面對(duì)網(wǎng)紅面包店收銀臺(tái)排起的長龍，你有沒有想過怎樣才能加速結(jié)賬過程？面包店的SKU并不多，只有50個(gè)左右，但慢就慢在現(xiàn)做的糕點(diǎn)沒有外包裝，無論是條形碼還是RFID都無從談起，只能靠店員挨件判斷、識(shí)別和輸入。再換一個(gè)場(chǎng)景，在超市自助稱重機(jī)的顯示屏上，一頁頁查找蛇果和富士蘋果，眼不眼花？有沒有更高效的辦法？

這是成立一年的創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院可以通過人工智能技術(shù)解決的問題。作為一家VC，創(chuàng)新工場(chǎng)去年建立了人工智能工程院，職責(zé)之一是向金融、教育、醫(yī)療、交通、制造業(yè)等提供技術(shù)支持。在零售業(yè)，其旨在向商超、便利店、貨柜等各種業(yè)態(tài)提供無人解決方案。

比如，上文提到的面包店，以及區(qū)分開富士蘋果和蛇果，都可以通過一臺(tái)結(jié)合了視覺識(shí)別和結(jié)賬系統(tǒng)的機(jī)器來應(yīng)對(duì)。 “將來的結(jié)賬系統(tǒng)完全可以兼顧識(shí)別功能，甚至能多物體識(shí)別，自動(dòng)計(jì)價(jià)?！?創(chuàng)新工場(chǎng)人工智能工程院聯(lián)合創(chuàng)始人王晶說。

王晶認(rèn)為，零售行業(yè)當(dāng)下有兩個(gè)大趨勢(shì)——數(shù)據(jù)化和智能化，也是新零售、新經(jīng)濟(jì)、智能零售、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等各式紛雜概念的核心，這意味著零售行業(yè)將采集到更多維度的數(shù)據(jù)，并作出更深刻全面的分析預(yù)測(cè)。

以零售店的備貨為例，數(shù)據(jù)的作用不言而喻。小編了解到，7-11創(chuàng)始人鈴木敏文認(rèn)為必須遵循“假設(shè)-執(zhí)行-驗(yàn)證”的邏輯來選貨備貨，否則將出現(xiàn)滯銷現(xiàn)象，具體操作手法是以銷售數(shù)據(jù)為出發(fā)點(diǎn)，結(jié)合第二天的天氣和周邊環(huán)境等情況來預(yù)判消費(fèi)心理并訂貨，再根據(jù)當(dāng)天產(chǎn)品銷售的數(shù)量和時(shí)間，印證并調(diào)整假設(shè)，其中的銷售數(shù)據(jù)來自7-11的POS系統(tǒng)。

不過，王晶指出，以上流程中，店長的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)還發(fā)揮著特別大的作用，包括對(duì)于天氣和周邊環(huán)境的了解，以及對(duì)未來的預(yù)測(cè)，而人工智能可以綜合更多因素做出智能化決策。

她舉了個(gè)例子，通過攝像機(jī)等傳感器，店主可以掌握消費(fèi)者全流程的行為，消費(fèi)者從進(jìn)店起就被識(shí)別出了是誰，是不是會(huì)員，店內(nèi)看了哪些東西，對(duì)哪些產(chǎn)品感興趣，在哪個(gè)區(qū)交互多，結(jié)賬時(shí)買走了什么東西。

王晶強(qiáng)調(diào)，前端改造的目標(biāo)不僅僅是節(jié)省多少人力，還把用戶從線下轉(zhuǎn)到線上，記錄真實(shí)而明確的消費(fèi)行為數(shù)據(jù)，之后可以看知道誰買了什么，基于數(shù)據(jù)可以預(yù)測(cè)銷量，指導(dǎo)選品，以及千人千面的營銷等等。

比如，根據(jù)用戶之前的購買行為，促銷時(shí)給予不同的折扣?！坝腥私?jīng)常購買的話，可以獲取到一個(gè)特殊的折扣。這跟所有人統(tǒng)一九折的促銷不同，在投入有限資金的情況下，獲得的回報(bào)率更高?！?/span>

當(dāng)然，這樣的效果并非一蹴而就，也不能因?yàn)榭雌饋磉^于“科幻感”抹殺落地可能性，其基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)采集和積累的豐富度，王晶向小編分享了自己的經(jīng)驗(yàn)：

第一，因?yàn)殇N量預(yù)測(cè)得知道原來的周期性，要導(dǎo)入從前的銷售數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)完備性很重要，有些門店的數(shù)據(jù)搜集系統(tǒng)相對(duì)古老，數(shù)據(jù)只能留存在本地機(jī)器里。

第二，最好是連鎖性的，或者一家店經(jīng)營一段時(shí)間且銷量還可以，數(shù)據(jù)量大?！爱?dāng)然，單店積累一段時(shí)長之內(nèi)的浮動(dòng)，也會(huì)比現(xiàn)有的人為判斷更聰明。”

王晶指出，目前市場(chǎng)上不同的技術(shù)方案供應(yīng)商遵循類似的邏輯和套路，但每家有自己獨(dú)特的信息或者算法。王晶表示，創(chuàng)新工場(chǎng)工程院的特別之處在于解決的是客戶定制化的需求。

“每次見客戶的時(shí)候，最長的時(shí)間是花在了解對(duì)方的實(shí)際業(yè)務(wù)上，到底有哪些痛點(diǎn)，什么樣的流程是合適的?！?/span>

她指出，在算法之外，很多時(shí)候效果的屬于工程性的問題：能不能從用戶的整個(gè)流程體驗(yàn)出發(fā)，思考怎樣創(chuàng)造一個(gè)流暢的結(jié)賬流程；反之，不管技術(shù)多炫酷，實(shí)際場(chǎng)景中無法走通的話，商家都不會(huì)買單。

當(dāng)然，市場(chǎng)上還有不少對(duì)人工智能的迷思，比如，技術(shù)還無法完美解決超市的收銀無人化，“客人把商品從購物籃倒出來之后，如果兩件商品完全堆疊遮擋，機(jī)器可能無法識(shí)別，不過會(huì)發(fā)出提醒”。王晶強(qiáng)調(diào)，現(xiàn)階段機(jī)器不一定比人更加聰明，但可以一定程度上提高經(jīng)營效率?！?/span>