数据库|AI技术在零售业如何落地？
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人工智能时代已经来临 ， AI技术想要在零售行业获得广泛而普及的应用 ， 需要在当下有更全面的布局和更深入的考量 。 目前AI技术在零售行业主要有两方面的应用：一是无人化方案 ， 前面已经做了讨论 ， 第二个是线下数字化方案 ， 就是通过以计算机视觉为主的技术去分析线下用户的行为 。 除此以外还有一些泛AI技术 ， 以数据分析为主 。
零售企业对于AI驱动业绩增长的价值是毫无疑问的 ， 那么在AI这个方向都做到什么程度了呢?从观远接触的客户中我们同样发现 ， 近年来企业对AI赋能生产的热情高涨 ， 虽然有一小部分还处于观望和寻找方向的阶段 ， 但绝大部分都已经开始了小规模的探索并评估可行性 。
一些领先的头部企业在AI应用方向上同样走的也很靠前 ， 观远已经协助多个客户将AI应用落地 ， 真正开始让AI技术嵌入企业关键业务流程发挥作用 。 其中一些最有前瞻性的企业甚至已经开始规划AI蓝图 ， 要在当前基础上让AI赋能贯穿各个业务环节 ， 实现数据驱动的企业决策 。 可以说 ， AI应用正当其时 ， 还在观望的企业应该尽快寻找切入点 ， 而已经有了一些探索积累的 ， 更要尽快迈出生产落地这关键一步 。
AI技术必须结合实际的业务和场景去不断的优化 ， 才能在一个细小的垂直领域内达到足够高的可行性 。 这对一个AI技术公司提出了更高的要求 ， 除了通过数据去提升算法以外 ， 还有可能深度的参与到实际运营场景 ， 通过运营方式等物理条件的改变去优化整体解决方案 。 无人零售和相关的AI技术都基本已经过了资本孵化的上半场 ， 下半场更看重的是实际落地能力 。 只有深度结合细分行业 ， 甚至会直接参与到实际的场景运营中 ， 才可能有生存的机会 。
依靠AI技术来提升业务的自动化程度 。 这种AI落地方式并不改变原有业务流程 ， 而是在业务流程中的某些环节由机器替代人工来执行 ， 提升效率 ， 降低成本 。 此种落地方式操作比较简单 ， 易于企业内部推行 ， 可适用于绝大多数零售行业品牌方 ， 是企业信息化 ， 数智化转型的基础 。
智能化是更高于自动化落地的一种方式 ， 主要利用认知智能技术 ， 让机器具备分析和决策能力 ， 可以模拟人工 ， 对业务流程进行改造 ， 从而创造增量价值 。 例如利用历史销售数据做销量预测 ， 利用在主要进出口安装摄像头来做客流分析预测 ， 这种落地方式需要有较全面、多维度、海量信息数据做支持 ， 比较适用于信息化程度比较高的大品牌方或零售商 。
【数据库|AI技术在零售业如何落地？】“让零售变得更智能” ， 一直是零售行业的发展方向 。 比如电子货架标很早就已有所应用 ， 其原理简单来说 ， 主要是利用电子屏幕替代纸质标签进行价格展示 。 新零售技术企业的价值在于数据整合 。 在大数据方面 ， 线下零售大部分的数据在物理上和逻辑上是分散的 。 技术企业搜集到的数据还需要加工整合 ， 变成数据产品 ， 输出给零售企业 。 对于零售企业来说 ， 它接收到的应该是一个被打包好的工具 ， 可以拿来直接使用 ， 起到增收降本提效的作用 。
伴随着AI技术、物联网、摄像头等科技的发展 ， 以及各种技术与行业的深度融合 ， 在零售行业催生了一种新的商业模式 。 市场涌现出了一大批以无人货架、无人货柜、自助贩卖机、人脸识别支付设备等为形态的产品 。 这种创新方式重构了整个商业模式和产业链结构 ， 从商业本质来讲会有比较可观的前景 ， 但现阶段落地还存在技术实施成本较高以及人们消费习惯短期难以改变的挑战 。
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