伴隨著大數(shù)據、AI、物聯(lián)網等新技術的應用，商業(yè)零售行業(yè)進入智慧零售新時代，從信息化到數(shù)據化、場景化、智能化，行業(yè)走勢和發(fā)展脈絡的演進也愈發(fā)清晰。

　　更高效率的線上和線下交易流程、更智能的科技與解決方案，正在助力商業(yè)零售企業(yè)迎來“第二增長曲線”。

　　這個過程中，如何通過技術手段來推進商業(yè)零售行業(yè)的數(shù)字化轉型?　     『AIoT創(chuàng)新應用話題大家談』視頻訪談直播間，文安智能副總鄭強認為，商業(yè)零售業(yè)務流程的信息化、運營管理的數(shù)字化，核心是打通商業(yè)零售人、貨、場各類數(shù)據鏈路，充分挖掘數(shù)據價值，用智能數(shù)據驅動商業(yè)零售運營管理效率和顧客體驗提升，同時幫助線下零售企業(yè)實現(xiàn)降本增效提質。

　　數(shù)據的價值在不斷被挖掘和放大，然而在《數(shù)據安全法》等條例監(jiān)管之下,商業(yè)零售行業(yè)的數(shù)字采集、應用的合規(guī)性又該如何保障？疫情加速了線下實體商鋪的“關店潮”，線下商鋪如何通過數(shù)字化升級踏上自救之路？

　　關于商業(yè)零售領域的數(shù)字化轉型實踐，聽一聽文安智能副總鄭強的梳理和分析。

　　Q：a&s

　　A：文安智能副總 鄭強

▲文安智能副總 鄭強

　　Q：在這一波數(shù)字化轉型浪潮下，您看到行業(yè)市場發(fā)生的最大的變化是什么?

　　A：現(xiàn)在各行各業(yè)都在擁抱數(shù)字化大潮，但不同的產業(yè)對數(shù)字化有不同的理解。

　　數(shù)字化是上一波信息化浪潮的延伸。信息化主要是實現(xiàn)了企業(yè)部分業(yè)務流程和業(yè)務交易的數(shù)字化，不過這個過程中，由于系統(tǒng)之間的割裂，產生的數(shù)據也容易變成“數(shù)據孤島”，尤其跨領域、跨流程的數(shù)據共享其實非常困難。

　　互聯(lián)網和移動互聯(lián)網的發(fā)展加速了數(shù)據鏈條的融通，傳統(tǒng)圍繞著“人”去做流程的自動化已經觸到天花板，但效率仍然提高不了多少，但發(fā)展到“數(shù)字化”階段，數(shù)據的天花板則無窮無盡。

　　數(shù)字化和信息化感覺上是類似，但本質上有很大的區(qū)別，就好像是一臺獨立PC機和互聯(lián)網之間的區(qū)別。也正是因為這個原因，大多數(shù)人并不太了解數(shù)字化的本質，也就導致在應用過程中會遇到很多問題。當下有些行業(yè)已經看到了數(shù)字化的價值和數(shù)字化轉型的方向，但部分行業(yè)和企業(yè)還沒有真正地從意識上轉型去做數(shù)字化這件事情。

　　行業(yè)發(fā)展不均衡，行業(yè)發(fā)展的階段也不太一樣，數(shù)字化帶來的機會和挑戰(zhàn)對我們提供數(shù)字化能力和服務的企業(yè)而言也是并存的。

　　Q：您覺得現(xiàn)在有哪些行業(yè)是走在數(shù)字化轉型前列的?他們的共性是什么?

　　A：我們先談共性，首先積極跟進市場發(fā)展潮流趨勢的企業(yè)一定會走在前列。

　　數(shù)字化轉型領先行業(yè)首先是政策紅利區(qū)域內的行業(yè)領域。數(shù)字化浪潮主要受政策的大力推進。政府投資會主張“適度超前”，比如平安城市、雪亮工程、數(shù)字化政府、智能交通、新基建，政府端在這些大的工程項目上做的頂層設計都是超前和長遠的，這也使得智能交通、智能安防、數(shù)字政務等領域的數(shù)字化進程會領先于其他行業(yè)，而這些行業(yè)領域的相關企業(yè)也會比較早展開數(shù)字化轉型。

　　還有一類是受市場趨勢推進的企業(yè)。資本對于一個市場領域的超前投資，一般不是個體行為，而是整個市場的行為，是基于對該市場未來發(fā)展趨勢的樂觀判斷而主動發(fā)起的投資。這在To C行業(yè)更為明顯，比如互聯(lián)網、移動互聯(lián)網。

　　商業(yè)零售行業(yè)也是在資本催生下加速了行業(yè)數(shù)字化升級的步伐，因為它們天生就帶著數(shù)字化的屬性。一些To B企業(yè)，也正在大范圍拓展線上業(yè)務，從線下到線上，這樣的企業(yè)會主動擁抱數(shù)字化科技的能力。

　　綜合而言，誰能盡早擁抱數(shù)字化科技，也能盡快構筑起在數(shù)字化轉型方面的護城河，在這方面，商業(yè)零售無疑是走在前列的。

　　Q：現(xiàn)階段商業(yè)零售行業(yè)的數(shù)字化升級進展到了哪個階段?

　　A：商業(yè)零售可分成線下傳統(tǒng)零售和線上零售，現(xiàn)階段線上零售和線下零售在數(shù)字化進展方面仍然存有較大差距。

　　線上零售天然帶著數(shù)字化屬性和基礎，從早期的電商到現(xiàn)在的直播帶貨電商，所有的業(yè)務流程都已經實現(xiàn)了數(shù)字化運轉，領先了線下零售好幾個階段。

　　線下零售的數(shù)字化進展很大程度受限于傳統(tǒng)商超零售模式，每新增一個數(shù)據維度就要有一個新的投資，且投資并不能即刻帶來效益，需要經歷數(shù)據累積的過程。

　　商業(yè)零售行業(yè)，線上零售的數(shù)字化程度一騎絕塵，而伴隨著精準營銷理念的滲透，線下零售近年來也開始在探索利用數(shù)字化手段來提升商超運營管理效率和顧客體驗。比如依托監(jiān)控視覺系統(tǒng)來展開客流分析、遠程巡店、用戶畫像等功能應用。這些創(chuàng)新應用也成為線下商業(yè)零售數(shù)字化轉型的主要方向。

　　Q：商業(yè)零售領域的數(shù)字化標準是什么，怎樣才算是實現(xiàn)了數(shù)字化?

　　A：很大程度上，行業(yè)標準的推出普遍具有滯后性，一般是產業(yè)先進行探索和創(chuàng)新，最終留下的一些共性的基準才得以構成行業(yè)標準。

　　我們當下談到數(shù)字零售，其實主要是指商業(yè)零售業(yè)務流程的信息化、運營管理的數(shù)字化，核心就是打通商業(yè)零售人、貨、場各類數(shù)據鏈路，充分挖掘數(shù)據價值，用智能數(shù)據驅動商業(yè)零售運營管理效率和顧客體驗提升，同時幫助線下零售企業(yè)實現(xiàn)降本增效提質。

　　目前行業(yè)內也誕生了大量專門做數(shù)據服務解決方案的企業(yè)，他們會根據用戶的需求，幫助用戶把各方面的數(shù)據單獨作為一個數(shù)據源，通過各類數(shù)據鏈路的打通，從而輔助客戶展開精細化運營。

　　在傳統(tǒng)商業(yè)零售業(yè)務流程中，早期的數(shù)字化工具有CRM系統(tǒng)，也奠定了商業(yè)零售業(yè)務流程信息化的基礎，但現(xiàn)在隨著線上線下融合，一套CRM系統(tǒng)已經不能滿足客戶精細化運營的需求，業(yè)內也有越來越多企業(yè)開始啟用像CDP這一類新一代客戶數(shù)據分析管理平臺。

　　Q：商業(yè)零售數(shù)字化解決方案，從前期的用戶需求調研到方案設計，到后面工程實施，項目驗收以及后期運維，整個流程中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)在哪里?

　　A：最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)在用戶需求調研和方案設計之間，現(xiàn)在很大的挑戰(zhàn)在于對用戶數(shù)字化意識的判斷。因為不同的企業(yè)對數(shù)字化的理解有一定差異，數(shù)字化本身也并非標準化的東西，所以不同企業(yè)對數(shù)字化轉型的需求程度也千差萬別。

　　國內很多零售企業(yè)，尤其是中小型企業(yè)，非常關注投入產出比，一項投入如果不能馬上產生收益就會采取保守投入。同時，很多企業(yè)對于數(shù)字化的理解并不深刻，而一套數(shù)字化系統(tǒng)的價值也會因為缺少理解而被嚴重低估，這也直接影響到中小型用戶對于數(shù)字化系統(tǒng)的采購意向。

　　如果用戶本身的數(shù)字化理解很淺，要讓他們做數(shù)字化轉型就變得特別困難。

　　Q：疫情期間線下實體店應該會更希望通過一些數(shù)字化手段來實現(xiàn)降本增效，疫情能否成為普及數(shù)字化系統(tǒng)價值的轉折點?

　　A：是這樣的趨勢，整個疫情周期，商業(yè)零售領域的商戶基本都在思考如何修煉內功?我們有客戶雖然減少了線下門店的數(shù)量，但在運營效率和服務質量上往更高的方向做了提升。

　　疫情因素讓更多商戶考慮到高坪效，傳統(tǒng)以擴充門店數(shù)量來增厚業(yè)績的方式收效甚緩，且投入太大。如何通過數(shù)字化手段的介入來提高有限門店的坪效，通過更優(yōu)質的服務體驗增強用戶粘性?這些也是用戶對于數(shù)字化系統(tǒng)的核心訴求。

　　疫情加速了數(shù)字化系統(tǒng)在線下零售場景的滲透，對我們提供數(shù)字化服務的企業(yè)而言這也是利好消息。

　　Q：《數(shù)據安全法》《個人信息保護法》這類法規(guī)的頒布，對商業(yè)零售市場的數(shù)字化是否會有影響?

　　A：其實已經產生影響了，去年3.15晚會上實體商戶人臉識別事件的曝光，后續(xù)政策層面相繼頒布系列法規(guī)條例規(guī)定商家未經同意禁止非法采集人臉信息。

　　這將直接影響到線下商業(yè)空間關于采用數(shù)字技術的可選項，尤其在人臉技術的應用方面。

　　這種情況下，如何展開線下數(shù)據化作業(yè)是一個新問題，考驗著AI企業(yè)的技術能力。文安智能現(xiàn)在主要采用ReID技術來解決更多維、更精準的感知數(shù)據的采集和使用問題。

　　另外，現(xiàn)在的攝像頭普遍已升級成了智能化的物聯(lián)網感知設備，不同于傳統(tǒng)監(jiān)控設備直接輸出視頻畫面，AI監(jiān)控做算法運算主要是通過特殊代碼來讓機器讀懂視覺畫面，不會直接輸出視頻圖像和畫面。這種方式可以很好的保護隱私數(shù)據的泄漏。作為AI技術提供商，文安智能還在前后端模型數(shù)據比對過程中采用了聯(lián)邦學習技術，目前在數(shù)據的隱私計算防護方面，可以說已經走在了行業(yè)前列。

　　AI技術的進步由算法、算力和數(shù)據三大因素共同驅動，當下，隨著各種開源架構的開放，算法瓶頸并不大。東數(shù)西算工程的開啟，國內算力設施和基礎建設將進入高峰期，算力資源將逐步成熟。

　　反而數(shù)據仍然是瓶頸，大量物聯(lián)網設備持續(xù)產生海量數(shù)據，帶來的就是數(shù)據能否共享?數(shù)據隱私安全等系列問題。作為AI企業(yè)，我們很早之前就會考慮在數(shù)據不能共享的情況下怎樣去挖掘數(shù)據價值的問題，所以會誕生隱私計算這樣的一些技術，主要就是保障數(shù)據的隱私安全。

　　Q：場景碎片化嚴重是AI應用的核心問題,也造成了AI模型“標準化”和“定制化”之間的矛盾，目前有哪些方式可以緩解這樣的矛盾問題?或者提高AI系統(tǒng)的復用性?

　　A：受限于技術瓶頸問題，一種模型不可能適用于所有場景，“算法定制硬件”概念趨勢下，我們更愿意圍繞著可以覆蓋更多場景的模型來定制配套的硬件，這在很大程度上可以解決因場景碎片化帶來的算法泛化能力不足的問題，有效提高硬件設備的可復用性。

　　通過前端AIoT硬件+SaaS云服務模式，前臺后臺可以形成閉環(huán)。前端AIoT設備很容易復制，因為它就是一個智能化硬件，但一套系統(tǒng)的數(shù)字化能力僅前端遠遠不夠，更多是由后端充當“大腦”，輔以軟件平臺，在業(yè)務層面實現(xiàn)數(shù)字化應用的能力，而這個層面往往會面臨很多個性化的需求。

　　商業(yè)零售領域一個非常典型的應用是AI巡店。在原本商鋪安防監(jiān)控設備的基礎之上，通過AI技術的融合應用，我們可以助力用戶展開更多個性化功能應用，比如遠程門店巡視，方便管理者集中監(jiān)管每個線下商鋪的運營情況，包括查看商品擺放情況、店員執(zhí)行SOP是否標準等個性化應用。

　　同時，線下商超還可以依托AI視覺系統(tǒng)來展開關于店鋪清潔度檢測(地面是否有垃圾、水漬，是否定期打掃)的應用，這項AI應用的標準化程度較高，目前基本可以實現(xiàn)多行業(yè)通用。

　　當下隨著各項資源的開放和逐步成熟，驅動著AI普惠化加速，云的方式可以很好的實現(xiàn)成本的下降，同時我們也在打造算法的底層平臺，讓算法能力做到標準化，用較低成本的小數(shù)據的方式將算法模型訓練出來，強化覆蓋更多個性化場景的能力，這也是“專精特新”企業(yè)的一個方向。

　　簡而言之，解決AI高度碎片化問題的有效方式是標準化前端，后端是標準化的能力加定制化的應用這樣一套組合。

　　Q：如何預判未來3~5年商業(yè)零售領域數(shù)字化升級的未來路徑?

　　A：不論從產業(yè)自身的經營發(fā)展還是數(shù)字化趨勢推動，商業(yè)零售領域線上線下融合是必然趨勢。

　　要實現(xiàn)很好的融合，就意味著線上和線下都要均衡發(fā)展。

　　現(xiàn)階段，線上零售產業(yè)的數(shù)字化已非常成熟先進，但線下商超零售的數(shù)字化相對滯后，而這其中存在的巨大差異其實就是AI企業(yè)的商業(yè)機會。如何通過AI+商業(yè)零售整體解決方案能力去彌補線上線下的數(shù)字化鴻溝，是我們作為AI企業(yè)在商業(yè)零售領域未來探索的方向，也是整個線下商業(yè)零售領域數(shù)字化升級的方向。

　　線上線下的融合是一個大趨勢，線上線下的數(shù)字化技術手段要達到協(xié)同統(tǒng)一又是一個大趨勢。推動線下商業(yè)零售行業(yè)的數(shù)字化升級，AI技術依然是引領性角色。無論是線上還是線下的商業(yè)零售，AI企業(yè)都應該主動思考AI在整個產業(yè)數(shù)字化升級過程中可以發(fā)揮哪些作用，這個問題弄清楚，對AI企業(yè)而言，對商戶用戶而言，都會獲得更高性價比的投資回報率。

　　AI發(fā)展到現(xiàn)在這個階段，必須要和行業(yè)深度結合，實現(xiàn)AI產品化、工程化，才能夠被用戶所接受，也才能夠產生它真正的應用價值。作為AI技術及解決方案提供商，我們也更應該去關注AI技術能夠給用戶帶來的真正應用價值，找到數(shù)字化升級的根本去精準發(fā)力。