人工智能如何改變零售行業？

自ChatGPT推出以來，人工智能技術席捲商界，零售行業亦正出現深刻變化。零售業一直隨客戶需求及科技演進而轉型，從傳統實體店走向電商，再到全渠道（omni channel）；如今AI正在多個層面協助零售商優化營運，包括需求預測、定價及商品推薦等。

亞馬遜（AMZN）早已在電商等多條業務線廣泛運用AI，其他大型零售商如Walmart（WMT）及Target（TGT）亦相繼跟隨。零售商愈來愈重視運用AI控制成本、了解顧客行為，以取得競爭優勢。

簡單而言，AI是讓電腦及機器完成本應由人類智能處理的任務，包括由零散信息中組織出答案、辨識模式並加以應用等。零售場景中最常見的AI應用之一是機器學習（machine learning），即訓練演算法識別特定特徵（例如人體部位或男女之別），並用於預測需求等。隨著自然語言處理、電腦視覺及機械人技術發展，零售商對AI的應用範圍亦會愈來愈廣。

AI在零售的5大主要應用

1.需求預測

需求預測是零售行業中最常見的AI應用之一。零售商若能更精準掌握客戶何時需要甚麼產品，便能更好管理供應鏈、優化庫存水平、減少清貨折扣。這項能力的重要性可從Nike（NKE）在2019年以1.1億美元收購AI初創Celect可見一斑，其目的正是強化實時需求預測能力。隨著演算法愈趨強大，更多公司將會依賴AI工具提升需求預測能力，以更深入了解自家客戶群。

2.商品推薦系統

在零售行業，利用AI做推薦亦十分普遍。以亞馬遜為例，當你購買某件貨品時，網站會根據你的歷史訂單、個人檔案及其他數據推薦其他商品。大多數網上零售商都已運用類似的推薦AI改善客戶體驗，並提高交叉銷售及加購機會，亦可因應過往行為決定在首頁向你展示哪些產品。在缺乏實體店「順路經過」自然交叉銷售的情境下，網店更需要依賴AI推薦來彌補這部分收益。

3.無收銀技術

零售商正嘗試以不同方式加快結帳流程；自助收銀機是最常見方案之一，而亞馬遜則走另一條路，推出JustWalkOut技術。該系統利用天花板上的多組攝影鏡頭追蹤客人從貨架取走哪些商品，並在顧客離店時透過應用程式自動扣款。亞馬遜曾在十多間亞馬遜Go門市測試這套AI系統，但後來決定關閉門店，改為把技術輸出至逾360個第三方場地，為公司開闢新的收入來源。

4.自動化庫存管理

庫存管理對零售商至關重要：既要確保貨源充足，又要避免囤貨過多以致成本及減價壓力上升。Walmart便透過多種AI技術改善庫存管理，例如在清潔地板機器上加裝攝影鏡頭，掃描貨架上的存貨狀況，並把數據傳送至AI驅動的數據中心分析。所謂「庫存情報塔」每日可拍攝逾2,000萬張貨架商品相片，AI演算法可在超過95%準確率下識別品牌及庫存量，協助Walmart確保貨品不缺貨。Walmart亦推出語音下單等對話式AI功能，協助顧客網購，同時為店內員工提供AI助手尋找貨品。

5.顧客情緒分析

作為面向消費者的品牌，零售商在大眾心目中的形象對其長遠增長非常重要，因此不少公司投入資源利用AI進行顧客情緒分析。所謂情緒分析，是透過演算法分析顧客回饋、社交媒體貼文及網上評論，衡量好感度、及早處理投訴，並找出需要改善的地方。例如Anheuser-Busch（BUD）旗下BudLight早前的爭議事件，正好說明為何零售商需要密切監測品牌在社交媒體上的風向。AI不但可以自動監察，亦能透過生成式AI草擬回應內容，甚至直接代表公司回覆用戶投訴。

6.客戶服務

在零售行業，客戶服務是關鍵一環，而AI在解答問題及處理退貨等範疇正扮演愈來愈重要角色。零售商與其他企業一樣，開始廣泛使用AI虛擬助手及聊天機械人處理查詢；AI輔助搜尋亦愈趨重要，因為搜尋是網購體驗的核心。此外，AI及擴增實境技術亦可讓顧客「虛擬試用」產品，例如LVMH（LVMUY）旗下Sephora便利用相關技術模擬不同化妝品的效果。

AI對零售的重要性

零售行業競爭激烈，新技術往往決定企業是領先一步，抑或被淘汰。預測分析、庫存管理、推薦引擎及情緒分析等功能，未來幾乎肯定會成為零售管理的標準配置。距ChatGPT推出至今不到3年，AI仍處於早期階段，而零售業作為龐大產業，必然會持續探索更多利用AI創造價值的方法。

AI在零售的好處包括：節省成本（優化人手、定價及庫存）、動態定價（如亞馬遜所用）、提升客戶服務及改善商品組合，以最大化利潤；對網店而言，AI亦可自動填寫產品屬性（顏色、尺碼、材質等），減省人手。同時，AI可替前線員工分擔大量繁瑣工作，騰出時間專注服務顧客。

常見風險包括：AI回應準確度仍有問題；資料收集或涉及私隱及網絡安全風險；演算法偏見可能導致特定族群被不公平對待，例如價格歧視；以及企業過度依賴AI作策略決策，而非讓AI作為既定策略的輔助工具。

作者：Jeremy Bowman, The Fool

原文刊登於 HKMoneyClub

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