關(guān)于人工智能(AI)，在近年民眾想象中，可能是從早期機器人失控的科幻電影，至近期Alpha Go戰(zhàn)勝棋王的新聞、手機內(nèi)Siri與Android語音助手等。AI已非過往科幻藍圖描繪的遙不可及，而是確實可應(yīng)用的科技產(chǎn)品。在科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新外，亟待突破傳統(tǒng)零售業(yè)亦獲得AI幫助，更催生工業(yè)4.0時代來臨，而AI如何帶領(lǐng)零售業(yè)科技變革，可由消化大數(shù)據(jù)、連接物聯(lián)網(wǎng)、機器人應(yīng)用三大方向思量。

運用大數(shù)據(jù)口號喊得響亮，但實際應(yīng)用卻有其困難。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)浩繁，以人力處理曠日費時。AI可借機器學(xué)習(xí)方法，將大數(shù)據(jù)梳理為結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，提高解讀效率。去蕪存菁后的大數(shù)據(jù)，可分析客戶消費數(shù)據(jù)，描繪明確消費者輪廓，建立清晰人物志，提供現(xiàn)有顧客更精確的推薦項目。更可藉消費者實際購物行為累積的數(shù)據(jù)模型，建構(gòu)未來可能的目標(biāo)消費者，進而預(yù)測其購買行為。

此外，AI梳理后的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，能提供更精致的訂制化消費體驗。如Facebook、Line等社群網(wǎng)絡(luò)平臺積極推動的聊天機器人，就是藉由AI與消費者間互動來擷取、推測消費者偏好，提供更契合消費者需求的商品推薦。企業(yè)亦可探究AI與消費者間互動之信息，做為研發(fā)新產(chǎn)品之依據(jù)。全然以消費者需求思考，C2B商業(yè)模式將益發(fā)蓬勃發(fā)展。

另一個因AI發(fā)展更形蓬勃的科技，非物聯(lián)網(wǎng)莫屬。AI背后的算法，能協(xié)助物聯(lián)網(wǎng)處理消費者當(dāng)下產(chǎn)生的行為信息，提供迅速、切合需求的推薦。利用AI建立的計算機視覺技術(shù)，能辨識臨柜的消費者臉部信息，即刻檢測來店顧客消費樣貌，并提供經(jīng)算法判斷后，消費者最可能感興趣的商品推薦。

此外，結(jié)合計算機視覺及相關(guān)設(shè)備，可建立更擬真的3D人體模型，提供精確的虛擬試衣服務(wù)。借云端運算技術(shù)，未來消費者可望使用手中設(shè)備，隨時隨地檢視電商服裝實際穿上身效果。對時尚產(chǎn)業(yè)而言，此種虛擬試衣服務(wù)可取得消費者端體型、偏好等數(shù)據(jù)，對調(diào)整未來產(chǎn)品方向有相當(dāng)幫助。

AI連接物聯(lián)網(wǎng)更使智能商店成為可能。以Amazon Go為例，只要持有APP及會員賬號，進入商店后，智能手機就成為物聯(lián)網(wǎng)的一環(huán)。消費者拿起貨架商品，商店即可自行掃描消費者決定購買的商品。商店更可于消費者步出店門時自動結(jié)算，直接于會員賬戶扣款，為消費者創(chuàng)造嶄新服務(wù)體驗。

AI背后的算法若應(yīng)用于機器人技術(shù)，能衍生多種零售場域應(yīng)用可能性。算法能使機器人姿態(tài)轉(zhuǎn)化的更為人性、靈活，語音感知技術(shù)則可讓機器人成功與消費者互動。而在其后支撐機器人內(nèi)容，使其靈活應(yīng)對者，則是AI構(gòu)筑的龐大數(shù)據(jù)庫。機器人應(yīng)用于零售業(yè)，能協(xié)助消費者進行商場的導(dǎo)覽與選購，提供大型商場更有效率的購物選擇。

機器人除應(yīng)用于零售商場導(dǎo)覽，在零售業(yè)的庫存補貨、倉儲管理亦有其成效。機器人能化身為物聯(lián)網(wǎng)一環(huán)，在巡視商場及倉庫時，實時掌握現(xiàn)有貨量、庫存狀況，提供管理建議。