在數字化浪潮的推動下，人工智能（AI）算法正成為零售企業(yè)轉型升級的強大驅動力。從個性化推薦到智能庫存管理，AI技術的應用場景日益豐富，為零售行業(yè)帶來了前所未有的變革機遇。本文深入探討AI算法在零售企業(yè)中的應用現狀、核心能力以及具體的落地場景，分享實戰(zhàn)經驗，幫助企業(yè)把握AI技術的價值，實現業(yè)務的創(chuàng)新與增長
近年來，我一直專注于零售行業(yè)的數字化與AI應用實施落地，AI對于個人而言是先進的工具，可以幫我們在生活和工作的過程中提高效率，然而，對于企業(yè)來說，如何將算法大模型與企業(yè)自身應用有效結合，進而將算法轉化為推動業(yè)務發(fā)展的強大動力，這對任何一家企業(yè)都是巨大的挑戰(zhàn)。
由于缺乏先例可循，這就像二三十年前，當中國的企業(yè)開始推行信息化時，必須花費重金聘請外國專家來指導。
但今天的情況已有所不同，大家都站在同一起跑線上，機會對所有人來說都是公平的。
對于我們企業(yè)而言，要想利用好AI算法，就需要我們將AI深度融入到業(yè)務的核心場景之中，有效解決實際的業(yè)務挑戰(zhàn)，而不僅僅是留在制作一張圖片、自動撰寫一份郵件等表層應用場景。
一、零售企業(yè)對算法應用的現狀分析
隨著大模型算法技術的爆炸式發(fā)展，其影響力已遠遠超出了IT行業(yè)的邊界，AI這波火已經滲透蔓延至各個傳統企業(yè)，這兩年我接觸不少國內零售企業(yè)，其中80%以上的企業(yè)都有投資AI大模型算法應用的計劃，以期望通過智能化升級推動業(yè)務的創(chuàng)新和增長。
盡管AI技術的潛力被廣泛認可，許多零售企業(yè)在實際應用上卻顯得猶豫不決。他們對AI的熱潮持觀望態(tài)度，這背后隱藏著幾大挑戰(zhàn)：
1. 信任缺失：傳統零售業(yè)依賴于經過時間考驗的經驗和直覺，而AI算法的“黑箱”特性使得這些企業(yè)難以驗證其可靠性。他們經常質疑：“這個算法真的能解決我們的問題嗎？”這種懷疑源于對AI決策過程的不透明和對傳統方法的依賴。
2. 落地難題：即使對AI抱有興趣，許多企業(yè)也缺乏明確的路徑來實施這些技術。他們不確定如何將AI集成到現有業(yè)務流程中，或者如何衡量AI解決方案的實際效益。
3. 缺乏專業(yè)知識：AI領域的專業(yè)知識門檻較高，而零售企業(yè)往往缺乏這方面的內部專家。這種“不知道如何開始”的感覺，使得他們在AI應用上猶豫不前。
對于企業(yè)持謹慎觀望態(tài)度，這些企業(yè)期望等AI技術成熟且得到廣泛驗證，成本效益可以看到優(yōu)化，以及行業(yè)內能夠涌現更多經過驗證的實踐案例。簡單來說，企業(yè)就是在尋求一套經過時間考驗的、應用成熟、風險可控的策略。
但面對AI的廣泛應用，企業(yè)所迎來的變革遠不止互聯網和移動互聯網時代那般簡單。AI給企業(yè)帶來的不僅僅是如互聯網時代“從線下到線上”“從固定經營到全場景經營”的演進，它更在根本上促進了生產力的飛躍。AI的算法優(yōu)化可以深入到采購、倉儲、配送、銷售等關鍵業(yè)務環(huán)節(jié)，為各個應用場景帶來創(chuàng)新和優(yōu)化，從而實現企業(yè)運營的全面智能化升級。
企業(yè)跟上這波技術變革所需要做的，也不僅僅是買個軟件系統、上個小程序那么簡單，從徹底梳理內部數據資產，到精心打磨適合自身的AI模型的應用場景，再到引進行業(yè)專家以確保技術的落地實施。每一步都至關重要。
這個過程必然耗時耗力，且無法像過去一樣，通過后期“補課”來追趕。最終讓“繼續(xù)等待”與“一步慢步步慢”畫上了等號。
二、讓我們認識一下AI算法有哪些能力？
AI（人工智能）的能力非常廣泛，它們可以模擬人類的認知功能，執(zhí)行多種復雜任務。以下是AI的一些核心能力：機器學習：AI系統能夠通過數據學習和經驗自我優(yōu)化，無需直接編程。深度學習：利用多層神經網絡模擬人類大腦處理信息的方式，AI能夠解析復雜的數據模式。自然語言處理（NLP）：AI具備理解和生成人類語言的能力，涵蓋語言翻譯、情感分析和語音識別等功能。計算機視覺：AI能夠識別并解釋圖像和視頻中的內容，如面部識別和物體分類。語音識別：AI能將語音轉換為文本，并理解口頭指令。推薦系統：根據用戶行為和偏好，AI能夠提供個性化的商品、內容或服務推薦。預測分析：通過數據分析，AI能預測未來趨勢和結果，在金融、醫(yī)療等領域有廣泛應用。自動化和機器人技術：AI可控制機器人等執(zhí)行物理任務，提高效率和準確性。決策支持：AI幫助人類基于大數據做出更加明智的決策，提供深入洞察。模式識別：AI能在各類數據中識別規(guī)律，包括圖像、聲音和文本中的特定模式。規(guī)劃和調度：AI能優(yōu)化任務執(zhí)行計劃，例如物流管理和資源分配。仿真和游戲：在策略性游戲環(huán)境中，如國際象棋和圍棋，AI展現出高超的游戲技巧。知識表示：AI能夠以結構化方式儲存和檢索知識，服務于專家系統及問答系統。搜索和優(yōu)化：AI能在海量數據中搜尋最優(yōu)解或調整參數以達到最佳效果。安全和監(jiān)控：AI可以用于檢測異常行為，增強網絡安全和物理監(jiān)控。
三、結合零售行業(yè)AI算法哪些應用場景可落地？
AI技術在零售企業(yè)中的應用場景，以下是一些具體的可落地應用場景：
1. 個性化推薦系統：通過分析消費者行為和偏好，AI能夠提供個性化的商品推薦，提升顧客滿意度和銷售額。例如，電商平臺如阿里和京東利用AI技術優(yōu)化產品推薦系統，提高用戶滿意度和購買轉化率。
2. 智能庫存管理：AI技術可以預測產品需求，優(yōu)化庫存水平，減少積壓和缺貨情況，從而降低成本并提高效率。零售商如沃爾瑪通過AI優(yōu)化庫存管理，減少積壓和缺貨。
3. 自動化營銷內容生成：AI能夠自動生成營銷文案和廣告內容，節(jié)省時間和資源，同時保持創(chuàng)意和質量。
4. 客戶服務優(yōu)化：利用AI聊天機器人提供24/7的客戶服務，快速響應顧客問題，提升服務體驗。
5. 店面分析和洞察：通過視頻分析等技術，AI可以幫助零售商了解顧客在店內的行為模式，優(yōu)化店面布局和產品陳列。
6. 防損和資產保護：AI技術可以監(jiān)測異常行為，幫助零售商減少盜竊和欺詐行為，保護資產安全。
7. 增強現實體驗：在零售中應用AR技術，提供虛擬試穿、虛擬店鋪瀏覽等互動體驗，吸引顧客并增加購買意愿。
8.供應鏈優(yōu)化：AI可以分析供應鏈數據，預測和調整生產計劃，優(yōu)化物流配送，提高整體供應鏈效率。
9. 新媒體運營：AI技術可以幫助零售企業(yè)在新媒體平臺（如抖音、小紅書、視頻號等）上進行內容創(chuàng)作和用戶互動，提升品牌影響力和用戶參與度。
10. 智能客服和數字助理：基于AI的數字人可以提供智能客服和導購服務，提升顧客服務體驗，同時降低人力成本。
以上都是零售企業(yè)在各個業(yè)務環(huán)節(jié)成熟的應用場景。
四、企業(yè)在評估AI應用的能力時，可以從以下幾個方面來衡量AI技術的價值度：
1、業(yè)務目標對齊：評估AI技術與企業(yè)的業(yè)務目標和戰(zhàn)略是否一致，并探討其在實現這些目標中的潛在貢獻。
2、數據基礎：檢查企業(yè)是否具備支持AI應用開發(fā)和訓練所需的充分高質量數據。
3、技術基礎設施：評估企業(yè)的IT基礎設施是否足以支撐AI技術的應用，涵蓋硬件、軟件及網絡等方面。
4、人才和專業(yè)知識：考量企業(yè)是否擁有或能否獲取AI領域的專業(yè)人才與知識，這對于AI應用的成功至關重要。
5、投資成本效益分析：開展成本效益分析，衡量AI技術的投資成本與預期收益的關系，確保其能帶來正向回報。
同時，企業(yè)還需考慮AI技術的成熟度、可操作性及市場接受度等因素，確保AI應用能夠有效落地，真正創(chuàng)造實際價值。
題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。
