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1、AI数据智能驱动未来创新之路玄讯FMCG俱乐部ContentsAI“数据智能”的诞生011.1 AI“数据智能”的涵义1.2 数据智能与人工智能1.3 数据智能所呈现的三大特征1.4 从企业数字化转型阶段理解“数字智能”1.5 AI“数据智能”提出的背景(1)政府利好政策推动了数据智能时代的到来(2)数据的积累与人工智能的深入应用AI数据智能的行业应用需求及价值022.1 医疗行业:数据智能助力看病更高效2.2 互联网电商:数据智能助力精准营销2.3 金融行业:数据智能助力精细化管理企业在布局AI数据智能时的建议044.1 大处着眼:采用战略方法评估AI数据智能(1)快消零售行业在消费场景环节
2、的数据智能 应用需求及价值(2)快消零售行业在运营管理环节的数据智能 应用需求及价值(3)快消零售行业在生产制造环节的数据智能 应用需求及价值AI数据智能+快消零售033.1 快消零售行业衍生数据智能应用 需求的背景3.2 快消零售行业所衍生的数据智能 应用需求及价值4.2 小处着手:建立数据智能人才中心,简化技术扩展工作4.3 转变工作方式:重新思考数字时代的 工作方式Foreword自从2012年深度学习在图像和语音方面产生重大突破后,人工智能便真正具备了走出实验室步入市场的能力,2016年AlphaGo的胜利再次引爆行业,成功唤起了市场的兴趣,时至今日,人工智能的商业化得到了长足发展,在
3、金融、互联网、企服等领域纷纷落地开花,同时也真正意义上衍生出了一套完整的产业链。AI产业链可以分为基础层、技术层和应用层,基础层按照算力、数据和算法再次划分,对整体上层建筑起到支撑作用;技术层根据算法用途分为计算机视觉、智能语音、自然语言处理等,是AI最引人注目的环节;应用层则按照不同场景的需求定制开发专属服务,辅助智能决策,是AI真正赋能行业的方式。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟,随之而来的是应用层面的发展和进阶,即人工智能真正赋能行业,深化数据运用和分析,实现数据智能决策,反哺商业发展。数据智能俨然已经成为当前人工智能追求与发展的高阶目标。玄讯智研中心继2019
4、年重磅推出2019年最新快消终端智能商业落地白皮书之后,继续加强对人工智能和快消行业相结合的关注,再次挖掘人工智能的进阶阶段-数据智能,探索数据智能的行业需求及其应用价值和未来趋势。01AI“数据智能”的诞生The birth of AI data intelligenceAI“数据智能”的诞生1.1 AI“数据智能”的涵义人工智能作为新基建的一部分,在成为国家的一个重要战略之后,再次推起了一波高潮。在疫情期间,人工智能帮助抗击疫情也做出了贡献,但是我们看到的总归是行业的一隅,整个人工智能行业现在的发展趋势如何?所谓数据智能,是数字经济和人工智能发展的高级阶段,是由“数据算力+算法”定义的智能
5、化决策。数据智能以数据为关键生产要素,以AI数据智能分析和市场预测为主要生产和服务方式,以满足消费者个性化需求为终极价值追求方向。2012年-2016年期间人工智能行业不断优化算法增加深度神经网络层级,利用大量的数据集训练提高算法精准性,ImageNet开源的1400多万张训练图片和1000余种分类在其中起到重要作用,为了继续提高精准度,保持算法优越性,市场中产生了大量的标注数据需求,这也催生了AI基础数据服务行业的诞生。时至今日,人工智能的算法模型经过多年的打磨,基本达到阶段性成熟,随着AI行业商业化发展,更具有前瞻性的数据智能决策辅助个性化服务需求成为了主流。那么AI数据智能是什么?经过玄
6、讯智研中心研究,我们认为:玄讯FMCG俱乐部051.2 数据智能与人工智能我们将数据智能定义为人工智能的一种能力 进行推理,记忆信息,开展学习,通过数据发现技术挖掘新的洞察。数据智能由人工智能工具负责指导,只需最少程度的例行人为干预。运营方式的转变增强了人类能力,减少了人为错误,提高了效率,同时实现了数字化运营和创新。实现数据智能需要以下四个步骤:举个例子,日常我们在淘宝上浏览了一些特定的物品之后,那么它上海品茶的banner以及下面的一些猜您喜欢都会推荐你刚刚浏览过的同类商品或相关商品。这就是基于客户数据进行个性化的商品推荐和促销方案。那么其背后是通过何种机制来实现这种智能推荐来进行提升销量和留
7、存客户的呢?这种业务诉求是无法通过传统的人工匹配或单纯依靠业务经验规则来做到的,必须要借助机器学习建模来实现,也就是靠人工智能实现业务的智能化来完成。而这就是数据智能的一种在我们日常生活中较为常见的运用。数据智能可以理解为从数据到决策的过程人工智能从数据中发现业务规律,进而做出更精准、高效的预测,帮助企业在同等人效的情况下做出更好的决策、提供更好的服务。1.接触2.学习涉及用户与系统互动的外部接触点通过分析不同的数据源确定可用作决策标准的语义参考3.推理通过一段时间的学习,自主做出决定,自我进行纠正 4.实施或执行由系统通过数字化方式和/或由人类或机器人通过物理方式执行AI“数据智能”的诞生玄
8、讯FMCG俱乐部061.3 数据智能所呈现的三大特征数据智能呈现出数字化、网络化、智能化三大特征。数字化也就是实现数据在线,是基础;数字化是指将信息载体(文字、图片、图像、信号等)以数字编码形式(通常是二进制)进行储存、传输、加工、处理和应用的技术途径。数字化本身指的是信息表示方式与处理方式,但本质上强调的是信息应用的计算机化和自动化。网络化也就是协同网络,是支撑;智能化也即是认知计算,通过人工智能进行预测分析,是目标。通过对人、物构成的物力世界进行数据化产生数据,通过网络化实现数据的价值流动,以数据为生产要素,通过智能化为各行业创造经济和社会价值。智能化反映信息产品的质量属性。我们说一个信息
9、产品是智能的,通常是指这个产品能完成有智慧的人才能完成的事情,或者已经达到人类才能达到的水平。智能一般包括感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为决策能力等。所以,智能化通常也可定义为:使对象具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能、自适应的学习功能、行之有效的执行功能等。1.数字化 Digitization2.网络化 Networked3.智能化 IntelligentAI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部071.4 从企业数字化转型阶段 理解“数字智能”随着人工智能的深入发展,目前它们完全具备实现大规模商用的潜力,人工智能也已经被看作是企业实现业务智能化不可或缺的强力助推器。
10、人工智能技术是助力企业数字化转型从信息化、在线化走向智能化的关键技术。我们常说的“企业数字化转型”分解开就是“信息化”、“在线化”和“智能化”这样三个阶段,“信息化”大家可以理解成是IT基础设施的完善,也是企业服务客户和经营管理在线化的基础;“在线化”包括用户交互场景以及企业经营场景的在线化从而实现数据的积累,而“智能化”是基于“在线化”沉淀的数据,让企业的经营决策从经验和流程驱动转向数据驱动、自动化决策,达到降本增效的目的,也就是发挥人工智能的真正优势,实现以数据为导向的智能决策。数据智能就是以数据作为生产资料,通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术,从大量的
11、数据中提炼、发掘、获取知识,为人们在制定决策时提供有效的数据智能支持,减少或者消除不确定性。商业重塑数据变现业务优化业务洞察业务监测AI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部08人工智能是第四次工业革命的重要组成部分,将推动数字经济产业转型升级。自18世纪以来,人类社会共发生过三次大型的技术革命,分别是蒸汽机革命、电力革命和信息互联网革命。每一次的技术革命均伴随着相关学科的发展,理论知识又在实际运用中得到完善,“技术突破-知识学科进步”形成良性循环,并且成为后续其他的技术发展的支撑,对社会的影响力也将随之增强。得益于互联网信息时代的数据积累,半导体行业设计、制程进步和芯片运算能力提升,深度学习结
12、合强化学习带来的计算机视觉、语音技术、自然语言处理技术应用更精准,人工智能将是第四次技术革命中的重要技术,如同人工智能和机器学习领域国际权威学者吴恩达所说,“人工智能是新电能,正改变医疗、交通、娱乐、零售和消费品等主要行业,丰富充实着无数人的生活”。自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能(Artificial Intelli-gence)以来,人工智能已经发展60多年。一般认为,计算机需要通过不断地自我学习、扩充知识库,进而掌握人类拥有的“画画、唱歌、读书、设计”等众多技能,便是“智能”的表现。中国信通院在人工智能发展白皮书(2018)中提到,人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思
13、维过程,使机器达到甚至超越人类的智能,即人工智能需具备类人的感知、思考和决策能力。伴随着人工智能的深入发展,人工智能的发展和应用不断深化,开始从基础的数据识别辅助企业提高效率,到数据智能分析辅助企业智能决策。那么推动人工智能从数据识别到数据智能的背景是什么呢?又是什么推动了数据智能的诞生?1.5 AI“数据智能”提出的背景AI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部09近年来,以人工智能、区块链、可信计算、边缘计算、云计算、物联网等技术集群呈现“核聚变”式爆发的态势,新一代信息技术基础设施-“新基建”正在形成新的社会运行操作系统,以智能化为代表的新经济形态已初现雏形。无独有偶,阿里研究院也在201
14、9年发布的从连接到赋能:“智能”助力中国经济高质量发展同样提出了智能经济的概念,智能技术群的“核聚变”将推动智能经济时代的到来。令人欣喜的是,在2019年的政府工作报告中,我国亦首次提出了“智能+”的重要战略:“深化大数据、人工智能等研发应用。打造工业互联网平台,拓展“智能+”,为制造业转型升级赋能”。无疑,这昭示着智能经济时代即将来临。随后,中央全面深化改革委员会第七次会议上通过的关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见首次提出“智能经济形态”,促进人工智能与实体经济深度融合,构建数据驱动、跨界融合、共创分享的智能经济形态。众所周知,智能经济的核心特征莫过于满足消费者的个性化需求。而想要
15、实现个性化,只有通过数据智能方可实现。于是,在政府政策的大力支持下,“智能+”的重要战略催生了数据智能时代的到来。(1)政府利好政策推动了数据智能时代的到来2016.072017.032017.072017.122018.032018.042018.102018.112019.032019.03“十三五”国家科技创新规划加快人工智能等技术研发和转化2017年政府工作报告人 工 智 能 出 现 在政府工作报告新一代人工智能发展规划提出人工智能阶段战略目标促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)提出人工智能和制造业深度融合2018年政府工作报告加强新一代人工智能研发应用,例如
16、在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域科技创新2030“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南在新一代人工智能基础理论、面向重大需求的关键共性技术、新型感知与智能芯片等 3 个技术方向启动 16 个研究任务,拟安排国拨经费概算 8.7 亿元关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见坚持以市场需求为导向,以产业应用为目标,深化改革创新高等学校人工智能创新行动计划到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心,加大人工智能领域人才培养力度;构建人工智能多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育;构建人工智能专业教育、职业教育和大学基础教育于一体的高校教育体系新一代人工智
17、能产业创新重点任务揭榜工作方案确定了智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、神经网络芯片、开源开放平台、智能制造关键技术装备等17个揭榜方向2019年政府工作报告深化大数据、人工智能等研发应用资料来源:IDC未来产业智能AI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部10随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展,人类积累的数据在互联网、金融、商业、医疗、快消等诸多领域不断地增长和累积。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。面向大数据的数据挖掘的有两个最重要的任务。一是实时
18、性,如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性,需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息,再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来,从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案,反哺市场经营决策等,而这就是AI数据智能的主要运用方式。庞大的数据积累为数据智能决策提供了良好的基础土壤。(2)数据的积累与人工智能的深入应用庞大数据的积累和沉淀2016-2025年全球数据量的爆发式增长CAGR=29.3%16.1 163.0 20162025e全球数据量(ZB)人工智能模型以处理非结构化数据见长,但数据经过清洗与标注才能被唤醒价值
19、我国每年需要进行标注的语音数据超过小时,图片则达数亿张来源:柱状图数据来自IDCAI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部11人工智能应用不断深入人类首次提出“人工智能”一词是在1956年的达特茅斯会议上,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能(Artifi-cial Intelligence,简称AI)”这一概念,这次会议确立了人工智能这一新的研究领域,深度学习标志着人工智能学科的诞生。人工智能的发展已经走过六十四个年头,取得了许多令人瞩目的成就,给科技的进步和人们的生活都带来了翻天覆地的变化,改变我们的社会和生活,使人类进入到一个更加高
20、度发达和繁荣的智能时代。然而,人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程,学术界可谓仁者见仁、智者见智。玄讯智研中心通过大量资料搜集和整理分析,将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段:一是起步发展期:1956年20世纪60年代初。人工智能概念提出后,相继取得了一批令人瞩目的研究成果,如机器定理证 明、跳棋程序等,掀起人工智能发展的第一个高潮。二是反思发展期:20世纪60年代70年代初。人工智能发展 初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望,人们开 始尝试更具挑战性的任务,并提出了一些不切实际的研发目标。然而,接二连三的失败和预期目标的落空(例如
21、,无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等),使人工智能的发展走入低谷。三是应用发展期:20世纪70年代初80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题,实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功,推动人工智能走入应用发展的新高潮。四是低迷发展期:20世纪80年代中90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大,专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。五是稳步发展期:20
22、世纪90年代中2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展,加速了人工智能的创新研究,促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司(简称IBM)深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。六是蓬勃发展期:2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展,通过持续处理海量数据,辅助智能决策,驱动流程自动化和业务优化升级,实现企业的个性化、精细化生产和服务的数据智能时代已到来。人工智能通过其起步曲折发展到今天
23、广泛应用于我们的生活中,其对庞大且复杂的数据处理能力让我们看到了其无限的可能性。而数据智能的出现,辅助企业智能决策和实现业务创新,是人工智能不断深入发展的一个必然趋势。AI“数据智能”的诞生玄讯FMCG俱乐部1202AI数据智能的行业应用需求及价值Industry application requirements and value of AI data intelligence目前,大数据渗透到各行各业,生产服务、工作生活和衣食住行数字化的场景比比皆是。大数据和人工智能所结合数据智能时代的出现,简单的讲是海量数据同人工智能完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,
24、人工智能计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。而对于数据智能的应用场景,包括各行各业在数据智能的应用,最核心的还是用户需求。接下来,玄讯智研将梳理各个行业在数据智能方面存在着的应用需求及所带来的价值。AI数据智能的行业应用需求及价值玄讯FMCG俱乐部142.1 医疗行业:数据智能助力看病更高效除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业大量沉淀的数据基础也成为数据智能在这个行业的应用提供了良好的先天条件。医疗行业拥有大量的病例,病理报告,治愈方案,药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用分析将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞
25、,其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时,疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。如果可以通过借助于数据智能平台可以收集不同病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,通过人工智能的数据智能分析平台来快速帮助病人确诊,明确定位疾病。在制定治疗方案时,数据智能平台能够智能搜索调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,并且生成相应的诊疗报告辅助医生快速分析决策,帮助更多人及时进行治疗。而这些数据的有效整合和分析
26、,对于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械将有极大的帮助。AI数据智能的行业应用需求及价值玄讯FMCG俱乐部152.2 互联网电商:数据智能助力精准营销电商在数据智能方面的应用更为广泛。其天生数据在线化的便利条件为数据智能的应用提供了良好的基础。人工智能在互联网行业的主要应用需求集中在运营和市场营销,即AI智能营销,具体表现为智能视频广告的投放和智能个性化的推荐。什么是智能营销?一般意义上业界认为,智能营销就是在人工智能的基础上,通过机器的深度学习、自然语言处理及知识图谱等相关技术,对品牌定位决策、用户画像、智能内容管理、个性化推荐、智能测试、智能CRM等营销关键环节进行赋能,优化营销策略,
27、提升营销效果,挖掘更多的创新营销模式和商业场景,其核心是帮助营销活动节约成本提高效率,这是互联网电商行业在数据智能方面主要的应用需求。另一方面,未来电商数据智能的应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析,电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计,生产企业的库存管理和计划生产,物流企业的资源配制,生产资料提供方产能安排等等,有利于精细化社会化大生产,有利于精细化社会的出现。专业服务互联网信息服务人工智能在电商业务流程中的运用什么是智能营销?AI营销AI数据智能的行业应用需求及价值玄讯FMC
28、G俱乐部162.3 金融行业:数据智能助力精细化管理金融行业已成为数字化程度最高的行业之一,其天然的“数字属性”以及历史沉淀下来的海量数据都为金融数据智能提供了绝佳的基础。而随着AI芯片计算能力的突飞猛进和机器学习算法的不断创新,金融智能化转型进入发展的快车道,作为金融机构核心能力之一的风险防控自然也就大踏步开启了智能化转型的进程,加快数据智能的运用,有助于金融企业快速构建风险发现、分析及决策能力,从而获得更好更快的发展。AI数据智能通过人工智能对高度复杂算法的分析与预测能力,在医疗、互联网、金融等行业将会不断解决其存在的痛点,不断驱动产业端革新。但是数据智能的应用远不止于,其在教育、交通、安
29、防、农业等各行各业中也正在深入应用和迸发出全新的价值,在这里就不一一列举。无论什么行业,所有的业务开展都跟数据有关,业务的开展就是数据的流动,AI数据智能对于数据的分析与处理能力,将会在各行各业迸发出超乎想象的价值。AI数据智能的行业应用需求及价值玄讯FMCG俱乐部1703AI数据智能+快消零售AI data intelligence+FMCG retaile快消零售行业是对技术触觉最为灵敏的行业之一,会根据市场的迭代做出快速反应。从采用POS机、条形码、嵌入RFID等技术到电商热、O2O模式重构,再到如今AI助力的“新零售”,零售行业一直善于将新技术运用于各类需求中。不过无论零售业的概念如何
30、改变,都离不开其实质:商家以更低成本获取更多需求信息,更精确分析需求信息,更快反应需求信息,从而降低时间和成本,提高效率;顾客消费需求更精准地被满足,买到性价比最高的东西,降低犯错可能。而人工智能(AI)也只有从零售行业本质入手,解决行业痛点,才能实现整个业态的变革。AI落地零售行业场景非常多,在这里聚焦较为成熟的五大场景,包括无人零售、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分。在这五大部分中,智慧门店是业内重点探索的领域,是技术综合应用的集成体现。无人值守便利店A m azonG o,是对智慧零售门店管理的一种理想状态。即消费者用手机扫码进入,并登录自己的ID,就可以选择商
31、品,实现线下选购、线上结账。经采访调研发现,目前A I实际落地门店主要是通过摄像头的图像识别、人脸识别辅助管理。例如在百货商场不同的门上装上摄像头后,能通过图像识别相关技术,对人流做评估,也可为安全疏散提供决策建议,为标准化作业提供监测,减少人力巡店成本。据了解,未来的智慧门店将结合摄像头的图像识别、情绪识别,与移动端的管理A PP协作,实现远程店面管理。3.1 快消零售行业衍生数据智能应用需求的背景(1)AI在零售行业已实现落地的场景为AI数据智能奠定了基础无人零售智能仓储也是AI切入零售行业的重要场景。射频识别(RFID)是产品电子代码(EPC)的物理载体,附着于可跟踪的物品上,可全球流通
32、并被识别和读写。这个系统基本可以代替人工,可实现智能盘点货物。据介绍,如今亚马逊、京东都已经实施了无人分拣系统,所有商品由机器分拣,分拣完后放在传送带上打包,最后发货。AI在快消零售行业落地的应用场景,为AI数据智能在快消零售行业的应用奠定了非常重要的基础,也是在这些应用中不断催生和探索AI能够在进一步在快消零售的应用价值,而数据智能就是AI在快消零售行业的进阶目标。智能仓储除智能门店外,AI在优化后端的供应链有着广泛应用空间,核心为合理控制库存。通过智能买手,便可对接整个供应链。如果能够利用AI相关技术,对接门店销售数据、天气数据、汽车交通数据、种植数据,系统实现产品组合优化,自动采购,采购
33、后物流部门自动拉货、自动销售,在这个过程中,机器担任了买手的角色。据了解,以上这样的采购系统已经在国外一些大型线下超市发挥作用,中国的一些大型超市近年也已开始实施。智能买手对于电商领域,客服的角色不可或缺。智能客服的应用降低了人工客服的工作量,提高了问题解决的效率。过去,智能客服用于解决客户向公司提出的咨询和投诉,且仅支持文字回复。如今人工智能客服面向千万商家,具备自然语言处理能力和深度学习技术。它可以对商品有关问题进行回复,并根据客户信息定制个性化产品推荐,还能提供修改订单、退货和退款等服务。智能客服此外,改善顾客体验是A I落地零售行业的重要场景之一。个性化推荐已经广泛落地于线上零售,是线
34、上精准营销的一种重要手段。机器根据顾客的浏览轨迹、购买记录等线上行为判断顾客的喜好或需求,向其推荐潜在会购买的商品,提高顾客需求与商品供给的匹配性,以此提高成交量。此外,也有越来越多的终端开始试水营销体验环节,比如虚拟试衣镜等等。智能营销与体验AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部19AI的基础主要是大数据及其算法。相比其它行业而言,由于快消零售行业的系统化程度发展较快,通过摄像头技术、热感应技术、POS机、在线支付等技术的长期应用,数据获取更容易,因此数据维度更多样,数据积累量更大,且获取数据及时性也更强。这为AI落地快消零售行业打下了坚实基础。但与此同时,零售行业依旧面临着大量数据难以互
35、联互通的问题,这也阻碍了数据被深层次应用的探索。据了解,由于快消零售行业环节很多,产业链上下游公司之间存在数据壁垒。数据作为一个公司的财富,在看不到既得利益时,许多公司不愿意公开自身掌握的数据。例如零售商不愿向制造商公开数据,物流商也不愿向零售商公开数据。整个行业产业链的数据联通谈判周期较长。零售行业注重利润率,而科技的落地带来的成本并非每个零售商都可以接受。例如,对于大型连锁便利店而言,要让成千上百家门店实现智能化,一次性成本较高,短期内当AI成本比人力成本还高时,零售商往往犹豫不决,倾向依旧采用人力。比如要建设类似罗森便利店那样的无人值守门店,射频识别(RFID)是其中运用到的重要技术。R
36、FID技术作为构建“物联网”的关键技术近年来受到人们的关注。业内人士介绍:“这个系统基本可以代替人工盘点货物。但是由于成本过高,许多线下大型超市都选择放弃。”(2)AI在快消零售行业落地应用过程中存在的问题数据多样,但连接困难利润低,一次性成本较高AI落地零售场景很多,但技术落地效果参差不齐。主要是因为零售业涉及环节和品类很多,品类之间性质差别较大。例如家居行业属于高服务、低频消费、高客单价、决策链长、决策人数众多的行业。相比而言,超市的一瓶水,客单价极低、一个人即可决策,无需其他附加服务。两者都属于零售业,但差异很大。两者都属于零售业,但差异很大。如今采购系统可以实现AI自采,但是品类高度标
37、准化且无需售后服务等附加因素。AI落地,除了零售本身具备的“品类多、性质差距大”等特性有关外,也有跟不少主观因素有关。这在一定程度上,决定了全行业的AI技术普及存在着一定的困难。品类多,效果参差不齐继亚马逊推出无人值守便利店Amazon GO后,国内各大零售商也开始尝试无人值守便利店。然而这种模式的便利店噱头大于应用,暂时还处于试点阶段。未来,无人值守店真正落地于各大百货、便利店、连锁门店、还有很长的路要走。此外,零售业面临着数据互联的困局,数据一旦实现互联,就会促进线上与线下的紧密结合,推动新零售的普及。但数据不断公开和互联,未来技术落地零售还有很多想象空间。AI在落地快消零售应用场景中所存
38、在的数据连接困难,效果参差不齐以及数据互联等困局,也让业内人士开始思考,目前AI在快消零售行业所落地的这些应用还存在着较大的局限,还不能发挥AI在快消零售行业的最大效能,其终极目标是希望借助AI的数据智能决策,辅助快消零售行业在各大应用场景中能够实现数据互联以及数据智能分析,实现高效决策,反哺业务增长,而不仅仅是停留在提高效率上,而这点也是催生AI数据智能出现的一大原因。无人值守与数据互联难AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部20(3)快消零售行业市场环境的变化拥有客户则拥有天下,这句话在零售行业更是一句永恒的真理。根据客户的消费数据进行分析、制定营销策略与内容、管理会员积分与等级、刺激用
39、户复购,这些都是传统CRM的基础功能。随着技术发展与市场环境改变,消费者变化更快了,交互方式和信息也更多了。企业需要学习和了解更复杂的用户特征,掌握更多用户渠道、更丰富的营销模式和更海量的用户数据,而这都将是传统CRM面临的挑战。用户及市场的快速变化DT时代已经到来,传统IT结构将发生重要变化。在过去,业务部门从各自需求出发,委托IT团队采购或开发产品,更多考虑功能是否满足需求而轻视数据流转流的设计,因此会出现大量信息孤岛,无奈只能通过更多的数据接口进行系统对接和数据交互。这种模式的弊端包括业务功能开发成本高,开发周期漫长,甚至出现多家供应商沟通不畅导致部分业务功能无法实现等。总结来说,移动互
40、联网时代,用户变成市场主导者,他们有了更多选择权,有了更强的话语权。企业关注的不应该只是用户的钱包,而更要重视用户特质及用户对品牌的态度。因此用户管理模式也将从业务功能的探讨转为商业模式、发展战略、品牌资产衡量等维度的研究。于是快消零售行业需要更加了解用户需求,为用户提供个性化的产品和服务,才能在激烈的市场竞争中获得一席之地。于是,在AI在快消零售行业已实现的应用场景为AI数据智能的产生奠定了重要基础,同时其在落地应用过程中存在的问题,与此同时迅速升级的消费者需求和技术也要求公司内部组织结构具有足够的灵活性来应对这些变化,在这些背景下,AI数据智能应运而生。快消零售行业希望借助数据智能将在与经
41、营流程,市场营销和消费者相关的方面发挥关键作用,为公司建立快速决策模型,助力公司业务增长。企业技术应用环境的大升级AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部21应用需求为方便讨论,玄讯快消智研中心把快消零售行业分成以下三个环节进行讨论:消费场景、经营管理、生产制造。分别讨论在这三个环节中,其所衍生的数据智能的应用需求及所带来的价值。顾客体验是线下购物相对线上的重要优势。所以增强客户消费体验是其应用数据智能主要诉求。一方面可以通过机器人、互动大屏等数据智能互动设备,利用消费者的好奇心,吸引顾客体验,延长顾客在店内的停留时间,引发顾客在网上分享,带来二次传播,常用于营销活动。另外就是使用一些智能化设
42、备或产品,节约顾客在购物过程中寻找商品、结算及停车找车的时间。3.2 快消零售行业所衍生的数据智能应用需求及价值(1)快消零售行业在消费场景环节的数据智能应用需求及价值体验感增强利用布置在店内的各种智能传感器,收集顾客的运动轨迹,注意力变化、客流量等信息,用于店铺运营和精准营销。数据收集很多实体店已经都有微信公众号,电商页面等各种线上渠道,数据智能等新技术方案可以引导线下到店客流转向线上渠道,或进行反向转化。流量转化AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部221.消费场景Consumer scene2.经营管理 Management3.生产制造 manufacturing3.智能化 Intel
43、ligentAI数据智能在消费场景环节的应用所带来的价值在销售、营销和以客户为中心的职能领域,AI数据智能最主要的两项影响是改善客户体验和促进收入增长。两者之间可能存在直接关联,因为在许多情况下,客户体验的改善可以带来收入增通过改善客户体验,零售商可以发现全新的客户参与和互动方法。利用数据智能化,零售商可以准确发现客户的需求,适时提供合适的商品推荐,从而获得竞争优势。例如,零售和消费品企业可以利用数据智能整合多个接触点的数据,包括店内活动和市场趋势分析,以了解并推理客户的需求以及需求的产生时间。该公利用实时消息传递和自动个性化商品推荐,持续与访问者互动,并在时机成熟时激励他们购物。品牌企业和零
44、售商已可以利用人工智能驱动的引擎,自动触发电子邮件营销活动这种能力还有一个更为强大之处 可用于订单履行流程,使客户能够直接在营销活动中下单购买。例如,一些零售商掌握了丰富的客户偏好和购买习惯信息,这些数据难以整合到营销活动管理工具中,所以一直被束之高阁。这些零售商希望利用这些数据,并实现促销活动工作流自动化,以便更轻松地为合适的受众定制内容。以往市场营销部门通常需要四天时间来设计和发送通用的电子邮件。现在,有了数据智能支持的营销活动自动化软件,公司团队只需一天半的时间,就能生成丰富的个性化活动,并且能够快速响应业务需求。市场营销部门也提高了电子邮件打开率,帮助提升客户转化率,增强客户忠诚度。营
45、造更舒适的客户体验AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部23应用需求(2)快消零售行业在运营管理环节的数据智能应用需求及价值对消费者、销售数据进行分析,绘制用户及客群用户画像,用于店铺运营分析和消费者分析。根据对商圈的数据智能分析,对开店选址提供支持,并监测竞争数据。选址通过对单店及周边、全网产品销量数据分析,预测品牌、品类或单品的销量变化趋势,提前调整备货。全网销量预测根据过往销售情况及周边销售情况,结合商店自身情况,对商品销量和客流量进行预测,调整进货品类和数量。本店销量预测通过唯一关键字,合并店铺消费者画像和第三方全网用户数据,生成消费者完整用户画像。基于标签想消费者进行个性化推送和精
46、准营销。本店销用户画像为核心量预测AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部24快消零售行业在运营管理环节的数据智能应用所带来的价值在未来三年,预计数据智能将在供应链规划和实体店运营领域实现最高的采用增长率。供应链规划涉及多个职能部门的协作,包括材料、分销和运输规划。以前,用于将这些规划职能联系在一起的许多流程都是由人工完成的。而数据智能化恰好是此类环境的理想解决方案。基于人工智能的工具可以吸收来自不同规划职能的数据,并快速消化,快速分析。然后,工具进行计算,帮助零售商在制定和平衡计划、进行权衡以及争取各方同意时,接近实时地做出决策。在整个流程中,零售商可以使用自动化技术执行重复性任务、引导工作
47、流程以及消除异常情况。商店运营和店内服务也可以从智能自动化中获益。每个城市或社区都是独一无二的,高度本地化的人流、场地以及事件导致独特的消费者行为和需求。大学城的商店与度假区的商店售卖的商品种类是不同的。数据智能可以学习本地数据,确定满足社区需求的产品和服务。根据当地场地特征和可用因素,数据智能可以自动选择特定商店的商品种类。人工智能技术还可以应用所学到的知识,定制店内产品和服务,满足每个客户的需求。想象一下,假如您走进一家体育用品商店,寻找高尔夫装备。当您进入商店并选择接受帮助时,商店的人工智能应用会获取有关您的购买模式、兴趣和偏好的数据。然后,它会自动为您指定一名熟悉高尔夫运动的销售店员。
48、同时,该应用会将您的信息提供给该销售店员,便于她了解相关背景。她亲自迎接您,在引导您前往商店的高尔夫球区时进行相关谈话,根据她的高尔夫专业知识推荐特定产品,帮您找到中意的装备。改进零售业中的供应链和实体店运营AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部25快消零售行业在运营管理环节的数据智能应用所带来的价值在供应链规划、运营和物流职能领域,业界认为数据智能能够对库存生产力和运营敏捷性产生最大影响。这两个领域对于业务发展至关重要。供应链规划的目标是实现供需匹配,也就是在合适的时间将产品交付到合适的地点,以满足客户的需求和期望。积压会导致降价,而库存不足则意味着丧失销售商机。这两种情况都会对库存生产力
49、和利润产生负面影响。为了提高库存生产力,零售商和品牌企业可以利用人工智能和机器学习算法,优化需求预测和供应链规划。然后,自动化引擎可以引导工作流程,自动更新和调整计划,解决由于意外和计划内的事件(例如新产品推出或季节性变化)导致的需求上涨和下降。例如,跨国消费品公司宝洁正致力于部署下一代需求规划解决方案,以提高其全球短期预测的准确性。该解决方案的目标是提高生产力,帮助规划人员在传统上具有挑战性的领域做出更好的决策,例如促销预测。运营敏捷性,是指能够在运营中快速轻松地适应变化;数据智能可以改变这一领域的游戏规则。越来越多的企业使用物联网和其他智能设备来监控车队和仓库运营,跟踪整个供应链中货物的流
50、动。数据智能可以将学习和推理能力用于监控和跟踪数据。然后,他们可从这些数据中挖掘洞察,并提出下一步最佳行动建议,以消除可能代价高昂的瓶颈和损失。在恶劣天气或路况不佳的情况下,配备有数据智能的系统可以动态地重新安排货运路线,以免延误;还可以根据需要重新平衡库存。例如,新的联合包裹服务公司的机器学习应用可以根据成本与收益分析,发现并消除瓶颈问题。例如,如果该应用检测到风暴即将来袭,它可以经济有效地让货运路线避开风暴影响区。通过使用高级算法使这些流程实现自动化,该公司更好地满足了客户需求,有效保持了服务水平,并能够灵活地处理突发事件。户需求,有效保持了服务水平,并能够灵活地处理突发事件。提高库存生产
51、力和运营敏捷性AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部26-智能终端推荐在以往快消品牌厂商铺货过程中,对于终端门店的选择往往依靠线下进行市场调研和人工分析,不仅花费大量的人力物力,冗长的选址周期还会导致产品在终端铺货时间滞后,被竞品抢先一步抢占市场。另一方面,人工调研和分析的数据准确性难以考量,产品是否已经铺到精准的终端门店将极大影响产品的销量以及市场的占有率。针对以上快消企业存在着的铺货终端门店选择效率低以及难以精准覆盖等问题,这就衍生出了快消企业希望借助AI数据智能平台,根据周边人群和人流数据、地图信息推荐等实现终端智能的推荐,通过综合人流以及以往销售数据等信息,智能推荐哪些终端适合重点精
52、耕,为快消厂商提供最优化的终端市场经营策略。-促销活动智能分析以往快消厂商在进行促销活动时,往往是派业务员到终端门店进行促销活动效果的考核,人工考核的方式存在片面性,无法准确反馈此次促销活动的真实效果,没有系统的数据实现数据汇总和分析,难以为下次促销活动方案的优化提供有效的数据支撑。对于快消厂商来说,促销活动对于直接提升商品销量有着非常直接且关键的影响。但是在促销活动执行过程中往往缺乏系统化的数据收集和活动结束后的效果分析,这就亟需一套数据智能系统能够根据每个门店以往的销量数据以及活动效果来为每个终端门店智能推荐匹配的促销活动方案,并且在促销活动执行过程中,一切有关促销活动数据能够在线化,从而
53、实现有效的促销活动监督,最后通过相应的智能算法模型,智能汇总分析促销活动数据,得出相应的促销活动效果,并自动生成相应的优化促销活动方案,为下次促销活动决策提供更好的支撑。-优化陈列组合搭配在以往快消厂商对于终端门店的陈列管理和货品内容管理上多以人工的方式,例如在陈列管理上,门店自主分布式决策,人工按经验进行促销品类的陈列排布。另外在货品内容管理上,多以人工核检的形式,人工翻检有效期,人工核对成分是否与宣传一致,人工核实货品来源等方式。人工核检的方式不仅效率低,成本高,数据统计和处理的难度大,而且容易造成错漏,造成终端铺货的效果大打折扣。于是,快消厂商希望借助AI数据智能,通过智能算法给出陈列数
54、字化模型并同步各个门店,辅助各个门店进行最优的商品陈列排布决策,并且通过图像识别技术自动识别对比商品内容,另外实现自动统计和分析商品陈列所达到的效果,最后根据商品陈列效果自动制定相应的陈列优化方案,不断推进商品陈列组合达到最优化,提升商品动销量。助力快消企业实现智能终端管理AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部27应用需求快消零售行业在生产制造环节的数据智能应用所带来的价值(3)快消零售行业在生产制造环节的数据智能应用需求及价值运用数据智能决策和分析提前预测生产过程中可能出现的问题,提前进行相应的维护和处理,提高生产环节的效率。提高效率通过全网数据的洞察和智能分析,自动分析受消费者欢迎的产品
55、类型,反哺产品生产设计和制造。产品设计消费品企业的高管预计,未来三年内数据智能采用率最高的领域将是生产制造、产品设计与研发。这些是数据智能可能产生潜在革命性影响的领域。在制造领域,生产线机械设备的日常维护是一项主要的成本来源。另一方面,任何停机都会产生更高成本。品牌企业可利用预测性维护解决这一难题。预测性维护采用先进的人工智能算法,发现潜在的机器故障并自动安排所需的具体服务。除了维护设备外,品牌企业还必须在产品上市速度越来越快,产品和工艺越来越复杂的情况下保持高水平的产品质量。法规、标准以及客户对无缺陷产品的要求,使上述目标的实现更加困难。通过使用人工智能算法,配备智能自动化的机器可以评估出可
56、能导致质量问题的新生产事件。当发现潜在问题时,机器可以自动通知生产人员,甚至可以自主执行纠正措施。设计和开发产品时,品牌企业必须始终紧跟而且最好能够引领设计概念的潮流为此,品牌企业可以使用数据智能功能,采集与产品使用相关的大量数据,以及背景信息和全球消费信息。然后,他们可以分析和学习这些数据,生成精确而相关的洞察,并加以应用,以前所未有的速度设计出产品。一些企业已将设计和生产流程的多个部分实现自动化,使客户能够直接与系统互动,做出产品设计选择。零售和消费品企业希望借助数据智能能够帮助企业提高运营效率、拓展能力、降低成本以及促进收入增长。数据智能确实可以帮助企业实现这些目标,但其潜在的优点远比这
57、些渐进式改进具有更深远、更有意义的影响。虽然提高效率和降低成本可能是使用人工智能的初衷,但随着能力的成熟,意想不到的好处将接踵而至。促进消费品的制造与设计 AI数据智能+快消零售玄讯FMCG俱乐部2804企业在布局AI数据智能时的建议Suggestions for enterprises when laying out AI data intelligence数据智能的发展给企业同时带来挑战和机遇:挑战在于,AI数据智能将深刻改变企业的生产服务方式,这一过程将淘汰一大批无法适应的传统企业;机遇在于技术普及存在潜伏的窗口期,企业把握住关键窗口期,将会在技术的集中爆发期获得巨大的收益。那么企业要如
58、何把握住这机遇风口,成功在企业内部布局AI数据智能呢?虽然AI数据智能正保持着强劲的发展势头,但是企业在布局AI数据智能时也要结合自身基因与核心业务制定,并且做好相应的评估,在企业内部也要搭建好支撑数据智能发展的组织中心,以及充分发挥和思考数据智能与业务结合的更多可能,这样才能发挥数据智能在助力企业业务增长过程中的最大效能。分解纵向的孤岛式组织架构,加强组织职能之间的横向协作,评估流程,划分优先顺序。分析企业的每个方面 无论是研究趋势、使用数据和消费者反馈,还是将数据扩展到相邻社区。寻找数据智能的更多用处,比如在整个客户生命周期中改善品牌体验,为品牌创造长期的竞争价值,而不只是用于降本增效。评
59、估AI数据智能能力时需要评估综合价值链的上下游流程。虽然每个单独的职能都可以产生增量效益,但互连的自动化供应链可以创 造新的价值。谨慎选择平台,确保它具有可衡量、可扩展的自动化组件。衡量业务影响,获得可视性,对端到端流程实施全方位监管。4.1 大处着眼:采用战略方法评估AI数据智能 建立自动化人才中心,为信息自动化资产的开发和使用提供监管框架。这是一个关键的成功因素,因为大多数企业需要考虑、转变和管理数千个适于自动化的流程任务。评估目前的投资领域,以此为基础规划未来的实施。例如,如果企业的目标是提高库存生产力,并且已使用数据智能的某些组件进行需求预测,可以考虑将数据智能扩展到库存管理。持续验证
60、实施流程的优先级。定期沟通,确保企业内部充分了解数据智能在整个价值链中的能力和影响。由于智能系统学习速度快,因此企业需要密切进行监控,对其进行适当的训练,以免产生偏见或其他潜在问题。4.2 小处着手:建立数据智能人才中心,简化技术扩展工作 设想最终结果。采取开放的态度,积极发现新能力,以迭代方式评估数据智能任务和活动,利用AI数据智能功能重新设计流程。与具备设计思维专业知识的AI数据智能平台合作,让他们为企业内部定期组织工作对话,提供指导。将数据智能延伸至客户,让品牌拥趸与您共同创造下一代客户体验。跳出基础自动化的观念,充分利用数据智能的潜力。这种能力不仅仅是消除业务流程中的人类活动,还旨在转
61、变为高速、敏捷和创新的文化。4.3 转变工作方式:重新思考数字时代的工作方式 企业在布局AI数据智能时的建议玄讯FMCG俱乐部30数据智能是一个跨学科的研究领域,它结合大规模数据处理,数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术,从数据中提炼,发掘、获取有揭示性和可操作性的信息,从而为人们在基于数据制定决策或执行任务时提供有效的智能支持。如果将数据视为一种新的“石油”,那么数据智能就是“炼油厂”。数据智能通过分析数据获得价值,将原始数据加工为信息和知识,进而转化为决策或行动,已成为推动数字化转型不可或缺的关键技术。数据智能的重要性越来越凸显。数据智能赋予人类探求数据空间中未知部分的能力,在不
62、同领域里蕴育出巨大的机会。数据智能技术正在重塑传统的商业分析或商业智能领域。除了文中提到的医疗、金融、互联网,数据智能未来将会结合到更多的行业中,碰撞出更多不一样火花。而快消零售作为一直对技术嗅觉灵敏的行业,近年来在人工智能方面的应用,无人零售、智能买手、智能仓储等落地应用场景,为数据智能在这一行业的应用奠定了重要的基础,随着市场环境的变化,AI数据智能将会在快消零售的消费场景、运营管理、生产制造等各个环节带来超乎想象的价值。未来,随着AI数据智能在各领域的深入应用,其发展会迈向更高的层次,不断挖掘和发挥其更强大的效能去解决现存难题,助力企业业务增长。但同时企业未来在布局AI数据智能时,也要做好相应的企业自身业务评估,切勿盲目。虽然人工智能在商业落地过程中并不是一帆风顺,但是AI数据智能在行业中的应用需求及其价值让我们看到了其未来无限的可能性,AI数据智能未来将会给企业业务发展带来什么样与众不同的价值,值得期待。Conclusion【郑重声明】本文内容版权归玄讯所有。未经本公司的明确书面特别授权或协议约定,除法律规定的情况外,任何人不得对本文的任何内容进行发布、复制、编辑、改编、转载、播放、展示或以其他任何方式非法使用本文的部分或者全部内容,否则均构成对本公司版权的侵害,本公司有权依法追究其法律责任。