近年来，随着数字经济的蓬勃兴起，零售产业正处于被改造的一个新的行业现象。快速变迁中的消费趋势、多元化的渠道融合、线下与线上的界限日渐模糊，均促成了新零售的崛起。AI作为数字经济的新动能正在零售产业融入零售产业的每个细节，在这个智能零售生态体系中发挥着至关重要的作用。

　　一、智能零售转型背后的技术逻辑与时代背景

　　过去的人力+经验的传统零售方式在相当长的一段时间里促进了巨大的市场需求，但是现在商品种类数量庞杂，消费者喜好各有不同，供需变化变得随机而快速。人工智能具备强大的数据整合能力以及模式识别能力、预测决策能力，这将为传统零售带来新的解题思路。

　　大数据平台通过实时收集分析顾客、商户、环境等相关参数数据，比如客流量、人流量、仓库信息和相关外部环境指标等，从而产生学习和反馈，进而提高了运营效率，实现对顾客购物习惯的变化趋势做出有针对性、科学合理的决策以及定向精准营销。如此，大数据正在改变零售业运营以及服务的方式和理念。

　　二、人工智能在智能零售中的核心应用实践

　　(1)个性化推荐与精准营销

　　目前电子商务主流的淘宝、京东、拼多多等均使用了个性推荐的技术，个性推荐技术以提升用户的黏性、交易率为目标。通过对用户浏览历史、搜索内容、点击内容、购买信息等数据挖掘用户属性，通过深度学习，进行推荐的智能改善，例如，在浏览手机配件时，用户可依据用户自身消费属性进行相关配件推荐，提高用户客单价、回客率。

　　据笔者了解，目前一些领先平台已经开始采用多指标优化的方式，例如加入转化率、停留时间、用户的体验感、复购意愿等指标来对模型进行训练，以达到在保证用户满意度的基础上最大化收益的目的。

　　(2)自然语言处理优化用户交互体验

　　NLP技术重塑消费者和平台之间交互行为方式。应用搜索引擎的优化、客服机器人的自动应答、智能提问的回答系统等，NLP技术能够协助平台更准确理解消费者的需求、解决更为复杂的语义表达、让交互更加顺畅。

　　比如用户搜索“推荐适合油性皮肤补水的面霜”，系统除了能找到相应的商品外，还能根据用户的评论，根据产品的成分等数据分析，提供更加符合用户个性化诉求的产品，并且附上过往用户评论，更有说服力。同时，可以利用AI智能客服进行理解上下文实现连续对话、多轮咨询、语义情感分析，可以大大缩减售前咨询、售后咨询等过程的工作。

　　(3)智能定价与销售预测

　　AI将零售企业的动态销售价格与预测有机结合，考虑历史销售、库存情况、竞争策略价格、促销频率、节假日以及天气等多种影响因素，预测出最合适的销售价格，以达到收益最大化及库存周期最优状态。

　　比如有些头部电商利用强化学习不断进行促销定价的仿真与A/B测试，模拟不同促销价格下的用户行为，寻得最佳价格下的收益与销量的平衡。智能化的定价方案已经成为智能化的零售系统中一个不可或缺的组成部分。

　　(4)计算机视觉推动线下运营智能化

　　计算机视觉技术在线下新零售门店的应用潜力也逐渐被释放。盒马鲜生、京东便利店、阿里未来超市等新零售门店大量运用计算机视觉技术的智能收银、自动售货、电子价签联动、缺货产品提醒及消费者画像。

　　画像服务将通过摄像头采集数据，通过图像分析算法，统计顾客客流路径、视线停留时间、所取商品的品类等，为零售商提供陈列优化和货架管理，分析消费者的兴趣点及运动路径;无人收银、刷脸支付、智能监控等服务增强对顾客的个性化服务，改进消费者的购物体验，增加门店的经营效率和安全系数。

　　三、智能零售AI系统的架构与协同机制

　　为了系统性呈现人工智能在智能零售中的整体布局，可将其逻辑架构划分为以下四个核心层级：

　　(1)数据收集和集成层：大规模收集用户行为数据、购买信息、仓储状态、商品评述文本、图像视频等类型的数据，为之后的模型训练构建基础数据支撑。

　　(2)模型算法层及决策层：包括推荐排序、意图识别、视觉识别、情感识别、销售预测等AI模型，构建面向场景的算法模型池，支撑个性化服务及科学决策。

　　(3)应用执行与场景层：将模型输出部署至推荐引擎、搜索系统、智能客服、动态定价、库存管理等具体业务模块，直接面向消费者提供智能化服务。

　　(4)用户在线+反馈修正层：实时收集用户反馈数据，修正模型参数，并与模型形成自学习动态迭代模式，以维持AI系统更新顺应市场和人群。

　　四、当前智能零售应用面临的挑战与发展方向

　　尽管AI技术在零售领域已取得显著进展，但在实际推广应用中仍面临诸多挑战与技术瓶颈：

　　(1)冷启动与数据稀疏性问题：新产品、新用户的数据缺乏历史行为信息，无法利用模型进行预测。解决方法可以为增加小样本学习以及迁移学习，优化模型的数据稀疏性。

　　(2)多模态数据融合有挑战：语音、文本、图像、视频等多模态数据如何统一建模、互相协同分析，是当前智能零售系统需要解决的融合能力的难点。语义关系、知识图谱等手段有助于语义关联、逻辑推理方面的协同。

　　(3)缺乏算法透明度和可解释性：AI智能决策模型复杂，非黑即白且有“黑箱”化特征，造成用户不信任风险。AI算法透明度和解释性是学术界和业界研究的新兴领域之一，能更好地体现开放透明度和符合监管要求。

　　(4)以数据应用推动用户隐私安全和监管压力。随着大数据时代的到来，用户的隐私数据易造成泄露，零售企业应严格在数据保护范围内合法化运用这些数据，同时，做好数据隐私管理和用户访问权限保障及大数据安全制度建设。

　　五、智能零售新消费场景的前沿探索

　　随着技术能力不断跃升，AI正在催生一系列新型智能零售场景：

　　(1)虚拟导购与沉浸式体验

　　智能导购系统利用数字人、数字孪生、MR交互技术在零售平台的购物界面通过虚拟人给顾客提供一种身临其境的场景体验，智能导购系统中数字人基于大数据提供给顾客智能导购——针对顾客的物品介绍(介绍内容会包含商品的功能、搭配以及使用场景的模拟等)，从而增加顾客的购物体验感和趣味性。

　　(2)社交电商与兴趣驱动消费

　　借助人工智能算法洞悉用户的兴趣圈层、社交关系，进而匹配实现个性化的商品呈现，助力短视频电商、直播带货、私域社群等新消费模式迅猛发展。从抖音、快手、小红书的内容种草逻辑看，几乎都离不开人工智能算法对用户兴趣喜好的深层洞察与精准对接。

　　(3)供应链智能协同与柔性生产

　　利用AI在上游和下游全面介入供应链，发挥智能化仓储、补货、预测、库存分析，对供应链进行全面化优化升级与资源最优分配。一些知名品牌服装已经开始尝试根据销售进行柔性生产的方式，按需、随时进行生产排期，化解库存及现金流压力。

　　六、政策建议与未来展望

　　智能零售的长远发展，离不开技术创新、商业探索与政策引导的协同推进。为此，提出以下几点建议：

　　尽快构建人工智能技术伦理规范和人工智能算法治理标准，保障人工智能应用的安全性、开放性、可控性;积极促进数据接口标准互通，破除数据壁垒，实现产业协同发展;着力完善企业数据安全管理机制，健全隐私保护制度，赢得消费者信赖;鼓励产学研的协调配合，实现人工智能培训及先进技术的对接孵化。

　　结语

　　零售行业正在享受着人工智能带来的“新一波浪潮”，面向C端市场的精准营销、面向B端市场的精准定价、无人收银等、虚拟导购等都是其最典型的落地应用场景。未来，随着技术进步、治理规则日益明确，智能零售将会逐渐向真正以人为中心的大数据智慧零售演进，促使更加智慧、高效、人性化的零售生态圈的到来。

　　作者：梁晶，袁荃，徐宁蔚，湖北工业大学工程技术学院。

转载请注明：可思数据 » 数智驱动下的智能零售：人工智能如何激活新消费场景

免责声明：本站来源的信息均由网友自主投稿和发布、编辑整理上传，或转载于第三方平台，对此类作品本站仅提供交流平台，不为其版权负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本站联系，我们将及时更正、删除，谢谢。联系邮箱：elon368@sina.com