2.1　人工智能的新零售應用場景

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。它是通過研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能學科研究的主要內容包括知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等（百度百科）。

人工智能這一概念的提出由來已久，最早在20世紀50年代達特茅斯學院的大會上提出，在六十多年的進程中，人工智能的發展跌跌撞撞。20世紀70年代出現的專家系統模擬人類專家的知識和經驗解決特定領域的問題，實現了人工智能從理論研究走向實際應用，從一般推理策略探討轉向運用專門知識的重大突破。專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，推動人工智能走入應用發展的新高潮。但隨后，人工智能在20世紀80年代經歷了寒冬，隨著人工智能的應用規模不斷擴大，專家系統存在的應用領域狹窄，缺乏常識性知識，知識獲取困難，推理方法單一，缺乏分布式功能，難以與現有數據庫兼容等問題逐漸暴露出來。2016年3月，谷歌旗下的DeepMind團隊研發的AlphaGo在一系列比賽中以4∶1的成績擊敗了世界冠軍韓國棋手李世石。這一標志性事件使得人工智能再次回到人們的視線，受到了各行各業的追捧。

過去的二十年，算法的優化，數據的積累和計算力的提升，這三個要素極大地助推了人工智能的崛起。從設備感知，到大數據分析，再到輔助決策，人工智能正越來越多地應用于各個行業，重新塑造各個行業的生態。人工智能應用在零售行業的滲透率逐漸增加，將直接解決零售企業運營中的各類具體問題，顯著提升運營效率。新零售是以數據為驅動的，對人、貨、場等角色及相互關系的重構。實體零售線下門店的現狀目前多是依賴人工完成，如從門店選址到貨品選擇，運營管理，都大量依賴管理人員的經驗。大量依賴人工完成各項工作有著諸多弊端。首先，隨著用工成本的增加，雇用大量的勞動人員會使企業運營成本不斷提高，成為企業的沉重負擔。其次，人在從事簡單重復的勞動工作時容易感到疲勞，疲勞的狀態會使人們工作的精度下降，進而產生各種工作上的誤差，降低服務質量。再者，人的經驗積累緩慢，培養一名經驗豐富的人需要的時間周期很長，在新零售飛速發展的今天，各類人員出現供不應求的局面。人工智能技術的出現，很大程度上緩解了上述問題，在人工智能技術的驅動下，大量目前要求人工決策或人工記錄的場景有極大潛力被智能化自動決策代替。智能化的管理方式可以最大程度地實現標準化運營，降低運營成本，減少經驗因素帶來的影響，幫助零售企業實現中心化、智能化統籌決策，有效提升業績水平。

智能技術在數字化基礎上開始取代人工決策。目前在門店運營、庫存控制、物流優化等環節廣泛采用的數字化智能解決方案大多可以做到有條件的自動化，即對數據流給出分析結果和建議，但結果必須經過人工確認和調整才會作為下一環節的輸入。隨著算法的提升和零售全鏈路數字化，智能決策系統可以在確定優化目標的前提下，在更多局部環節實現不再依賴人工經驗的智能決策和自動化行為。隨著技術進步，智能決策已經開始在全渠道運營、門店管理、供應鏈、產銷智能一體化等方面全方位體現。復旦大學特聘教授鮑勇劍提到，人工智能技術在替代人工決策的同時，也挑戰著“有限理性”和“滿意即可”這兩個管理決策的基本原則，并向著“極限理性”和“最優化決策”的方向演變。人工智能中的“遷移學習”極大地消除了人的認知學習過程中“隱性知識”的地位和角色。它使得人類決策中專家判斷的“隱性知識”優勢逐步消失。隨著算法、大數據、計算機基礎設施和對行業需求理解的深入，決策將越來越朝著“極限理性”和“最優選擇”的方向發展。

人工智能在零售行業目前已經有以下應用場景實踐。

1. 通過計算機視覺和模式識別對圖像進行分類和搜索

電商平臺每天都有數百萬張圖片，這些圖片和信息如果靠人工進行處理和標記，工作量十分巨大。通過計算機視覺和模式識別等深度學習技術，對大量圖像進行分類和搜索，在不完整信息的情況下，自動識別圖像和文本中的關鍵要素，為消費者提供個性化和便捷的消費體驗。盡管計算機視覺近期取得了大量進展，但是目前人工智能識別圖像的精度和準確性仍然有很大的進步空間。因為人類的識別方式非常特別，例如人類對字母A的識別，人們不僅能識別某一個具體的字母A，也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。計算機通過單純的匹配無法完成對變化萬千的圖像的準確識別，因此計算機要通過大量的學習提取目標對象的特征，這些特征可以理解為對象之間的相似性。計算機把圖像中抽象出來的“相似性”作為原型，拿它檢驗所要識別的圖像。如果能找到一個相似的原型，這個圖像就被識別了。雖然該類模型一定程度上解決了識別中的問題，但該模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進行辨別和加工的，在計算機程序中得到實現還有許多困難，因此要實現更精準的識別，還需要算法的進一步創新，機器和人之間的協作，才能構建用于增強特殊的圖像識別解決方案的數據集，從而不斷優化機器的圖像識別能力。

2. 通過機器學習預測商品銷售

預測商品的銷售數量對商家來講有著非常重要的意義，商家可以借助預測數據分析提前備貨，合理地控制庫存，有針對性地調整自己的營銷方案。傳統的預測方法中，一個模型適用于幾乎所有商品品類或業務類型。然而，在不斷變化的商業環境中，這種預測方式的弊端日漸凸顯。如今，人們對商品的個性化需求越來越明顯，消費者在購買商品時往往更加關注商品的個性功能。隨著市場細分的不斷深化，即使兩個類似的品類也存在固有的內在差異，傳統的單一模型的預測忽略了差異，預測結果的可靠性往往較差，而定制化機器學習的方法能夠捕捉這種內在的差異。因此，針對每個品類或業務類型采用定制化機器學習模型可以提高預測的準確度。在新的機器學習預測方法中，零售商可以針對每個品類或細分品類或業務類型開發出定制化預測模型。機器學習算法能根據多個細分自變量組群隨機創建數千個決策樹，而并非局限于若干決策樹。一般而言，如果選定20個自變量，一次隨機決策樹計算會使用4或5個變量（這是任何計算機都可以輕松完成的計算量）。接下來，機器學習算法將數千決策樹合并為涵蓋所有變量的單一預測模型。一旦“經過訓練”，機器學習算法能夠自動預測在任何促銷活動期間每種商品的銷售額。此外，各類平臺中每天都產生海量的數據，這些數據都可以用來作為訓練集和測試集進行模型的不斷修正，隨著數據和預測結果的日益增多，預測模型會持續不斷地學習，其自身的預測能力將會不斷增強，從而更好地預測未來的商品銷售。

3. 通過自然語言處理分析消費者需求

現實生活中，以結構化的形式展現的數據只占到所有數據中很少的一部分，大量數據主要以文本形式存在，而這種方式卻是高度無結構化的。移動設備和應用程序的普及，使得越來越多的消費者習慣用碎片化的時間進行線上購物，他們的一系列瀏覽記錄、消費歷史等很多都是一種非結構化的數據，為了更好地了解每一個消費者的體征，需要將這類數據分解成數百個碎片化的實時決策，幫助消費者在購物中做出更明智的選擇。這種數據的分析對于零售企業而言將變得至關重要。在這一過程中，自然語言處理（NLP）將會發揮非常大的作用。NLP是數據科學的一個分支，它主要覆蓋的內容是：以一種智能與高效的方式，對文本數據進行系統化分析、理解與信息提取的過程。通過使用NLP和它的組件，可以管理非常巨大的文本數據，或者執行大量的自動化任務，并且解決各式各樣的問題。由于每個個體消費者的數據量在不斷增加，許多公司推出了基于AI的新一代數據分析平臺，從而徹底改變零售企業的分析能力。眾所周知，在營銷領域中“二八理論”的應用非常明顯，即20%的優質顧客創造企業80%的利潤，因此識別這些高價值顧客，增加該類顧客的用戶黏性對企業來講有著非常重要的意義。通過集成傳感器和特征學習，使得零售商更好地分配營銷支出，識別和培育高價值顧客，最大限度地減少對無利潤顧客的影響。通過NLP分析消費者需求，有助于企業借助于新技術更好地進行客戶關系管理，為消費者提供更好的個性化服務。

4. 通過深層神經網絡實現智能庫存管理

智能庫存管理的應用，保證了貨物倉庫管理各個環節數據輸入的速度和準確性，確保企業及時準確地掌握庫存的真實數據，合理保持和控制企業庫存。智能庫存管理與傳統的庫存管理相比，是一種動態的管理，更加注重庫存管理的時效性，重視物品在揀貨出庫時的數量位置變化，從而配合其他倉儲作業。有部分零售企業已經開始使用人工智能管理倉庫庫存，如應用基于深層神經網絡的尺寸、包裝解決方案，以消費者需求的精準預測來優化庫存管理等。使用深層神經網絡實現智能庫存管理，不僅能動態掌握可視化庫存管理，加快工作速度，減小人工成本，極大地提高自動化程度，而且可以大幅度降低出錯率，使企業在倉庫管理上更加高效、準確、科學。

5. 通過智能客服提高在線回復的質量

對于電商領域，客服的角色不可或缺。近年CPI逐年上漲，推動著人力成本的上漲，趨勢已不可逆。在這個大背景下，減員增效已經成為企業的經營共識，歷來被認為是成本中心的客服中心尤其如此。隨著科技的進步，越來越成熟的AI技術運用其中，傳統人工客服模式逐漸向智能客服轉型升級，智能客服時代即將到來。智能客服的應用降低了人工客服的工作量，提高了問題解決的效率。過去，智能客服用于解決客戶向公司提出的咨詢和投訴，且僅支持文字回復。如今人工智能客服面向千萬商家，具備自然語言處理能力和深度學習技術。它可以對商品有關問題進行回復，并根據客戶信息定制個性化產品推薦，還能提供修改訂單、退貨和退款等服務。同時，人工智能客服機器人進行智能學習是機器人不斷自動完善知識庫內容的功能，當客戶問到機器人解答不了的問題時，機器人會將問題記錄下來，留待人工完善答案。雖然目前人工智能的客服還不能完全取代人類，但是相信隨著技術的發展和機器學習的不斷積累，未來的智能客服會帶給顧客越來越多的驚喜。