无论在线购物还是到店消费，零售体验正成为人工智能（AI）与机器学习革命的最新前沿。
澳大利亚主要零售商已意识到，制定正确的AI战略将带来巨大收益。例如，Woolworths新成立的WooliesX部门正在招募人工智能和机器学习负责人及数据科学家团队，旨在汇聚技术、数字体验、电商及金融服务等领域的多元化人才。
一切关于数据处理
理解AI重返议程的核心原因，需关注两个关键变化：计算能力与数据规模。如今智能手机的算力远超数十年前的笨重计算机，企业可获取近乎无限的算力训练算法。同时，零售业可用数据的规模与丰富度也显著提升。
尤其是机器学习等学习技术，依赖于大规模、高质量数据集。当获得适当数据喂养时，这些系统能发现人工无法识别的趋势与模式，实现数据分析自动化，并构建模型对未来数据进行有效预测。
为什么零售业适合应用人工智能
零售业特别适合部署AI，主要基于两点：
一是测试与衡量能力强。在保障措施下，零售巨头可快速部署AI并测试消费者反应，直接量化其对利润的影响。
二是容错率相对较高。相比航空等高风险领域，零售业AI代理每天做出数百万次决策，只要整体效果积极，便能承受少量错误。
目前，Nuro.AI已与杂货巨头Kroger合作在美国提供无人配送服务。但更深刻的变革将来自非实体AI的部署，以下场景将重塑您的零售体验。
洞察购物习惯
AI能从购买记录中检测潜在模式。例如，系统不仅跟踪单品销售，还能结合足够数据预测您的日常习惯：如每周一晚做意大利烩饭，或周五晚上吃冰淇淋。
在宏观层面，分析数百万消费者行为可使超市预测每周制作烩饭的家庭数量，进而自动优化Arborio米等库存。这些信息还将与供应商共享，实现精益物流与高效库存管理。
高效精准营销
传统忠诚度计划仅能识别“即将购买某产品”的客户并发送优惠。而新一代机器学习推荐器则更进一步：基于海量关联数据，向客户推荐蒜香面包、提拉米苏等个性化搭配产品，而非单纯推销其本就会买的商品。
这种精准营销能有效减少无效折扣，从而提升利润率。
动态定价优化
零售定价是一项复杂任务，需对每位客户、每款产品及每笔交易进行细粒度分析。有效的定价策略需综合考量价格变动、季节性、天气及竞品促销等因素。
精心设计的机器学习程序能将上述变量与购买历史、产品偏好结合，生成深度洞察与定制化定价策略，最大化收入与利润。
智能客户反馈
过去，客户反馈依赖纸质卡片；如今，社交媒体已成为公开表达意见的主要平台，零售商纷纷采用抓取软件进行互动。
展望未来，机器学习将对语音评论、视频等非结构化杂乱数据进行批量分析，使商家首次能够系统化地处理多模态反馈信息。
减少盗窃损耗
澳大利亚零售商每年因库存损失约45亿澳元，自助结账终端的增长加剧了这一挑战。
配备摄像头的智能POS系统可通过扫描数百万张图像，识别秤上不同种类的水果蔬菜。随着系统进化，其细粒度分类能力将区分瓦伦西亚橙与脐橙，杜绝“买桃子录成土豆”的错误。
长远来看，POS系统或将像Amazon Go一样完全消失。
语音下单助手
机器学习系统正迅速提升自然语音转购物清单的能力。Google Duplex等数字助手有望代您创建清单并下单，Carrefour和Walmart等零售商已开始与Google展开相关合作。
不断演进的AI零售体验
随着人生阶段变化（如结婚、生子、职业变更），AI模型会自动调整以适应新的消费习惯，正如在欺诈检测中的应用一样。
当前系统多为“反应式”，即等待客户购买尿布后才识别其组建家庭并推荐产品。而未来的机器学习算法将对叶酸、生物油等行为进行建模，主动“预测”最佳营销时机。
这种从反应式到预测式的转变，将为您带来前所未有的个性化建议，充分释放AI为零售商与消费者创造的机遇。