人工智能处理大数据，为零售业带来数据价值

线上线下融合导致了“三多”现象：更多的数据源、更多的数据格式和更多的数据容量。特别是对于各种场景应用，图片、声音和视频等非结构化数据将大大增加数据容量。移动互联网时代海量（大）数据的应用呈现出两个显著特征：准确性和实时反馈。

此时，需要人工智能来处理大数据，数据价值为零售业赋能。

1.智能导购：

零售业有一个很大的痛点：导购。百货服装业有导购员，大卖场有促销员，这会因不同的级别而影响销售。智能导购具有互动性和对话性，如APP中的机器人导购+人工导购。机器人导购的服务水平高于大多数人（因为大数据），如果辅以人工导购，它可以达到一个优秀的水平。阿里巴巴推出了一款名为阿里巴巴小米的优秀产品。目前，售后服务的智能机器人在未来一定会增加售前导购，因为这是一个强劲的需求。阿里巴巴小米未来的定位：消费者的个人购物助手可以通过技术重组服务为每一家零售企业赋能。我采访了阿里巴巴首席客户服务官吴敏之，感受到了阿里巴巴直接重组服务的决心！

这个细分领域的格局基本上可以看到尽头：几家大型平台公司的菜，以及制作工具软件的公司，基本上需要停止烹饪，在有机会的时候迅速销售。

2.智能配电：

目前，在新的大卖场和超市中，回家30～60分钟是标准，而在即时消费领域（如便利店），回家30分钟是标准。在新零售时代，快递业也发生了巨大变化。短距离配送是未来的趋势。

短距离配送，按照传统方式，配送成本将是许多企业无法承受的。它对配送标准提出了非常高的要求，必须通过算法和人工智能进行优化，以提高配送效率。以盒马为例，智能配送的标准操作：10分钟完成拣货、分箱、合单，物流路线智能配送骑手20分钟到家。基于算法和深度学习，完成智能分发和交付。配送效率取决于每次配送的订单数量。

对于更多的新零售企业，短距离配送将采用第三方配送+自配送的标准组合。每次交付的最佳效率是不可靠的，只有人工智能才能做出最佳和最快的决策。

3.精明的买家：

只有做过零售生意的人才知道买家有多重要，但他们也知道培养买家有多困难。他们需要了解商品、卖点、视觉展示、销售带等。众所周知，这是一项复杂的工作，不仅需要定量分析能力，还需要大量的定性分析，甚至直觉。

通过算法和人工智能创造智能买家的意义在于：机器取代普通买家解决人才问题；大数据支持的预测能力可以提高销售能力，降低库存风险。

人工智能必须拥有大数据；对于大数据，必须使用人工智能。这是双胞胎兄弟，他们将诞生在大平台上，成为行业的基础设施，并为每一家零售企业赋能。只有这样，才能实现整体社会效率。绝大多数零售企业既没有收集大数据的能力，也没有开发人工智能的能力。