“人工智能在零售行业的应用，除了前端消费者体验的优化，还将在企业后端发挥巨大的作用。” 李宁集团 IT 总监朱远刚日前在接受记者采访时表示，“一方面是在产品设计研发阶段，设计师可以借助AI技术大大提高设计的速度和效率。另一方面是在业务决策中，AI不仅可以帮助企业做数据分析，还可以进行自动化决策。”
为消费者提供“炫酷”的体验
事实上，我们已经看到AI在人们生活衣食住行各个角落提供了诸多的便利。当我们通过淘宝、京东、唯品会等电商平台网购时，就已经在接触AI。譬如，在搜索商品时页面出现“相似商品”的图案，这就是最简单的AI应用，即借助AI技术自动为购物者提供有效的建议，减少消费者浏览商品的时间和精力。
然而，消费者在购物过程中仅仅是通过关键字来搜索显然已经不是最优化的体验，也不能满足现下消费者的“胃口”。使用文字、语音和图片进行综合搜索正在成为新的趋势，无疑这将为用户提供更丰富、更有效的搜索渠道。这种模式被称为“多模态购物”。
举例来说，基于机器学习和深度学习的图像识别能力，就比标准的图像识别更准确，并随着时间的推移，获得越来越高的精准度。无论是看到一个喜欢的颜色、一种喜欢的材质、还是一款喜欢的商品，我们都可以拍下来，通过图片搜索出类似的产品。这对于“剁手党”而言无疑是巨大的福音。
美国一家红遍全球的装修设计网站——Houzz已经通过一套能够扫描包含家具和配件的房间图像的深度学习系统，并且在自己的数据库中为消费者提供类似家居的购买渠道。该平台在2014年推出，目前已经通过15，000个商家提供了约600万种产品。
不久前，Facebook也推出了类似技术的自动替代文本，通过图像的研究为视障者提供书面描述。此外，Google还推出了根据地标线索如植被类型、建筑风格、道路上的车辆等就可以识别拍摄照片位置的深度学习程序PlaNet。
据Gartner预测，到2020年，85％的消费者互动将通过AI实现自动化管理，跨渠道机器人能够在2018年之前识别消费者的声音和面孔。
当然，目前就行业应用而言，我们只接触到AI的皮毛，无论是企业还是消费者都期待AI技术在商业环境中有更大的发展空间，譬如为品牌商和消费者之间的互动提供更多的新形式、打造更为个性化的体验，而这也必然是未来的商业趋势。在接下来的几年中，基于AI的类似于Google Home、Siri和Cortana的购物助手将大量接入到各类数字设备和平台中，使得消费者的所有购物行为都可以通过图片、语音和文字进行。AI个人助理将变得无处不在，变成我们日常生活中的一部分，加之虚拟现实和增强现实平台的商业化，我们在短信、微信、Instagram、淘宝等各种APP上的体验都将变得越来越智能化、越来越“炫酷”。
以数据“养”算法，不断调优模型
AI从概念提出至今已经足足60年，而直到近两年来才慢慢从科幻领域转移到商业应用，这得益于强大的新型GPU、专用的硬件、全新的算法以及深度学习平台等技术的全面发展，使得大量输入的数据可以被计算。与此同时，技术的更新迭代也正不断推动新的算法的出现，从而大大增加机器学习的速度和深度。当下，深度学习甚至可以做到在短短几秒钟内跨越数十亿个数据点、数千个信号和数十个层次。
基于此，AI对于零售行业的“改造”将不仅仅是在消费者的体验端。具体来说，AI本身是一种“催化剂”而不是独立存在的技术，因而，随着更多、更复杂的应用程序的推出，企业应该关注的重点方向是如何更好地利用数据释放AI的价值。在与消费者的互动中，能够产生的大量数据，并且反馈到AI算法平台中，不断调整和优化语义理解、预测模型和深度学习模型，形成对应的知识图谱和画像，建立知识库，从而更深入地分析消费者偏好和需求，为消费者创造高度个性化的服务和体验。
目前，已经有许多零售商已经部署了相关软件或平台，使计算机能够更好地预测和实时提供智能选择。
以李宁公司为例，结合相关数据，通过机器学习技术，并基于单店需求分析、商品卖点分析、竞品和相似款分析、需求预测、需求与供应计划建议等算法和模型，李宁公司已经实现了对不同消费者及地区的差异化营销和个性化跟踪服务，并通过对消费者需求进行预测，帮助集团更好地进行产品规划设计、单店组货分析、匹配产品需求与供应链生产计划，在快速满足消费者需求的同时，优化内部成本，最大化企业利润。
再举个国外的例子，eBay推出的个人购物助手eBay ShopBot，可以通过消费者数据的反馈，分析消费者喜欢的衣服尺寸或者品牌，并进行针对性的推送。所以当你喜欢阿迪达斯时，便不会继续推送给你耐克的相关信息。此外，eBay ShopBot还可以通过计算机视觉技术，根据类似的图像或照片，匹配找到相类似的产品。
总结：AI在零售行业的五大应用场景
总而言之，由AI引发的创新模式的确为零售企业提供了许多新的机会，为消费者打造一个高度语境化和个性化的购物体验和场景。
这里再总结一下目前AI在零售行业的五大应用场景：
计算机视觉和模式识别。电商平台每天都有数百万张图片，而通过计算机视觉和模式识别等深度学习技术，将通过对大量图像进行分类和搜索，在不完整信息的情况下，自动识别图像和文本中的关键要素，为消费者提供个性化和便捷的消费体验。
消费者分析。由于每个个体消费者的数据量在不断增加，许多公司推出了基于AI的新一代数据分析平台，从而彻底改变零售企业的分析能力。通过集成传感器和特征学习，使得零售商更好地分配营销支出，识别和培育高价值客户，最大限度地减少对无利润客户的影响。
“碎片化购物”与NLP（自然语言处理）。移动设备和应用程序的普及，使得越来越多的消费者习惯在碎片化的时间进行线上购物，如何将他们的这一系列浏览记录、消费历史等分解成数百个碎片化的实时决策，帮助消费者在购物中做出更明智的选择，对于零售企业而言将变得至关重要。在这一过程中，NLP（自然语言处理）将会发挥非常大的价值。
智能库存管理。有部分零售企业已经开始使用人工智能管理仓库库存，如应用基于深层神经网络的尺寸、包装解决方案，以消费者需求的精准预测来优化库存管理等等。
人机交互与合作。人机交互（HCI）的重点是人与计算机之间的接口和通信，而人机合作（HMC）将是人机交互的下一步，即融合人类的创造力和常识，强化机器的认知。尽管计算机视觉近期取得了大量进展，但要实现更精准的识别，海需要机器和人之间的协作，才能构建用于增强特殊的图像识别解决方案的数据集，从而不断优化机器的图像识别能力。
