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AI算法如何驱动零售企业变革——实战经验分享
2024-12-26 22:00

在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)算法正成为零售企业转型升级的强大驱动力。从个性化推荐到智能库存管理,AI技术的应用场景日益丰富,为零售行业带来了前所未有的变革机遇。本文深入探讨AI算法在零售企业中的应用现状、核心能力以及具体的落地场景,分享实战经验,帮助企业把握AI技术的价值,实现业务的创新与增长

AI算法如何驱动零售企业变革——实战经验分享

近年来,我一直专注于零售行业的数字化与AI应用实施落地,AI对于个人而言是先进的工具,可以帮我们在生活和工作的过程中提高效率,然而,对于企业来说,如何将算法大模型与企业自身应用有效结合,进而将算法转化为推动业务发展的强大动力,这对任何一家企业都是巨大的挑战。

由于缺乏先例可循,这就像二三十年前,当中国的企业开始推行信息化时,必须花费重金聘请外国专家来指导。

但今天的情况已有所不同,大家都站在同一起跑线上,机会对所有人来说都是公平的。

对于我们企业而言,要想利用好AI算法,就需要我们将AI深度融入到业务的核心场景之中,有效解决实际的业务挑战,而不仅仅是留在制作一张图片、自动撰写一份邮件等表层应用场景。

随着大模型算法技术的爆炸式发展,其影响力已远远超出了IT行业的边界,AI这波火已经渗透蔓延至各个传统企业,这两年我接触不少国内零售企业,其中80%以上的企业都有投资AI大模型算法应用的计划,以期望通过智能化升级推动业务的创新和增长。

尽管AI技术的潜力被广泛认可,许多零售企业在实际应用上却显得犹豫不决。他们对AI的热潮持观望态度,这背后隐藏着几大挑战:

1. 信任缺失:传统零售业依赖于经过时间考验的经验和直觉,而AI算法的“黑箱”特性使得这些企业难以验证其可靠性。他们经常质疑:“这个算法真的能解决我们的问题吗?”这种怀疑源于对AI决策过程的不透明和对传统方法的依赖。

2. 落地难题:即使对AI抱有兴趣,许多企业也缺乏明确的路径来实施这些技术。他们不确定如何将AI集成到现有业务流程中,或者如何衡量AI解决方案的实际效益。

3. 缺乏专业知识:AI领域的专业知识门槛较高,而零售企业往往缺乏这方面的内部专家。这种“不知道如何开始”的感觉,使得他们在AI应用上犹豫不前。

对于企业持谨慎观望态度,这些企业期望等AI技术成熟且得到广泛验证,成本效益可以看到优化,以及行业内能够涌现更多经过验证的实践案例。简单来说,企业就是在寻求一套经过时间考验的、应用成熟、风险可控的策略。

但面对AI的广泛应用,企业所迎来的变革远不止互联网和移动互联网时代那般简单。AI给企业带来的不仅仅是如互联网时代“从线下到线上”“从固定经营到全场景经营”的演进,它更在根本上促进了生产力的飞跃。AI的算法优化可以深入到采购、仓储、配送、销售等关键业务环节,为各个应用场景带来创新和优化,从而实现企业运营的全面智能化升级。

企业跟上这波技术变革所需要做的,也不仅仅是买个软件系统、上个小程序那么简单,从彻底梳理内部数据资产,到精心打磨适合自身的AI模型的应用场景,再到引进行业专家以确保技术的落地实施。每一步都至关重要。

这个过程必然耗时耗力,且无法像过去一样,通过后期“补课”来追赶。最终让“继续等待”与“一步慢步步慢”画上了等号。

AI(人工智能)的能力非常广泛,它们可以模拟人类的认知功能,执行多种复杂任务。以下是AI的一些核心能力:机器学习:AI系统能够通过数据学习和经验自我优化,无需直接编程。深度学习:利用多层神经网络模拟人类大脑处理信息的方式,AI能够解析复杂的数据模式。自然语言处理(NLP):AI具备理解和生成人类语言的能力,涵盖语言翻译、情感分析和语音识别等功能。计算机视觉:AI能够识别并解释图像和视频中的内容,如面部识别和物体分类。语音识别:AI能将语音转换为文本,并理解口头指令。推荐系统:根据用户行为和偏好,AI能够提供个性化的商品、内容或服务推荐。预测分析:通过数据分析,AI能预测未来趋势和结果,在金融、医疗等领域有广泛应用。自动化和机器人技术:AI可控制机器人等执行物理任务,提高效率和准确性。决策支持:AI帮助人类基于大数据做出更加明智的决策,提供深入洞察。模式识别:AI能在各类数据中识别规律,包括图像、声音和文本中的特定模式。规划和调度:AI能优化任务执行计划,例如物流管理和资源分配。仿真和游戏:在策略性游戏环境中,如国际象棋和围棋,AI展现出高超的游戏技巧。知识表示:AI能够以结构化方式储存和检索知识,服务于专家系统及问答系统。搜索和优化:AI能在海量数据中搜寻最优解或调整参数以达到最佳效果。安全和监控:AI可以用于检测异常行为,增强网络安全和物理监控。

AI技术在零售企业中的应用场景,以下是一些具体的可落地应用场景:

1. 个性化推荐系统:通过分析消费者行为和偏好,AI能够提供个性化的商品推荐,提升顾客满意度和销售额。例如,电商平台如阿里和京东利用AI技术优化产品推荐系统,提高用户满意度和购买转化率。

2. 智能库存管理:AI技术可以预测产品需求,优化库存水平,减少积压和缺货情况,从而降低成本并提高效率。零售商如沃尔玛通过AI优化库存管理,减少积压和缺货。

3. 自动化营销内容生成:AI能够自动生成营销文案和广告内容,节省时间和资源,同时保持创意和质量。

4. 客户服务优化:利用AI聊天机器人提供24/7的客户服务,快速响应顾客问题,提升服务体验。

5. 店面分析和洞察:通过视频分析等技术,AI可以帮助零售商了解顾客在店内的行为模式,优化店面布局和产品陈列。

6. 防损和资产保护:AI技术可以监测异常行为,帮助零售商减少盗窃和欺诈行为,保护资产安全。

7. 增强现实体验:在零售中应用AR技术,提供虚拟试穿、虚拟店铺浏览等互动体验,吸引顾客并增加购买意愿。

8.供应链优化:AI可以分析供应链数据,预测和调整生产计划,优化物流配送,提高整体供应链效率。

9. 新媒体运营:AI技术可以帮助零售企业在新媒体平台(如抖音、小红书、视频号等)上进行内容创作和用户互动,提升品牌影响力和用户参与度。

10. 智能客服和数字助理:基于AI的数字人可以提供智能客服和导购服务,提升顾客服务体验,同时降低人力成本。

以上都是零售企业在各个业务环节成熟的应用场景。

1、业务目标对齐:评估AI技术与企业的业务目标和战略是否一致,并探讨其在实现这些目标中的潜在贡献。

2、数据基础:检查企业是否具备支持AI应用开发和训练所需的充分高质量数据。

3、技术基础设施:评估企业的IT基础设施是否足以支撑AI技术的应用,涵盖硬件、软件及网络等方面。

4、人才和专业知识:考量企业是否拥有或能否获取AI领域的专业人才与知识,这对于AI应用的成功至关重要。

5、投资成本效益分析:开展成本效益分析,衡量AI技术的投资成本与预期收益的关系,确保其能带来正向回报。

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