AI算法如何驱动零售企业变革——实战经验分享

闯爷 2024-10-05 14:01:09

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。

一、零售企业对算法应用的现状分析

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。

二、让我们认识一下AI算法有哪些能力？

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。