2016年,韓國棋王李世石與Google人工智能程序AlphaGo之間展開了一場「人機對弈」的世紀之戰(zhàn)。雙方經(jīng)過5個小時鏖戰(zhàn),最終以李世石1:4告負AlphaGo收官。這場人類與人工智能間的對決影響深遠,AI技術在中國的應用也開始起來了。

(資料圖)

受此事件啟發(fā),朗鏡科技(Trax中國)認為AI對零售行業(yè)很有幫助,于是從那時候起就組建的AI團隊,助力實體零售行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,大大提升他們的工作效率。

為什么要使用AI?

AI帶來數(shù)據(jù)客觀性。當下我們面對信息極度爆發(fā)和過度碎片化的繁雜商業(yè)結(jié)構(gòu),在組織人數(shù)較少的階段,還可以依靠人員記錄反饋的方式來獲取數(shù)據(jù),而當組織愈發(fā)龐大、覆蓋區(qū)域愈發(fā)廣博、終端門店愈發(fā)密集的階段,人性本惰的特性就會成為組織獲取客觀數(shù)據(jù)最大的障礙點。故依靠AI實現(xiàn)海量場景識別,從而及時、高效、客觀獲取終端及各節(jié)點數(shù)據(jù),是現(xiàn)代型企業(yè)進行敏捷性科學決策的基本前提條件。

根據(jù)目前工業(yè)界的技術發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢,從經(jīng)濟,效率,數(shù)據(jù)真實性幾方面綜合評估,人工智能解決方案在最近幾年內(nèi)依然是企業(yè)數(shù)字化解決方案的最優(yōu)方案之一。

在整個門店執(zhí)行相關的業(yè)務流程中,AI在很多環(huán)節(jié)都能發(fā)揮作用,并解決傳統(tǒng)方式解決不了的問題,甚至能帶來新的發(fā)現(xiàn)。

誰會用到AI?

Trax的圖像識別AI技術在快消零售行業(yè)的應用已經(jīng)近10年,涉及業(yè)務的深度和廣度也發(fā)生了很大的變化,從簡單是OSA(On Shlef Availability)到SOS(Share of Shelf)分析,快消品牌也從對KPIs的關注,逐步走向ROI的關注。同時,2019年Trax聯(lián)合某國際日化巨頭及某本土零售商聯(lián)合實施了國內(nèi)第一例Retail Watch解決方案(基于AIoT設備進行照片采集),未來圖像識別AI技術將會深度連接零售商和品牌方,讓雙方在數(shù)據(jù)層面合作有更多想象空間。在實際AI應用落地過程中,較早應用的部門通常是銷售部門,使用AI來替代傳統(tǒng)的手工數(shù)據(jù)錄入,隨著應用的不斷加深和部門間合作,越來越多的部門也期待AI數(shù)據(jù)幫助進行日常的業(yè)務管理,以下是不同部門的典型業(yè)務需求及價值。

Trax AI算法在實體零售行業(yè)的應用

目前Trax AI在實體零售識別能力上的應用大體分為以下幾類:

1、SKU識別。如:SKU分銷、及SKU排面識別。使用Trax解決方案,識別貨架上的每一件商品,發(fā)現(xiàn)貨架真實數(shù)據(jù)。

2、二次陳列關鍵KPI識別。如:地堆面積,地堆上SKU,陳列架類型及陳列情況,箱堆中整箱、開窗、割箱的數(shù)量,掛條數(shù)量等。更全面了解每個門店,每種陳列形式的執(zhí)行情況。

3、POSM識別。如:爆炸貼,掛條……等。

4、陳列場景識別。如:常見的主貨架、端架、地堆、冰柜,箱堆等二次陳列場景,AI能夠自動識別照片內(nèi)容的場景等。

5、照片合規(guī)性判定。如:翻拍照片檢測,照片重復檢測,照片相似檢測。在Trax合規(guī)方案中還有針對擺拍驗證的方案,此方案會使用AI+CS的方式來高效驗證存在擺拍可能的業(yè)務照片。Trax圖片合規(guī)檢查解決方案,快速發(fā)現(xiàn)不合規(guī)照片,提升核查效率。

6、門頭照識別及比對。如:是否為重復門頭照,門頭照是否有和周邊門店門頭照相似等。

Trax通過領先的AI技術,靈活和動態(tài)的方法,IoT新興技術更便捷地構(gòu)建貨架數(shù)據(jù),幫助零售商與品牌商數(shù)字化、分析并優(yōu)化零售空間。Trax現(xiàn)場優(yōu)化解決方案、Trax完美門店解決方案、Trax合同合規(guī)解決方案、Trax卓越品類解決方案、Trax圖片合規(guī)檢查解決方案、Trax門頭照查重解決方案等等一系列組合解決方案,幫助實體零售應對各種挑戰(zhàn)。除了計算機視覺、人工智能和圖像識別,Trax獨特的方法和功能組合也可以提供量身定做的解決方案,以幫助實體零售快速、規(guī)?；{馭零售渠道管理。

從人治到數(shù)治,AI起到了最關鍵的作用。AI在業(yè)務流程的滲透度決定了數(shù)據(jù)在決策環(huán)節(jié)的滲透度。通過AI賦能,可以挖掘更多數(shù)據(jù)價值,為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。與此同時,極大的提高數(shù)據(jù)時效性,進而提升決策的及時性。AI帶來的客觀數(shù)據(jù)、精細數(shù)據(jù),也為實體零售通向細顆粒度管理時代打下了堅硬的基石。

AI經(jīng)過了哪些技術更迭,又是如何在業(yè)務中實現(xiàn)高效數(shù)字治理的?我們將在下篇《零售數(shù)字化發(fā)展史(三):AI技術迭代實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)治理》中為您詳解,敬請期待。