人工智能將在零售業(yè)實現(xiàn)自動化管理,將帶來怎樣?

“人工智能在零售行業(yè)的應(yīng)用,除了前端消費(fèi)者體驗的優(yōu)化,還將在企業(yè)后端發(fā)揮巨大的作用。” 李寧集團(tuán) IT 總監(jiān)朱遠(yuǎn)剛?cè)涨霸诮邮苡浾卟稍L時表示,“一方面是在產(chǎn)品設(shè)計研發(fā)階段,設(shè)計師可以借助AI技術(shù)大大提高設(shè)計的速度和效率。另一方面是在業(yè)務(wù)決策中,AI不僅可以幫助企業(yè)做數(shù)據(jù)分析,還可以進(jìn)行自動化決策。”

 

為消費(fèi)者提供“炫酷”的體驗

事實上,我們已經(jīng)看到AI在人們生活衣食住行各個角落提供了諸多的便利。當(dāng)我們通過淘寶、京東、唯品會等電商平臺網(wǎng)購時,就已經(jīng)在接觸AI。譬如,在搜索商品時頁面出現(xiàn)“相似商品”的圖案,這就是最簡單的AI應(yīng)用,即借助AI技術(shù)自動為購物者提供有效的建議,減少消費(fèi)者瀏覽商品的時間和精力。

 

然而,消費(fèi)者在購物過程中僅僅是通過關(guān)鍵字來搜索顯然已經(jīng)不是最優(yōu)化的體驗,也不能滿足現(xiàn)下消費(fèi)者的“胃口”。使用文字、語音和圖片進(jìn)行綜合搜索正在成為新的趨勢,無疑這將為用戶提供更豐富、更有效的搜索渠道。這種模式被稱為“多模態(tài)購物”。

 

 

舉例來說,基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的圖像識別能力,就比標(biāo)準(zhǔn)的圖像識別更準(zhǔn)確,并隨著時間的推移,獲得越來越高的精準(zhǔn)度。無論是看到一個喜歡的顏色、一種喜歡的材質(zhì)、還是一款喜歡的商品,我們都可以拍下來,通過圖片搜索出類似的產(chǎn)品。這對于“剁手黨”而言無疑是巨大的福音。

 

美國一家紅遍全球的裝修設(shè)計網(wǎng)站——Houzz已經(jīng)通過一套能夠掃描包含家具和配件的房間圖像的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),并且在自己的數(shù)據(jù)庫中為消費(fèi)者提供類似家居的購買渠道。該平臺在2014年推出,目前已經(jīng)通過15,000個商家提供了約600萬種產(chǎn)品。

 

不久前,F(xiàn)acebook也推出了類似技術(shù)的自動替代文本,通過圖像的研究為視障者提供書面描述。此外,Google還推出了根據(jù)地標(biāo)線索如植被類型、建筑風(fēng)格、道路上的車輛等就可以識別拍攝照片位置的深度學(xué)習(xí)程序PlaNet。

 

據(jù)Gartner預(yù)測,到2020年,85%的消費(fèi)者互動將通過AI實現(xiàn)自動化管理,跨渠道機(jī)器人能夠在2018年之前識別消費(fèi)者的聲音和面孔。

 

當(dāng)然,目前就行業(yè)應(yīng)用而言,我們只接觸到AI的皮毛,無論是企業(yè)還是消費(fèi)者都期待AI技術(shù)在商業(yè)環(huán)境中有更大的發(fā)展空間,譬如為品牌商和消費(fèi)者之間的互動提供更多的新形式、打造更為個性化的體驗,而這也必然是未來的商業(yè)趨勢。在接下來的幾年中,基于AI的類似于Google Home、Siri和Cortana的購物助手將大量接入到各類數(shù)字設(shè)備和平臺中,使得消費(fèi)者的所有購物行為都可以通過圖片、語音和文字進(jìn)行。AI個人助理將變得無處不在,變成我們?nèi)粘I钪械囊徊糠?,加之虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實平臺的商業(yè)化,我們在短信、微信、Instagram、淘寶等各種APP上的體驗都將變得越來越智能化、越來越“炫酷”。

 

 

以數(shù)據(jù)“養(yǎng)”算法,不斷調(diào)優(yōu)模型

AI從概念提出至今已經(jīng)足足60年,而直到近兩年來才慢慢從科幻領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到商業(yè)應(yīng)用,這得益于強(qiáng)大的新型GPU、專用的硬件、全新的算法以及深度學(xué)習(xí)平臺等技術(shù)的全面發(fā)展,使得大量輸入的數(shù)據(jù)可以被計算。與此同時,技術(shù)的更新迭代也正不斷推動新的算法的出現(xiàn),從而大大增加機(jī)器學(xué)習(xí)的速度和深度。當(dāng)下,深度學(xué)習(xí)甚至可以做到在短短幾秒鐘內(nèi)跨越數(shù)十億個數(shù)據(jù)點(diǎn)、數(shù)千個信號和數(shù)十個層次。

 

基于此,AI對于零售行業(yè)的“改造”將不僅僅是在消費(fèi)者的體驗端。具體來說,AI本身是一種“催化劑”而不是獨(dú)立存在的技術(shù),因而,隨著更多、更復(fù)雜的應(yīng)用程序的推出,企業(yè)應(yīng)該關(guān)注的重點(diǎn)方向是如何更好地利用數(shù)據(jù)釋放AI的價值。在與消費(fèi)者的互動中,能夠產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),并且反饋到AI算法平臺中,不斷調(diào)整和優(yōu)化語義理解、預(yù)測模型和深度學(xué)習(xí)模型,形成對應(yīng)的知識圖譜和畫像,建立知識庫,從而更深入地分析消費(fèi)者偏好和需求,為消費(fèi)者創(chuàng)造高度個性化的服務(wù)和體驗。

 

 

目前,已經(jīng)有許多零售商已經(jīng)部署了相關(guān)軟件或平臺,使計算機(jī)能夠更好地預(yù)測和實時提供智能選擇。

 

以李寧公司為例,結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),并基于單店需求分析、商品賣點(diǎn)分析、競品和相似款分析、需求預(yù)測、需求與供應(yīng)計劃建議等算法和模型,李寧公司已經(jīng)實現(xiàn)了對不同消費(fèi)者及地區(qū)的差異化營銷和個性化跟蹤服務(wù),并通過對消費(fèi)者需求進(jìn)行預(yù)測,幫助集團(tuán)更好地進(jìn)行產(chǎn)品規(guī)劃設(shè)計、單店組貨分析、匹配產(chǎn)品需求與供應(yīng)鏈生產(chǎn)計劃,在快速滿足消費(fèi)者需求的同時,優(yōu)化內(nèi)部成本,最大化企業(yè)利潤。

 

再舉個國外的例子,eBay推出的個人購物助手eBay ShopBot,可以通過消費(fèi)者數(shù)據(jù)的反饋,分析消費(fèi)者喜歡的衣服尺寸或者品牌,并進(jìn)行針對性的推送。所以當(dāng)你喜歡阿迪達(dá)斯時,便不會繼續(xù)推送給你耐克的相關(guān)信息。此外,eBay ShopBot還可以通過計算機(jī)視覺技術(shù),根據(jù)類似的圖像或照片,匹配找到相類似的產(chǎn)品。

 

總結(jié):AI在零售行業(yè)的五大應(yīng)用場景

總而言之,由AI引發(fā)的創(chuàng)新模式的確為零售企業(yè)提供了許多新的機(jī)會,為消費(fèi)者打造一個高度語境化和個性化的購物體驗和場景。

 

 

這里再總結(jié)一下目前AI在零售行業(yè)的五大應(yīng)用場景:

 

計算機(jī)視覺和模式識別。電商平臺每天都有數(shù)百萬張圖片,而通過計算機(jī)視覺和模式識別等深度學(xué)習(xí)技術(shù),將通過對大量圖像進(jìn)行分類和搜索,在不完整信息的情況下,自動識別圖像和文本中的關(guān)鍵要素,為消費(fèi)者提供個性化和便捷的消費(fèi)體驗。

 

消費(fèi)者分析。由于每個個體消費(fèi)者的數(shù)據(jù)量在不斷增加,許多公司推出了基于AI的新一代數(shù)據(jù)分析平臺,從而徹底改變零售企業(yè)的分析能力。通過集成傳感器和特征學(xué)習(xí),使得零售商更好地分配營銷支出,識別和培育高價值客戶,最大限度地減少對無利潤客戶的影響。

 

“碎片化購物”與NLP(自然語言處理)。移動設(shè)備和應(yīng)用程序的普及,使得越來越多的消費(fèi)者習(xí)慣在碎片化的時間進(jìn)行線上購物,如何將他們的這一系列瀏覽記錄、消費(fèi)歷史等分解成數(shù)百個碎片化的實時決策,幫助消費(fèi)者在購物中做出更明智的選擇,對于零售企業(yè)而言將變得至關(guān)重要。在這一過程中,NLP(自然語言處理)將會發(fā)揮非常大的價值。

 

智能庫存管理。有部分零售企業(yè)已經(jīng)開始使用人工智能管理倉庫庫存,如應(yīng)用基于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的尺寸、包裝解決方案,以消費(fèi)者需求的精準(zhǔn)預(yù)測來優(yōu)化庫存管理等等。

 

人機(jī)交互與合作。人機(jī)交互(HCI)的重點(diǎn)是人與計算機(jī)之間的接口和通信,而人機(jī)合作(HMC)將是人機(jī)交互的下一步,即融合人類的創(chuàng)造力和常識,強(qiáng)化機(jī)器的認(rèn)知。盡管計算機(jī)視覺近期取得了大量進(jìn)展,但要實現(xiàn)更精準(zhǔn)的識別,海需要機(jī)器和人之間的協(xié)作,才能構(gòu)建用于增強(qiáng)特殊的圖像識別解決方案的數(shù)據(jù)集,從而不斷優(yōu)化機(jī)器的圖像識別能力。

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