「幫我揀部手提電腦，返工用，唔好太貴。」
以前，你可能會開幾個網站比較規格，再問朋友意見。依家，你可以將呢個要求交畀 AI，叫佢整理選擇、比較價錢，甚至準備購買。
問題係，當你只講咗一句「返工用」，AI 真係知道你要乜？
Visa 於 11 月 5 日公布一套 AI 購物測試，讓來自 12 間實驗室嘅 22 個模型，處理 15 種購物情境。整體測試通過率為 57.2%，即 42.8% 未能過關；表現最好嘅模型，通過率則達 82.2%。
呢個數字要睇清楚。測試重點係 AI 能否透過對話問出客戶需要，再正確決定買或者唔買，並非真實市場嘅付款失敗率。Visa 表示，之後先會將測試延伸至結帳、付款同落單。值得留意嘅係，喺失敗測試當中，有 54% 仍然以選擇購買作結——即使 AI 未問齊要求，或者揀咗唔符合需要嘅產品。
原來，購物最難嘅一步，可能係問清楚客人到底想買乜。
以手提電腦為例，「返工用」可以有好多意思。有人每日要帶住出街，重量同電池時間最重要；有人需要用指定會計軟件；有人只係覆電郵，但公司要求接駁兩個外置螢幕。
如果 AI 未問清楚，就根據評價、價錢同熱門程度推薦，答案可以寫得非常完整，最後仍然買錯。
以上係假設情境，但對做生意嘅人應該唔陌生。一個有經驗嘅銷售，通常會追問幾句，先知道客人最初講出口嘅要求，同真正影響決定嘅條件，有幾大距離。
企業設計 AI 導購，亦值得將呢一步放返入流程。
假設客人話想買一部打印機，系統應該先了解每月印幾多張、需唔需要彩色、有冇雙面掃描要求，再比較適合型號。如果現有產品滿足唔到，佢亦應該可以清楚講：「暫時冇合適選擇。」
呢種回覆未必即刻帶來訂單，但可以減少錯配、退貨同之後嘅客訴。
對準備引入 AI 嘅商戶而言，測試時亦可以多加幾種情境：客人資料未講齊、預算同要求有衝突、庫存產品全部唔適合。觀察系統會唔會繼續追問，會唔會承認限制，以及幾時交畀真人處理。
一次推薦成功，只能證明佢今次做到；穩定處理唔同客人，先係可以放心投入服務嘅基礎。
至於付款權限，可以按工作性質逐步開放。先協助搵資料同比較，再準備購物清單；去到落單之前，列清楚型號、數量、總額同未確認條件，讓用戶作最後決定。
AI 購物助手要建立信任，需要累積嘅，係一次又一次理解正確、選擇合理，而且願意喺資料不足時停低。
當 AI 同你講「呢款最適合你」，你想知道嘅，應該仲有一句：佢究竟問清楚咗幾多？
出處：Visa｜AI 購物基準測試（2026 年 11 月 5 日）。本文包含 SRAM 獨立編輯分析。
作者：SRAM