务决策的科学性和操作效率。

一、现状背景分析

商品主数据是业务正常开展必不可少的组成部分，在实际业务发生之后，为能够不断提升业务开展运转效率、获得更好的业务结果，业务方需要对所产生的商品业务数据进行分析，例如：

• 为即将开展的询比价项目设定合理的预算价格；
• 监控商城平台正在售卖的商品价格相比较其他友商平台是高是低；
• 分析商品价格的历史波动情况及发展趋势。

由于业务方当前可依赖的工具箱不够宽裕，虽然业务方对商品业务数据存在极大分析诉求，但实际分析效果却尽如人意，数据分析的效率也有待提升。

具体表现如下：

• 业务方为能够对历史商品业务数据进行分析所能够借用的工具只有类似传统的EXCEL表格等，导致可分析的数据量级、维度范围及分析的效果不尽如人意，并且会导致工作量巨大；
• 缺失外部第三方数据源，业务方如果要进行商品比价分析，需要人工分别登录到各个竞对平台通过关键属性来进行商品搜索，然后再根据业务方个人经验在搜索结果中找到认为最相似的商品来对比价格。搜索的结果一定是相似度最高的商品吗？如果遇到竞对平台开展促销、设置不同物流政策等如何进行商品价格分析？而且仅能支持单个商品逐一比对，处理效率极大受限；
• 业务方在对商品历史业务分析时常规做法是在SKU维度进行，如果存在协议与SKU商品强绑定，同个商品不同协议中会生成不同SKU编码，限制商品业务数据分析；
• 假设协议与SKU商品为弱绑定关系，虽然SKU商品维度历史商品业务数据有效，但可单个SKU商品可分析数据量的不足及商品价格可分析范围的受限都极大限制了更好价格分析效果的获取。

凡此种种，都导致当前分析商品业务数据的业务诉求受挫。为满足这方面的业务诉求，我们回到商品主数据本身，不同颗粒度商品主数据是由不同属性标签集合组成的结合体。

不同的商品主数据之间的差异是由它们所包含的属性标签集合间差异造成的。

我们可以将无论内部的不同商品主数据，还是来自外部各竞对平台的商品主数据在这个维度统一起来，以此搭建商品主数据科学分析、比较的基础条件，同时前述提到的物流、促销等也可以在这个维度定义为添加到商品主数据本身的不同属性标签，关键就是要组合不同的属性标签集合。

顺着如上思路就可以开始设想如何对商品业务数据进行多维度的商品价格分析。

二、大模型构建

人工智能技术是工具，一种可用于提效降本的工具，随着人工智能技术不断迭代、发展，当前已可以用于解决业务问题。

基于商品主数据属性标签集合的问题解决理念再叠加人工智能技术的加持，构建商品价格智能分析大模型可以很好地解决业务在商品价格数据分析方面所遇到的种种痛点。（如图1）

图1 商品价格智能分析大模型构思

科学规划利用各种可以利用的渠道从外部引入第三方可用商品数据信息，应用人工智能技术汇总内部存量、增量商品主数据信息以及外部三方可用数据源。

第一步：进行相似度处理，通过各维度的属性标签的相似度比对，构造得分=求和各属性标签*得分*权重，即可验证商品的相似度水平，实现相似商品主数据的归集、分堆。在SKU商品维度将商品进行分堆处理，后续如果需要在其他各种颗粒度分析商品数据价格，则可以自由组合来支持相应业务诉求；

第二步：按照商品主数据统一化原则提取、汇总商品数据所包含的标签集合、价格数据集合等，为各种业务商品价格分析场景提供多样“积木”；

第三步：从商品本身出发研究，自由组合属性标签实现商品裸价、+促销价、+物流价、+质保价等各种颗粒度的商品价格分析；

第四步：从供应行为、销售行为、监控行为等角度出发自由组合属性标签分析商品价格。

三、大模型应用

构建的商品价格大模型可以作为各种业务商品价格分析场景的基层通用能力，通过中间转换层的各种转换包装，设计成服务于全业务场景的、丰富多样的商品价格分析产品能力。例如询比价/招投标价格的管理，商品价格的洞察，价格抽查监督，相似商品推荐等等。（如图2）

图2 商品价格智能分析应用场景分析

四、收益分析

产品设计始终服务于用户，构建的商品价格分析大模型服务于各类特定业务场景的商品价格分析产品能力，助力商品数据资产的盘活及丰富，业务决策科学性提高，以及业务实操效率的提升等等。能够极大扩充、丰富业务商品价格分析工具箱，从根本上解决业务在商品价格分析方面所遇到的各类难题。