数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
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。
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
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。
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；
数字化转型网人工智能研习社包含哪些内容
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