人工智能与竞争力：2030 年零售业的五大预测

人工智能并非新鲜事物！这个术语已有近70年的历史（最早于1956年在达特茅斯学院的一次会议上被提出）。如果追溯到20世纪40年代控制论的起源，这一学科的历史甚至更为悠久。但自生成式人工智能问世以来，发生巨大变化的是人工智能应用的普及程度。 如今，我们每个人都能从人工智能中获益。这一点在零售业尤为重要——在这个利润率极低、一切都取决于卓越运营的领域，“零售即细节”：绩效每提升0.1个百分点，都会彻底改变企业的盈利能力。人工智能已通过至少五种不同方式，助力零售商“精益求精”。这些应用案例让我们得以预见，到2030年，这些技术将如何重塑整个行业。

到2030年，100%的重复性零售任务至少会得到增强，即使无法完全实现自动化。在《星际迷航》中，联合星际联邦的星舰上嵌入的系统每天都会协助船员，使他们能够专注于探索、外交或解决星际问题。 借助人工智能，专业人士可以摆脱重复性工作，从而专注于增值任务。劳动部下属的LaborIA实验室和INRIA等机构将此称为“增强式委托”，这些机构正在研究人工智能对商业的影响。而在零售业中，此类任务不胜枚举！ 首先，我想到的就是新产品上架流程，AI 能对此带来显著改善。Adeo 公司便采用了这项技术，将产品自动分类到相应的命名法类别中。该方法能从制造商提供的信息中自动提取相关属性。结果是：新产品整合所需的时间减少了 90%，同时由于展示更加精准详尽、且无错误或歧义，产品的吸引力也得到了提升。

到2030年，我们将步入营销信息定制化的时代。试想一下《少数派报告》中那些对汤姆·克鲁斯说话的数字户外广告屏：“很高兴再次见到您，安德顿先生，您觉得这件毛衣怎么样？穿在您身上一定很帅，您说是不是？”人工智能还让以往不可能实现的事情成为了可能。这被称为“增强-修复”。 家乐福开发了一款人工智能，能够为其每家便利店定制商品组合。每月，10%的商品会被替换为新商品——这些商品是根据3000多家门店测得的实际销售速度，针对特定门店的需求单元，以更优的销售表现进行筛选的。人类根本无法处理如此庞大的数据量。结果是：营业额实现了1%的增量增长。 个性化营销是零售业的圣杯！多年来，零售商一直利用会员卡和网站访问数据，但实时生成个性化信息仍颇具挑战；在CRM邮件营销或短信推送等“批量”营销活动方面已取得进展。然而，使用GPT-4等大型语言模型（LLMs）所涉及的成本和延迟，阻碍了其在实时广告中的应用。不过，这项技术正在飞速发展。 去年，ChatGPT生成四行文本需要30秒，而如今OpenAI的Sora能在数秒内生成超写实的视频。此外，推理成本在一年内已下降了四倍。

到2030年，我们使用人工智能助手将像今天使用电脑一样自然。 你看过斯派克·琼斯执导的电影《她》吗？当人工智能协助员工时，可以提升其工作表现。这被称为增强式协作。研究表明，收到人工智能提供的五条创意建议的作家所创作的故事质量，比未收到建议的作家高出50%。Artefact，我们的数据工程师现在使用与他们互动的人工智能来编写代码。结果是：每天投入生产的特性增加了35%！

到2030年，培训一名新员工所需的时间将从三年缩短至三个月。不妨想想布拉德利·库珀在电影《超体》中服下的那颗“神奇药丸”。人工智能通过加速最佳实践的推广和年轻员工的技能提升，缩小了初学者与顶尖人才之间的差距：这就是“增强-理性化”。在零售业中，这一点在客户服务或为准备补货订单而进行的预测任务中尤为明显。

到2030年，得益于人工智能，供应链将实现零损耗。正如《回到未来2》中那位佩戴智能眼镜、能预判顾客订单的服务员一样，人工智能通过提出质疑或给予确认，从而提升员工的决策能力。这被称为“增强型保障”。 目前，人工智能的应用已使易腐商品的损耗减少了15%，同时，也避免了因缺货导致的15%的收入损失。这些技术通过综合考量过往促销活动的效果、货架后方的预测库存、产品间的蚕食效应以及供应商服务率的波动性，为需求规划者的预测或门店的促销承诺提供支持。 在我看来，人类与运营卓越性常常被错误地对立起来。在零售业中，后者是保持竞争力的必要条件，它决定了市场份额的得失，也决定了成败。人工智能通过增强人类能力，使实现“完美操作”变得更加容易。它释放出的时间可以用来为消费者提供更美好、更丰富、更个性化的体验。归根结底，这才是更“人性化”的体验。

关于作者：Jérôme Petit 是Artefact 零售业务部的负责人，在数据驱动型解决方案领域拥有 20 年的从业经验。他专攻大型零售业数字化转型相关领域，并与该行业几乎所有企业集团都有合作。