10月17日上午，珞珈经管创新论坛第108期在学院319教室成功举行。本次论坛邀请德克萨斯大学达拉斯分校纳维恩·金达尔管理学院谢迎教授作题为“AI-Generated Personalized Review Summaries to Reduce Product Returns: A Language Model Based Framework and Experiment”（人工智能产生的个性化评论总结用于降低产品退货率：基于语言模型的框架设计和实地实验）学术报告。学院黄静、崔楠、徐岚等多名师生参加，论坛由柯丹老师主持。

谢迎教授分享最新研究成果，针对在线零售商面临产品退货率上升问题，提出一种创新的解决方案。她指出，虽然在线评论为消费者提供了宝贵的购物参考，但海量的评论信息往往让消费者难以从中筛选出真正有用的内容。因此，谢教授研究团队开发一个基于语言模型的框架，能够为每个客户-产品对生成个性化的评论摘要。这一框架采用多目标优化方法，在二维空间中对产品评论中的属性和意见进行排名，并将这些信息输入到基于全局注意力的抽象摘要器中，最终生成个性化的评论摘要。谢教授及其团队通过随机控制的数字实验验证该框架的有效性，结果显示，当消费者接收到个性化的评论摘要时，不同产品类别的退货率显著下降。

本次论坛以人工智能技术在市场营销领域的创新应用为核心，围绕“AI-Generated Personalized Review Summaries to Reduce Product Returns”（人工智能生成的个性化评论摘要以降低产品退货率）这一前沿课题，深度挖掘并推广在线零售管理的新策略。谢教授通过详尽阐述其基于语言模型的框架设计与实地实验，生动展示了如何利用科技手段优化用户体验信息，进而有效应对在线零售商面临的产品退货挑战。谢教授不仅分享其研究中的技术创新点，如采用多目标优化算法对产品评论进行精准排序，以及构建基于全局注意力的抽象摘要器以生成个性化评论摘要，还通过实际案例揭示这些策略在降低退货率、提升客户转化率与保留率方面的显著成效，提供关于如何运用先进科技解决现实商业问题的深刻洞见。与会师生均表示受益匪浅，对谢教授精彩分享纷纷表示感谢。

谢迎教授现为德克萨斯大学达拉斯分校（University of Texas at Dallas）纳维恩·金达尔管理学院（Naveen Jindal School of Management）的营销学教授，研究重点是通过量化方法探究信息在消费者决策制定中的作用，并为企业、监管机构及其他利益相关方提供启示。研究成果经常发表于顶尖的营销和管理类期刊上，包括Journal of Marketing Research, Marketing Science, Management Science, and MIS Quarterly.

（通讯员：沈湘；审核：黄敏学）