Dermalogica 和 HelloBiome 如何利用人工智能实现个性化美容

当 HelloBiome 创始人 Elsa Jungman 博士了解到微生物组（即生活在体内并有助于整体健康的数十亿微生物）时，她立即寻求利用这一发现的数据，但意识到我们所做的事情还很少。

“没有多样化的数据面板来了解我们的 [microbiome] Jungman 在与 Dermalogica 全球首席执行官 Aurelian Lis 讨论人工智能对美容的影响时说道，对话由 TD Cowen 董事总经理兼高级股票研究分析师 Oliver Chen 主持。

因此，Jungman 开始创建她所需的数据库，利用人工智能开发家用微生物组测试套件，K18 和 Credo Beauty 等品牌使用其结果来为产品开发提供信息。

“我们使用人工智能来训练所谓的‘分类器’，它试图了解传统干性和油性皮肤类型之外的皮肤分类； Jungman 说：“我们正在尝试了解微生物组测序信息。”他的下一步是使用基于人工智能的预测模型来“为每一个问题开发最佳解决方案”。 [skin] 模型，并预测哪种新成分或配方将具有最佳效果。

虽然 Dermalogica 还使用人工智能来通知配方流程，但它还利用技术来简化内部运营。

“人工智能帮助整个组织实现技术民主化，”利斯说。 “我们非常乐观地相信，这是公司每个人、每个部门的助手。”

他表示，该技术并不是要取代 Tableau 或资源规划软件等分析平台，而是为品牌发展带来更多情感和个性化，这或许与某些人的看法相反。

“人工智能将提高标准，因为每家公司都能够个性化这一事实： [a consumer’s] 位于网站右上角的名字将意味着越来越少——纯奢侈品的差异化因素将回归到人与人之间的接触，”Lis 说。 “我们需要花时间通过人工智能让人与人之间的接触变得令人兴奋。”

值得注意的是，正如陈所说，“培训是人工智能的秘密武器”——而那些使用该技术的人有道德责任来培训它，而不允许有意识或无意识的偏见。

“每天都会出现新的工具和销售助理，有时我会问创始人，‘你们是如何训练这个模型的？’，他们几乎无法告诉我，”Jungman 说。

“该公司的做法让我相当害怕：让我们将所有数据放入数据湖中，并且不定义我们将使用它做什么，”利斯说。 “当你想做某事时，你会从问题开始，而不是从答案开始。”

Dermalogica 采用特定于用例的方法来训练其人工智能模型、上传趋势报告、电子邮件交换，甚至一年的客户服务电话，“我们不仅用它来检测谁 [the consumer] 谈到，还有电话背后的情感，”利斯说。

“最大的风险是我们这个行业不拥抱人工智能并依赖这项技术，”他说。