从场景的角度来分析，电商平台更有利于体现A的实际作用与价值，进而提升消费者的体验。很多传统电商平台仅限于将多元化商品展示出来，等待消费者前来光顾。在拼多多搭建的全新消费场景下，平台主动为用户提供符合其需求的商品，这种场景更有利于发挥Al的作用。
传统模式下，电商平台聚焦于关键词的选择，在分析用户上网记录、注册信息的基础上对其相关特征进行把握，据此实施商品推荐。相比之下，拼多多突破了这种思维，旨在通过推荐方式对消费者的潜在需求进行挖掘，在这种模式下，拼多多采用了不同于其他电商平台的新技术。
Al的应用能够推动多个领域的发展，但Al还无法完全取代传统的人工劳作，在为消费者提供商品及服务的过程中，平台仍然需要发挥人的监管作用。
很多商家会根据消费者的购物行为进行商品推荐，但在这个环节需要注意的是，用户的消费行为分为两种：一种是正向行为，一种是负向行为。依据负向行为进行商品推荐虽然能够增加平台的利润所得，但立足于长远发展角度来分析，这种运营方式无法给消费者提供价值，难以提升平台发展的持续性，因此在设计算法时，应该对用户的正向消费行为和负向消费行为进行有效区分。
在这个环节，拼多多在分析用户社交分享行为的基础上，选用合适的算法模型，对于分析结果中存在的负面因素进行识别，然后运用算法对这些不良因素进行控制。在这个过程中，平台需要将多种多样的现实状况进行收集与分析，这个工作需要投入大量时间与精力，但对平台而言却非常重要。
平台应该尽量选用正向的算法。在其整体运营过程中，用户的点击行为及浏览行为会产生大量数据，负面数据在总体中所占比重较低，但如果缺乏负面数据，平台最终的算法结果就是不完整的，且可能存在较大的误差。选定模型后，鉴于负面数据比较有限，平台在分析过程中应该综合考虑总体趋势及其中掺杂的随机性，并为此投入足够的资源支持。
现如今，越来越多的行业在运用AI的过程中强调要遵循正确的价值观。专业的AI研究者或分析人士，在具备建模能力、算法应用能力的同时，还应该注重对人性的认知，了解当下的社会环境及其发展趋势。
如果听任机器的自驱动，就可能偏离正确的价值观，导致平台围绕人性缺陷开展商品运营。拼多多的核心团队拥有丰富的电商运营经验，早在选用平台模型时就对这个问题进行了分析，并在后期发展过程中不断提高自身的Al应用能力，解决在实践过程中遇到的问题。
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