'深度乾貨丨香港大學講師孫憶明：掌握AI戰略思維 決勝新零售變革'

近幾年，人工智能（AI）技術發展和新零售變革成為市場上引人矚目的焦點。而AI逐漸在零售行業滲透衍生出的新零售模式，將實現實體門店在獲客、門店場景、體驗和供應鏈的大變革，或解決目前實體零售產業面臨的問題。

香港大學SPACE中國商業學院客席講師、澔奇教育科技集團總裁孫憶明先生擁有20年高科技行業背景，於微軟、麥肯錫、富士康等知名企業擔任管理芽要職。近年投身教育科技行業，為新一代學子提供創新學習技術和模式。

針對AI在智慧零售的深度應用，孫憶明先生從戰略思維打造、智能化工具選擇等多元維度，全面闡述如何助力企業抓住變革機遇。

一、零售業將成為人工智能應用的重要領域

人工智能（AI）是指讓機器具備和人類相似的思考邏輯與行為模式。發展過程包括學習（大量讀取信息、判斷如何使用信息）、感知、推理、自我校正、如何操縱或移動物品。

AI在高科技業、金融業早就被大規模使用。如今，隨著便捷支付和客戶信息收集的加強需求，越來越多零售業的先行者開始擁抱AI技術，探索新零售轉型。孫憶明強調，大量數據早期已被互聯網企業投資。如果能夠持續掌握這些數據，再配合AI機器進行深度學習，將會獲得快速發展。

比如，近期全球最大零售業巨頭美國西爾斯公司宣佈破產，這家成立於1886年的百貨公司，被誰打敗了？沃爾瑪。過去十年，越來越多實體店開始整合線上線下進行轉型，而西爾斯的變革步伐明顯落後許多，正是這種對傳統零售的固步自封，讓它終將走向滅亡之路。

“任何企業如果不瞭解你的客戶，不瞭解市場的變化，再多的技術也不一定做的好。”西爾斯的教訓，無疑是具有深刻啟迪意義的。實際上，很多零售商正在以創紀錄的方式倒閉，這也暗示了掌握AI戰略思維變革的必要性。

二、AI與深度學習深度融合

未來AI發展核心是什麼？孫憶明先生提煉出三個關鍵詞：創新、整合、智慧化。

反觀AI發展，從以軟件為主，到可以跟著專家思考，前面兩波的發展都還實現不了以設定規則的方式決定行為的路徑。近幾年，AI發生飛躍性發展，以深度學習的演算法則，運用大量數據、多層神經網絡、以及特徵訓練邏輯算法等達到機器學習。

這一波發展與零售行業特別相關的技術主要分三大類：第一類是電腦視覺，即圖像及影像辨識；第二類是自然語言分析處理；第三類是傳感器、智能裝置、物聯網 。

電腦視覺

過去電腦雖然會計算，可是它不會感知。未來感知是AI非常重要的功能之一。其實，圖像及影像識別的應用，在無人車、沃爾瑪超市的貨架機器人等已經開始普及。當你在規劃貨架產品的時候，用機器人視覺就可以實時知道哪個貨架還剩下多少產品，這是不是就能提高效率，降低成本，而且很多信息數據都可以被精準掌握。

自然語言分析處理

最典型的應用場景就是手機或電腦的語音助理和機器人客服，如iPhone Siri、亞馬遜語音助理、微軟小冰、國內科大訊飛的機器人、阿里巴巴的客服機器人等。以阿里巴巴為例，據統計，2017年光棍節一天，就有超過300萬客服電話是被服務機器人處理的，AI基於多方面數據蒐集，通過建立相應模型，可以有效解答大部分客戶問題。當然，如果客戶需要更深入的回答，依然需要轉到人工客服來處理，但此時需要的人力已大幅降低。

傳感器、智能裝置和物聯網

店內的傳感器，可以與人互動、瞭解人類行為，並蒐集人類數據。比如百麗與騰訊合作，在鞋店內以及鞋子裡面安裝傳感器，獲得了很多有效經營數據，比如哪些品牌？哪些模式？哪些沒有被購買？什麼樣的人試穿什麼樣的狀況，都可以被商家清晰地掌握。

三、AI技術創新應用五大趨勢

在實體零售場景中，AI技術的應用創新為零售業的智能化轉型提供有力支持。那麼，在實踐應用中，典型的融合創新應用場景主要呈現五大趨勢。

1.提高實體店數字化運營

目前AI正在以顛覆性力量，通過技術創新的手段，重塑個體與實體零售互動的方式。主要的手段是透過實現感知AI及相關技術，讓店鋪有了視覺、有了感覺，並且能夠與客戶更好的互動。而這些技術應用在實體零售門店的工具也是多樣化的，可表現為穿戴裝置、增強現實輔助購物、智能販賣機、智能櫥架、智能鏡子、互動顯示板等等。

實際上，通過這種技術上的深度互動，實體零售門店可以獲得較為精準的店內購物分析，從而實現運營上的多方面升級。比如遠端即時監控、人流分析統計、購物軌跡分析、熱點分析、排隊狀況分析、偷竊偵測&預防及營銷整合，帶來的將是導購員排班及銷售行為的最佳化、商品擺設和櫥窗顯示的優化、門店運營的標準化、銷售損失的最小化、營銷效益的增加以及購物者滿意度的提升。

2.數字建模實現顧客為中心多渠道運營

移動互聯網時代，用戶越來越沒耐心，需求意向變得碎片化，決策即時性、衝動性的特徵被放大。同時，全渠道環境下，包括直營實體門店、其他實體門店、官方網上商城、垂直或水平電商平臺、移動APP、社交網絡、CRM會員管理及營銷廣告活動等在內的客戶觸點越來越多，實體零售想針對用戶需求開展營銷變得越來越難。

而AI應用或許能幫助解決以上問題。在新零售業態中，大量零售運營數據，包括銷量、營銷活動效果、消費者購買渠道偏好和行為、客戶流失、媒體效果等在不同的應用場景中海量產生，結合不同的業務場景和目標，再匹配合適的算法即可對這些應用場景進行人工智能數字建模，就可以實現紛繁複雜的營銷過程高效化。整體邏輯簡單來說就是“描述—診斷—預測—決策”。

3.AI語音服務帶來多樣商機

AI語音服務應用分為兩類：一類是智能客服，即聊天機器人；一類是智能助理，即智能音箱。孫憶明先生指出，語音是最自然的。對人類來講，尤其不喜歡用電腦，或者雙手沒有辦法拿手機出來的時候語音是最自然的人機互動，這個非常重要。而且語音足夠聰明，可以第一時間為我們提供產品服務。因此，更自然的人機互動，上行數據蒐集，服務人力及成本的重新部署，全方位服務的入口帶來多樣商機。

4.大數據驅動供應鏈，提高運營效率

大數據驅動供應鏈，從而實現相關應用場景的智能和高效決策，幫助實體零售解決“產品預測、自動補貨、庫存健康、供應商羅盤、智慧選品、智慧定價”六大運營難題，人工智能毋庸置疑成為這種能力的技術核心和基礎。

實際上，AI正在構建一種新的人-貨-場互動模式、服務體系以及運營生態鏈。智慧零售可以採用RFID、無人分揀系統到倉儲機器人來完成，實現自動預測、採購、補貨、分倉，根據客戶需求調整庫存和精準發貨。

5.企業里人和服務的價值正在重塑

瑞士聯合銀行集團（UBS）和高盛證券 (Goldman Sachs) 作為世界知名投資銀行。如今對人才招聘的要求也已經從單純的金融、財務類專業，轉向科技及AI相關專業，而導致這種轉變的本質，正是人工智能時代帶來的是企業里人和服務的價值正重新被塑造。

這些銀行將不再是單純的金融服務提供者，他們已經逐漸降低人來主導分析或資產管理，而是依託金融行業積累的大數據基礎，藉助人工智能專家，提升大數據洞察力、決策分析力和自我優化力，因而組織結構與服務文化也跟著產生變化。

零售產業轉型的關鍵機遇期，AI無疑發揮著不可或缺的作用。企業想要在新一輪轉型浪潮中不被顛覆和淘汰，必須先自我革命。

企業需要選擇適當的平臺、工具及合作伙伴，提前進行科技佈局；儘快建立“數據導向”的運營制度及決策文化；提早培育AI人才，建立人機協作和共存的能力，短期從關鍵問題著手，實驗迭代與學習。

從大局來看，中國企業只有擁抱新技術，擁抱變化，才能在AI領域引領潮流。