近几年，人工智能技术的发展和新零售的变革成为市场上引人瞩目的焦点。而 AI 人工智能逐渐在零售业渗透衍伸出新的零售模式，将实现实体门市在获客、门市场景、体验和供应链的大变革，或解决目前实体零售产业面临的问题。
笔者是电脑科班出身、拥有 20 年以上电脑软件行业经验，后期跨界转型做企业管理，并涉足培训行业，曾担任数十家国内外 1,000 大企业之顾问和讲师。而针对 AI 人工智能在智慧零售的应用，笔者从新零售时代下的战略性思维打造、智慧化工具的选择等多方面剖析，为企业抓住当前变革浪潮的发展机遇给与专业的建议。
零售业将成为人工智能应用的重要领域
人工智能是指让机器具备和人类相似的思考逻辑与行为模式。其发展过程包括学习，即大量读取资讯、判断如何使用资讯，和感知、推理、自我校正、如何操纵或移动物品。
事实上，人工智能在高科技业、金融业早就被大规模使用，但如今，随着便捷支付和客户资讯收集的加强需求，越来越多零售业的先行者也开始拥抱人工智能技术，探索新零售的转型。在笔者看来，大量的资料早期被网络企业投资，网络企业已经掌握大部分数据，如果能够持续掌握这些资料，再配合人工智能的机器进行深度学习，他们将越来越厉害。
举一个例子。前不久，全球第一大的美国零售业巨头西尔斯公司宣布破产，这家成立于 1886 年的百货公司，被谁打败了？沃尔玛！过去十年，越来越多实体店开始整合线上线下进行转型，而西尔斯的变革步伐明显落后许多，正是这种对传统零售的固步自封，让它终将走向灭亡之路。用笔者的话来说，就是“任何企业如果不了解你的客户、不了解市场的变化，再多的技术也不一定做得好。”西尔斯的教训，无疑是具有深刻启迪意义的，实际上，也有很多零售商正在以创纪录的方式倒闭，这也强调了掌握 AI 战略思维变革的必要性。
人工智能目前 80% 以上与深度学习相关
那么，未来人工智能发展核心是什么？对此，笔者提炼出 3 个关键词，“创新”、“整合”、“智慧化”。反观人工智能的发展，从软件为主，到可以跟着专家思考，前面两波的发展都还实现不了以设定规则的方式决定行为的路径。而近几年，人工智能开始发生飞跃性发展，以深度学习的算法则，运用大量资料、多层神经网络以及特征训练逻辑算法等达到机器学习。而这一波，与零售行业特别相关的技术主要分三大类：第一类是电脑视觉，即图像及影像辨识；第二类是自然语言分析处理；第三类是感测器、智慧装置、物联网。
先看第一类电脑视觉。过去电脑虽然会计算，可是它不会感知，在未来，感知是人工智能非常重要的功能之一。其实，图像及影像辨识的应用，在无人车、沃尔玛超市的货架机器人等已经开始普及。仔细想想，当你在规划货架产品的时候，用机器人视觉就可以即时知道哪个货架还剩下多少产品，这是不是就能提高效率、降低成本，而且很多资讯资料都可以被精准掌握。
第二类是自然语言分析处理。这方面最典型的应用场景就是手机或电脑的语音助理和机器人客服，如 iPhone 的 Siri、亚马逊的语音助理、微软小冰、中国科大讯飞的机器人、阿里巴巴的客服机器人等。以阿里巴巴为例，据相关统计，有 300 万客服电话是被服务机器人处理的，人工智能基于多方面的资料搜集，透过建立相应的模型，已经可以有效解答大部分客户的问题。当然，如果客户需要更深入的回答，依然需要转到人工客服来处理。
再看第三类感测器、智慧装置和物联网。笔者认为，智慧商店绝对是未来零售业的发展，店内的感测器，可以与人互动、了解人类的行为，并搜集人类的资料。比如百丽与腾讯合作，在鞋店内以及鞋子里面安装感测器，获得很多有效的经营资料，比如哪些品牌？哪些模式？哪些没有被购买？什么样的人试穿什么样的状况，都可以被商家清晰地掌握。
人工智能技术创新应用的五大趋势
在实体零售场景中，人工智能技术的应用创新为零售业的智慧化转型提供有力支援。那么，在实践应用中，典型的融合创新应用场景主要呈现五大趋势。
人工智能将提高实体店数字化营运
目前人工智能正在以一种颠覆性的力量，透过技术创新的手段，重塑个体与实体零售互动的方式。主要的手段是透过实现感知 AI 及相关技术，让店铺有了视觉、有了感觉，并且能够与客户更好的互动。而这些技术应用在实体零售门市的工具也是多样化的，可以表现为穿戴装置、扩增实境辅助购物、智慧贩卖机、智慧橱架、智慧镜子、互动显示板等。
实际上，透过这种技术上的深度互动，实体零售门市可以获得较为精准的店内购物分析，进而达到营运上的多方面升级。比如远端即时监控、人流分析统计、购物轨迹分析、热点分析、排队状况分析、偷窃侦测与预防及行销整合，带来的将是导购员排班及销售行为的最佳化、商品摆设和橱窗显示的最佳化、门市营运的标准化、销售损失的最小化、行销效益的增加以及购物者满意度的提升。
数位建模，实现以顾客为中心的多管道营运
移动网络时代，用户越来越没耐心，需求意向变得零碎化，决策即时性、冲动性的特征被放大；同时，全管道环境下，包括直营实体门市、其他实体门市、官方网络商城、垂直或水平电商平台、行动 App、社交网络、CRM 会员管理及行销广告活动等在内的客户触点越来越多，实体零售想针对使用者需求开展行销变得越来越难。
而人工智能时代的到来，或许能帮助解决以上问题。在新零售业生态中，大量零售营运资料，包括销量、行销活动效果、消费者购买管道偏好和行为、客户流失、媒体效果等，在不同的应用场景中大量产生，结合不同的业务场景和目标，再匹配合适的算法，即可对这些应用场景进行人工智能数位建模，就可以实现纷繁复杂的行销过程高效化，而整体逻辑简单来说就是“描述─诊断─预测─决策”。
AI 语音服务成为重要的人机互动及资料搜集界面
AI 语音服务的应用大致分两类，一类是智慧客服，即聊天机器人；一类是智慧助理，即智慧音箱。笔者认为，语音是一个最自然的互动，对人类来讲，尤其不喜欢用电脑、或者双手无法拿手机出来的时候，语音是最自然的人机互动，这个非常重要。而且语音够聪明，以至于可以第一时间为我们提供产品服务。所以说，更自然的人机互动，上行资料搜集、服务人力及成本的重新部署，全方位服务的入口带来多样商机。
大数据驱动供应链，提高营运效率
大数据驱动供应链，进而实现相关应用场景的智慧和高效决策，说明实体零售解决“产品预测、自动补货、库存健康、供应商罗盘、智慧选品、智慧定价”六大营运难题，人工智能毋庸置疑成为这种能力的技术核心和基础。
而实际上，人工智能正在构建一种新的人─货─场互动模式、服务体系以及营运生态链。智慧零售可以采用 RFID、无人分拣系统到仓储机器人来完成，实现自动预测、采购、补货、分仓，根据客户需求调整库存和精准发货。
企业里人和服务的价值正重新被塑造
瑞士联合银行集团（UBS）和高盛证券（Goldman Sachs）都是世界知名的投资银行，如今，它们对人才招聘的要求也已经从单纯的金融、财务类专业，转向科技及 AI 相关专业，导致这种转变的本质，正是人工智能时代带来的，企业里人和服务的价值正重新被塑造。
这些银行将不再是单纯的金融服务提供者，他们已经逐渐降低人来主导分析或资产管理，而是依托金融行业积累的大数据基础，借助人工智能专家提升大数据洞察力、决策分析力和自我优化力，因而组织结构与服务文化也跟着产生变化。
在当前零售产业转型的关键机遇期，人工智能无疑发挥着不可或缺的作用。企业想要在新一轮转型浪潮中不被颠覆和淘汰，也必须先进行自我革命。这意味着，企业需要选择适当的平台、工具及合作伙伴，提前进行科技布局；尽快建立“数据导向”的营运制度及决策文化；同时提早培育 AI 人才，建立人机协作和共存的能力，短期从关键问题着手，实验反复运算与学习，累积经验与数据，最终才有机会在 AI 的世代中胜出。
（首图来源：Unsplash）
