AI能不能解决消费企业的效益大难题？

头图 | 4月18日大鲸AI峰会现场拍摄

编辑 | 大鲸鱼

对于生成式AI，虽然100%的人相信将会是爆发性落地应用，但99%的人选择保持观望。

观望的背后代表着对AI还存在大量的未知和不确定。为此，虎嗅智库在北京发起的2024大鲸AI峰会——零售消费专场，正是为了理清这些不确定性和挑战，并呈现行业先行者的案例和心得。

4月18号的下午场，虎嗅智库邀请了蓝驰创投投资合伙人石建平、自然堂集团大数据中心总经理罗予晋、肆拾玖坊CDO张鹏、百果园四化研究院院长王筱东、柚子投资创始人彭程、中国连锁经营协会行业创新与发展部主任田芮丰、TATA木门CIO乐勇斌、顺丰科技解决方案部总经理徐波、安永博智隆总监张新宇这些分享嘉宾，他们依次为我们深度剖析了AI在消费零售业的应用潜力、通过供需匹配实现效率提升的经验、以及AI供应链物流场景下的推进挑战等行业最关心的话题。同时现场嘉宾进行了高质量交流，回答了一些关起门来切磋的问题。

希望本篇大会观点摘录，能给未到场的人士一些启发，也欢迎读者朋友与我们深度交流。

以下为嘉宾分享观点部分摘要：

（蓝驰创投投资合伙人石建平）

生成式AI将为零售行业带来前所未有的生产力提升

人工智能对于我相信在座各位都不是陌生的事情，特别是大家都在整个零售行业里面，但上一代的 AI 说老实话，除了人脸识别，到酒店里面去刷一个脸很多体感都比较少。而这一代的AI在基础能力上的很多方面都超过了人。我们看到所有龙头企业都在拥抱AI，未来10年生成式AI市场规模将达到1.3万亿美元。

生成式AI在企业场景应用，本质上来说是基于数据智能基础设施的探索和落地。典型场景有个性推荐/助手/客服、视觉化“试用”体验、产品设计开发和趋势预测等。但GenAI技术发展还处于早期，场景商业价值还需要时间。

（自然堂集团大数据中心总经理罗予晋）

一盘货：消费者业务增长的生意基础

一盘货各行业都有，它不陌生。这个业务模式的目的是把线下变成跟线上一样敏捷。

线下做生意的很大一个前提就是在于货铺出去了没有？铺出去了就有生意做，铺不出去就没生意做。一盘货就是代理商订货之后，我们把货生产出来后并不给到代理商，而是放到我们的仓配体系里面去全国建各个分仓，帮代理商去履约。如此可以知道全国那么多家门店到底都铺了什么货？该铺的货铺没铺出去，时间节奏什么样子的？包括每个门店我们给他政策有没有得以实行？这样一盘货就帮助我们把线下生意从原来的销售变成了一个运营。对代理商、对于门店都有很大的改变，以及业务体系从销售转向运营的模式变化。

伽蓝（自然堂所属集团）的数字化转型，以一盘货系统为基石，数据中台为大脑，将消费者、客户、销售交付、生产交付、产品、后台服务等各个节点进行串联，快速高效支持前端各种新业态。

（柚子投资创始人彭程）

AI在供应链的应用有四大卡点，最大的问题是它像人

第一， AI 的基础得先要在业务的前台、中台和后台的供应链基本上都完成了信息化。很多公司在最后一端是没做的，供应链那端没有做到有足够的数据来看的，就不用提 AI 化的问题了。第二，老板有意识。就是从靠人管理事情要过渡到去靠数据管理，当然不是完全靠数据管理，业内大家都知道有家便利店的连锁就是完全靠数据管理，做的情况就很糟糕，所以我们是过渡到数据加人去管理这么一个过程。第三AI 要有一个数据集，要有一个专家库的训练，最大问题是数据在哪里？如何治理？第四，评价 AI 的水平。就是站在 CTO 角度去看事情的时候，要训练 AI 时候得不断去修正，它可能就跟人一样，它会为了短期目标牺牲长期利益，需要调整不同的权重？即考核什么节点是能最大的提高它的生产出的？否则，就会对经营效果起到反作用。

在圆桌环节，顺丰科技解决方案部总经理徐波提出，零售企业在落地的时候，不要为了技术而技术，而是要去尝试把技术和业务做一个整合的方案。短期内帮助主业降本增效、长期帮助企业构建竞争力，否则没有价值可谈。

但事实上，对于AI落地，无论技术商还是企业应用方，都还在进行小步尝试、还有很多坑要踩。为了尽可能提升AI认知力，虎嗅智库在现场正式推出了“AI+落地案例征集项目”计划，宣布将发布50份创新应用案例，并将选取10篇由分析师联合专家进行分析点评，总结成功经验。

诚挚邀请广大AI先锋参与我们最新推出的案例征集活动，分享贵司的成功经验和创新故事，推动行业交流与合作。点击了解更多或扫描图片二维码直接报名。

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