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零售行业可以说是一个传统又巨大的行业，是一个充分竞争的行业，任何技术的发展都会在零售行业会有一些应用。结合现在AI大模型的发展，大概理一下，AI大模型在零售行业能发挥哪些作用。下面从门店有前端销售和后面运营2个角度来讲。
一、零售阵地的全面数字化、智能化
客流分析及选址分析
属于成熟的应用。接入AI能力，实现客流分析。
AI大模型可以分析门店客流数据，识别客户到店情况、停留时长、识别到店人员时间波峰波谷，对消费者进行画像分析和识别。数字化转型网www.szhzxw.cn
记录顾客行为轨迹，了解顾客的购物行为和偏好，优化门店布局和商品陈列以及动线设计。提高销售额。
统一的客流采集，实现全面零售阵地的客流分析以并总结客流情况，匹配对应的人力排班、收货、盘点等工作。
智能货架
成熟应用，AI大模型可以结合图像识别技术。
实时监控货架商品情况，及时补货，避免缺货，提高运营效率。
识别并记录货架的销售情况，哪些位置销量最佳，哪些位置顾客取货最少。分析商品的货架陈列；
如一些无人超市利用AI技术进行货架管理，自动识别商品缺货情况，并通知工作人员补货。
安全管理数字化转型网www.szhzxw.cn
充分利用AI图像识别技术，全面提升加油站安全作业流程，识别安全隐患。
商品防盗:AI大模型可以结合图像识别技术，识别顾客的异常行为，例如偷窃商品等，及时发出警报，减少商品损失。
安全监控:AI大模型可以分析监控视频，识别安全隐患、及时发现人员或消费者的一些非合规操作或行为，及时识别和预警。
门店经营智能助手
增加门店运营智能助手，通过AI技术，全面简化现有的工作流程，解决现有的系统及工作操作复杂的问题。解决传统的BI工具灵活性不足，很多报表都是提前设置好的，员工也只能从有限的维度进行分析并且使用门槛较多，步骤较繁杂。
可以利用大模型构建门店经营助手，让员工通过直接语音对话的方式，实时查询自己所需要的数据，直接询问“门店销量同比上周增加了多少”，“哪些品类的销量排名在top 5”，“哪些产品的销售额占比在70%以上”等等。数字化转型网www.szhzxw.cn
大模型通过连接后台业务管理系统及数据中台，获取所有的经营数据，直接反馈数据结果给到前端门店人员。
智能导购
当前用户交互已经全面实现智能助手化，并且智能交互的方式已经深入到各APP及汽车、及智能家居等场景中。
构建导购Agent应用到所有的在线销售平台，全面提升消费者体验及交互，增加销售的成交转化率。
在线智能客服方面
在所有的用户可访问的APP及小程序，对接统一的AI客户小助理，构建数字分身，构建客服大模型，提供724专属服务能力；
二、通过AI大模型，全面提升管理水平和实现运营升级
在管理运营端，利用大模型深入融入业务场景，改造用户侧以及管理侧的效率。在用户侧，通过AI代理，全面改进消费者界面。
智能化精准、个性化营销数字化转型网www.szhzxw.cn
运用AI技术系统化挖掘客户需求，通过客户画像实现高质量的客群分类划分，有利于实现精准营销。一个完整的营销活动包括营销计划撰写、目标人群选择、营销预算分配、营销渠道和营销素材、营销策略执行和统计等环节。通过以下多个智能体组合，实现营销的精准、个性化的高效转换。
营销计划智能体：根据营销目标，帮助营销部门查询各项关键数据，自动生成营销计划，确定目标客群、营销渠道、创意制作方向、预算分配和营销策略；同时，营销计划智能体还负责将各种指令下达给其他智能体。
人群标签及洞察划分智能体：AI大模型可以根据用户画像和行为数据、过往交易情况等，进客户进行群体划分，多个维度的标签及群体划分。
人群提取智能体：接收营销计划智能体的指令，对接客户中心及销售交易中心等业务中台，自动提取目标人群。
内容生产智能体：接收营销计划智能体的指令，根据目标营销渠道、创意形式和内容风格的要求，自动生成对应的营销素材。在下一小节，还会有内容生产智能体更详细的介绍。
人群触达智能体：接收营销计划智能体的指令，对接营销自动化MA等系统，创建用户触达策略，实现最终用户的营销触达，以及营销过程中的监控。数字化转型网www.szhzxw.cn
效果分析智能体：负责最终营销活动的数据收集、统计和分析，自动生成营销总结报告，并推送至相关人员的邮箱。
商品管理、定价及促销组合
自动生成商品图片、描述信息等；
AI算法根据市场需求、竞争对手价格、库存水平等因素动态调整构建需求预测模型以及定价策略模型，通过多种定价模型在需求高时通过价值定价法提高定价格，需求低时通过成本测算法降低价格，以保持竞争力并实现利润最大化.
基于当前主力销售产品以及滞销产品等数据情况，通过商品组合带动销售，解决临期和库存商品等问题。
库存仓储优化
AI大模型可以分析销售数据、库存数据、物流数据等，预测未来的需求，优化库存管理，提高供应链效率，降低成本。
AI仓储助手通过对接企业的实时销售数据和采购数据，根据特定计算方式，为每个品类、每个门店计算，周转库存、安全库存、过剩库存和风险库存，输出标准库存计划。同时支持对输入问题进行答复，比如每个门店、品类的安全库存值、数据来源、计算方式等。数字化转型网www.szhzxw.cn
AI仓储助手还能监测商品的库存数量，当库存数量达到安全库存水位时，自动发起采购请求，或者发送提醒给采购员。仓库工作人员还能通过对话方式，向AI仓储助手快速查询某个商品或品类的位置和库存数量。
三、智能采购寻源
通过AI大模型，重塑当前商品从引入、到供应商管理、采购及结算的全流程。
商品引入推荐。基于过往交易记录以及当前其它平台、市场销售数据，当期热门商品等信息，自动分析及判断，生成品类推荐；
供应商画像自动生成。结合内外部数据，自动在特定网站爬取供应商信息，自动对供应商的各项信息和资质进行检查，并通过邮件、短信或外呼自动联系符合要求供应商，甚至能根据供应商的特点实现千客千面的沟通。通过AI Agent自动执行，将采购员从繁琐的工作中解放出来。
采购订单管理，AI Agent可以自动解析销售计划文档，然后结合商品BOM清单、供应商成本和响应时间，输出标准采购计划清单，再由人工进行校对。
AI Agent可以根据采购计划或仓库响应，自动向对应的供应商下单特定数量的特定商品。还能对接供应商的系统API，自动跟踪采购单的进展，当进度不及预期时，自动拨打供应商电话进行催货。
1风控及欺诈检测
通过构建风控AI大模型，以及多系统的数据集成及综合判断，可以分析交易数据，识别异常行为，预防欺诈交易，保障平台安全。当前已有项目推进中，不展开。数字化转型网www.szhzxw.cn
1组织赋能：内部知识助手
AI全面赋能员工。
业务规则以及运营指引、操作指引的智能问答，快速回应；比如销售部查询产品信息和案例信息、运营人员关注当前的销售情况以及经营数据。采购部查询供应商和原材料信息等等。但是企业的文档和资料都分散在不同的系统、或不同部门和员工的电脑里，导致知识和信息的获取非常低效。
通过AI大模型+Agentic RAG，构建不同的向量知识库，比如门店运营、油品质量安全知识库、采购知识库、营销知识库等，然后根据用户的查询意图，Agent自动路由到最匹配的知识库，完成信息的检索召回。针对多复杂的文档，包括文本、图片和表格，这里就需要用到多模态解析技术，对文档中的各种元素分别进行解析，将文本与其相关的表格和图片进行关联和匹配。
四、总结
目前看，AI的LLM大语言模型语言理解能力达到人类水平，可以理解复杂指令和多轮互动交流，该能力可以应用在所有的消费者界面以及员工界面，重塑和改造现有的消费者体验，让用户操作大大减少，同时也全面提升员工的工作流程及效率。有人说，当前所有的系统和流程，都应该基于AI能力重新做一遍，从我们对技术的理解和评估来说，这个事情正在发生的大趋势了。
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