對于希望業(yè)務快速發(fā)展的零售商來說，機器學習正在迅速成為必不可少的東西，但前期成本和數(shù)據(jù)準備仍然是大多數(shù)零售商面臨的障礙。

零售業(yè)是使用人工智能的主要領域。自動送貨機器人、自動化倉庫、智能聊天機器人、個性化推薦，以及深入的供應鏈分析已經(jīng)對很多企業(yè)產(chǎn)生了重大影響。

但是很多零售商都在努力適應。根據(jù)調(diào)研機構Gartner公司的調(diào)查，美國、英國、加拿大和歐洲只有19%的大型零售商部署了人工智能，并將其用于生產(chǎn)。

Gartner公司分析師Bob Hetu表示，這一數(shù)字將在未來幾年中迅速變化，其中31%的零售商正在試用人工智能技術，另有27%的零售商計劃在2020年底之前進行部署。還有一些企業(yè)正在進行試驗。

接受人工智能的零售商這樣做是為了降低成本，增加收入。盡管前期投資對許多公司來說是一個障礙，但沒有投資人工智能對于企業(yè)業(yè)務發(fā)展來說可能是致命的。

Hutu說：“在未來五年左右的時間里，人工智能將成為零售商差異化的關鍵要素之一。他們必須精通，這真的很緊迫?！?/p>

A.T.Kearney公司數(shù)字化轉型實踐的合作伙伴Suketu Gandhi表示，“我們認為人工智能是一個必須采用的措施，而不是一個可有可無的選擇。”

提高效率

IDC公司分析師Jon Duke表示，零售業(yè)和銀行業(yè)是對人工智能投資最為積極的兩個行業(yè)。尤其是零售業(yè)被廣泛認為是應用人工智能最有希望的行業(yè)之一。

Duke說，當今的用例主要包括管理流程的自動化、重復性流程和低級的決策任務，例如自動化的客戶服務代理。

家居裝飾零售商Build.com公司就是這樣一家部署人工智能來提高效率的組織。該公司技術高級總監(jiān)Patrick Berry認為，機器學習可以使員工擺脫繁瑣的工作，使他們能夠專注于更高層次的問題。

例如，這項技術減少了客戶服務呼叫的等待時間。他說，“當我們根據(jù)客戶在我們網(wǎng)站上采取的行動更好地了解他們在尋找什么或想做什么時，我們可以更快地為客戶提供他們想要的東西。”

基于機器學習的系統(tǒng)也對Build.com上的應用程序部署產(chǎn)生影響，Build.com采用該技術用于建立基準并檢測異常。Berry說：“我們節(jié)省了很多時間，因為沒有工程師來監(jiān)視日志或監(jiān)視系統(tǒng)?！?/p>

該公司還希望在代碼審查中使用人工智能。他說：“自動化審查將把許多平淡無奇的審查從隊列中剔除，從而騰出寶貴的時間。這將使我們的團隊在不降低質(zhì)量的情況下提高交付速度?！?/p>

根據(jù)Gartner公司的調(diào)查，88%的零售商認為人工智能的最大影響是節(jié)省成本，與效率相關的人工智能技術是計劃使用中最常提及的技術，其中包括倉庫中的機器人（59%），用于欺詐或異常檢測的人工智能（56%）和送貨機器人（45%）。

但是只有少數(shù)公司將這些技術投入生產(chǎn)。目前，只有19%的大型零售商依靠人工智能驅動的欺詐檢測。倉庫中的機器人仍然主要是試點項目，41%的機器人處于測試階段。

Gartner公司的Hetu說：“現(xiàn)在正在發(fā)生很多事情。例如，美國聯(lián)邦快遞（Fedex）、亞馬遜（Amazon），甚至達美樂比薩公司都在嘗試使用送貨機器人，而快遞廠商UPS公司剛獲得了FAA批準的送貨無人機許可。這可能比我們想象的還要快?！?/p>

更加智能的供應鏈

根據(jù)Coresight Research公司的調(diào)查，零售商們也轉向人工智能來改善供應鏈管理，77%的大型零售商使用了這項技術。

Coresight公司表示，關鍵的改進機會包括庫存管理、需求預測、定價計算，因為去年降價使美國非本土零售商損失了3000億美元，約占銷售額的12%，主要是由于糟糕的庫存決策導致產(chǎn)品過多或產(chǎn)品類型錯誤。

Gartner公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，64%的大型零售商正在使用或計劃使用人工智能進行產(chǎn)品開發(fā)和選擇，60%的零售商正在使用或計劃使用人工智能來提高定價。

根據(jù)Coresight公司的調(diào)查，在對200個零售商進行的調(diào)查中，86%的零售商在決定購買哪些產(chǎn)品以及庫存量等方面，已經(jīng)確定了高級分析的具體用例。

增強客戶體驗

客戶體驗是當今的一個關鍵焦點，零售商正在尋求利用人工智能和機器學習來推薦產(chǎn)品并優(yōu)化促銷。個性化和虛擬助理也被視為可以推動收入增長的技術。

數(shù)字服務咨詢機構Nerdery公司的跨功能交付和功能副總裁Arpit Jain說：“消費者的期望已經(jīng)改變。我們有更高的期望，希望減少摩擦?！?/p>

他說，聊天機器人就是一個例子。另一個必須具備的功能是能夠向消費者展示他們所希望的內(nèi)容、時間和方式。他說：“四五年前，聊天機器人的推出讓人耳目一新。現(xiàn)在，這是必要的措施?！?/p>

例如，總部位于明尼阿波利斯的電子商務廠商Bluestem Brands公司，采用人工智能用于改善搜索以向客戶展示相關的產(chǎn)品和服務。這家公司的年銷售額為20億美元，擁有七個品牌網(wǎng)站，其中包括Fingerhut、Haband和Appleseed。

該公司IT主管Jacob Wagner說：“人工智能和機器學習是識別客戶搜索和購買行為中的相關性和模式的強大工具?！?/p>

他表示，人工智能工具有助于Bluestem公司更好地了解客戶的需求，然后創(chuàng)建模型來預測哪些新產(chǎn)品或服務值得推薦。

例如，如果一個客戶搜索在某個搜索引擎沒有進行索引的東西，比如“jeggings”，它會假設這個客戶的意思是“l(fā)eggings”，并給出這些結果。當客戶向下滾動結果并點擊牛仔色緊身褲時，人工智能系統(tǒng)會記錄下來。

Wagner說：“現(xiàn)在我們有了一個信號，這個特定的產(chǎn)品與‘jeggings’這個詞是匹配的，即使產(chǎn)品本身在任何地方都不使用這個詞。這是典型的信號材料?！?/p>

最新的人工智能技術（特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）將這一點提高了一個檔次。

他說，“我們可以查看用戶點擊的產(chǎn)品圖片，然后，我們可以對所有其他產(chǎn)品的圖像使用相似性評分?！?/p>

例如，人工智能系統(tǒng)可能會找到所有形狀像牛仔色褲子的物品，并將它們添加到建議中。他說：“下次顧客輸入‘jeggings’時，用戶以前點擊的產(chǎn)品會首先彈出，其次是圖像相似的產(chǎn)品，然后是leggings的類似部分。我們現(xiàn)在已經(jīng)訓練引擎如何將許多產(chǎn)品與一個從未聽說過的術語相關聯(lián)，它僅使用了單一用戶的行為信號?！?/p>

Bluestem公司還希望使用人工智能來識別客戶無法獲得訂單的發(fā)貨地點，并在結賬時為這些包裹提供更好的保護服務。

Wayfair公司是另一家使用人工智能技術（包括計算機視覺）改善客戶服務的電子商務公司。這家家居用品零售商去年營收67億美元，為1500多萬客戶提供服務。

該公司數(shù)據(jù)科學和機器學習負責人Dan Wulin說：“在家具和裝飾等類別中，可能很難準確地描述所要記述的項目，尤其是搜索引擎可以理解的方式。因此，我們構建了一個人工智能驅動的視覺搜索工具?！?/p>

例如，Wayfair公司最近宣布了一項“帶有照片搜索”的功能，該功能使用智能手機的照片來幫助用戶查找產(chǎn)品。該應用程序于11月初發(fā)布，其中包括增強現(xiàn)實工具，可讓客戶預覽家具在其房屋中的外觀。

他說：“由于我們的產(chǎn)品目錄很大，產(chǎn)品種類繁多，而且我們的客戶以直觀的方式購物，所以我們必須以不同的方式使用人工智能才能取得成功。”

Wulin說，人工智能和機器學習是如此重要，以至于Wayfair公司有2300名工程師和數(shù)據(jù)科學家致力于將人工智能技術應用于業(yè)務問題。他說，該公司正在研究的領域之一是結合使用計算機視覺和自然語言處理來創(chuàng)建新模型，以更好地反映機器學習的學習方式。

但是要花多少費用呢？

很少有零售商有能力聘請數(shù)十名數(shù)據(jù)科學家，更不用說上千名了。因此，對于大多數(shù)零售商來說，盡管具有長期的發(fā)展?jié)摿?，但對人工智能的大量初始投資卻是令人望而卻步的。

咨詢機構Insight公司數(shù)字創(chuàng)新零售行業(yè)專家Kim Knickle說：“零售商很謹慎，除非他們知道這將直接影響收入或利潤，否則他們對決定如何進行IT投資持謹慎態(tài)度?！?/p>

此外，許多組織甚至還需要采取基本的數(shù)字化步驟才能應用人工智能。例如美國第三大高檔葡萄酒廠商米歇爾葡萄酒莊園，該公司擁有1000多名員工和14個實體店，并通過酒吧及其電子商務網(wǎng)站進行分銷。

該公司首席信息官Joe Gregg說，該酒廠從三個不同的渠道獲得了三組有關其客戶的數(shù)據(jù)。他說，“邁向人工智能的第一步就是解決數(shù)據(jù)問題。我們才剛剛開始走上這段旅程?！?/p>

Gregg表示，在人工智能技術方面，并不會與Facebook公司和亞馬遜公司這樣的廠商競爭。他說：“我們可以雇傭世界上最好的釀酒師，但我們永遠無法雇傭到最好的數(shù)據(jù)科學家?！?/p>

因此，Gregg選擇了微軟公司的Dynamics 365 Commerce產(chǎn)品，該產(chǎn)品基于Dynamics 365 Retail構建。預計將于今年年底完成部署。在數(shù)據(jù)問題解決之后，釀酒廠將開始使用該平臺進行預測分析，例如，根據(jù)客戶以前購買的商品向他們推薦新型葡萄酒。這證明了另一種趨勢：隨著人工智能變得商品化，小型零售商更容易使用它。

咨詢機構德勤公司美國零售分析和信息管理團隊負責人Tracie Kambies表示：“隨著技術的普及，專業(yè)零售商開始獲得優(yōu)勢。讓這項技術更容易獲得、更具成本效益只是時間問題?！?/p>

對采用人工智能并沒有多大阻礙的一項發(fā)展是隱私法規(guī)的增加。實際上，他們可以提供幫助。

Constellation Research公司首席分析師兼創(chuàng)始人Ray Wang說：“隱私法規(guī)實際上為企業(yè)提供了一些保護措施。歐洲的GDPR法規(guī)和加利福尼亞的CCPA法規(guī)使零售商更容易收集和分析客戶數(shù)據(jù)。因為現(xiàn)在有一些基本規(guī)則?！?/p>