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AI能不能解决消费企业的效益大难题?

2024-04-25 简体 HK SG TW

今天小编分享的互联网经验:AI能不能解决消费企业的效益大难题?,欢迎阅读。

头图 | 4 月 18 日大鲸 AI 峰会现场拍摄

编辑 | 大鲸鱼

对于生成式 AI,虽然 100% 的人相信将会是爆发性落地应用,但 99% 的人选择保持观望。

观望的背后代表着对 AI 还存在大量的未知和不确定。为此,虎嗅智库在北京发起的 2024 大鲸 AI 峰会——零售消费专场,正是为了理清这些不确定性和挑战,并呈现行业先行者的案例和心得。

4 月 18 号的下午场,虎嗅智库邀请了蓝驰创投投资合伙人石建平、自然堂集团大数据中心总经理罗予晋、肆拾玖坊 CDO 张鹏、百果园四化研究院院长王筱东、柚子投资创始人彭程、中国连锁经营协会行业创新与发展部主任田芮丰、TATA 木门 CIO 乐勇斌、顺丰科技解决方案部总经理徐波、安永博智隆总监张新宇这些分享嘉宾,他们依次为我们深度剖析了 AI 在消费零售业的应用潜力、通过供需匹配实现效率提升的经验、以及 AI 供应链物流场景下的推进挑战等行业最关心的话题。同时现场嘉宾进行了高质量交流,回答了一些关起门来切磋的问题。

希望本篇大会观点摘录,能给未到场的人士一些启发,也欢迎读者朋友与我们深度交流。

以下为嘉宾分享观点部分摘要:

(蓝驰创投投资合伙人石建平)

生成式 AI 将为零售行业带来前所未有的生产力提升

人工智能对于我相信在座各位都不是陌生的事情,特别是大家都在整个零售行业里面,但上一代的 AI 说老实话,除了人脸识别,到酒店里面去刷一个脸很多体感都比较少。而这一代的 AI 在基础能力上的很多方面都超过了人。我们看到所有龙头企业都在拥抱 AI,未来 10 年生成式 AI 市场规模将达到 1.3 万亿美元。

生成式 AI 在企业场景应用,本质上来说是基于数据智能基础设施的探索和落地。典型场景有个性推荐 / 助手 / 客服、视觉化 " 试用 " 体验、产品设计开发和趋势预测等。但 GenAI 技术发展还处于早期,场景商业价值还需要时间。

(自然堂集团大数据中心总经理罗予晋)

一盘货:消费者业务增长的生意基础

一盘货各行业都有,它不陌生。这个业务模式的目的是把线下变成跟线上一样敏捷。

线下做生意的很大一个前提就是在于货铺出去了没有?铺出去了就有生意做,铺不出去就没生意做。一盘货就是代理商订货之后,我们把货生产出来后并不给到代理商,而是放到我们的仓配体系里面去全国建各个分仓,帮代理商去履约。如此可以知道全国那么多家门店到底都铺了什么货?该铺的货铺没铺出去,时间节奏什么样子的?包括每个门店我们给他政策有没有得以实行?这样一盘货就帮助我们把线下生意从原来的销售变成了一个运营。对代理商、对于门店都有很大的改变,以及业务体系从销售转向运营的模式变化。

伽蓝(自然堂所属集团)的数字化转型,以一盘货系统为基石,数据中台为大腦,将消费者、客户、销售交付、生产交付、产品、后台服务等各个节点进行串联,快速高效支持前端各种新业态。

(柚子投资创始人彭程)

AI 在供应链的应用有四大卡点,最大的问题是它像人

第一, AI 的基础得先要在业务的前台、中台和后台的供应链基本上都完成了信息化。很多公司在最后一端是没做的,供应链那端没有做到有足够的数据来看的,就不用提 AI 化的问题了。第二,老板有意识。就是从靠人管理事情要过渡到去靠数据管理,当然不是完全靠数据管理,业内大家都知道有家便利店的连锁就是完全靠数据管理,做的情况就很糟糕,所以我们是过渡到数据加人去管理这么一个过程。第三 AI 要有一个数据集,要有一个专家库的训练,最大问题是数据在哪里?如何治理?第四,评价 AI 的水平。就是站在 CTO 角度去看事情的时候,要训练 AI 时候得不断去修正,它可能就跟人一样,它会为了短期目标牺牲长期利益,需要调整不同的权重?即考核什么节点是能最大的提高它的生产出的?否则,就会对经营效果起到反作用。

在圆桌环节,顺丰科技解决方案部总经理徐波提出,零售企业在落地的时候,不要为了技术而技术,而是要去尝试把技术和业务做一个整合的方案。短期内帮助主业降本增效、长期帮助企业构建竞争力,否则没有价值可谈。

但事实上,对于 AI 落地,无论技术商还是企业应用方,都还在进行小步尝试、还有很多坑要踩。为了尽可能提升 AI 认知力,虎嗅智库在现场正式推出了 "AI+ 落地案例征集项目" 计划,宣布将发布 50 份创新应用案例,并将选取 10 篇由分析师联合专家进行分析点评,总结成功经验。

诚挚邀请广大 AI 先锋参与我们最新推出的案例征集活动,分享贵司的成功经验和创新故事,推动行业交流与合作。点击了解更多或扫描图片二维码直接报名。

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