作者：王晨露|編輯：丘渝

“未來商場新構(gòu)想?！?/strong>

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新一代消費者小婕在天虹商場附近的家中，偶然發(fā)現(xiàn)天虹導(dǎo)購的朋友圈推薦了一款4厘米增高的戶外運動鞋，這正是她心儀的產(chǎn)品。由于她新買的冬季加絨牛仔褲需要一雙增高鞋來搭配，這給了她一個外出的完美借口。

到達商場后，小婕跟隨AI導(dǎo)購的指引，通過商場精心設(shè)計的動線，輕松找到了門店，那款熱門鞋款被放置在顯眼的位置。試穿后，她迅速前往收銀臺結(jié)賬。小婕通過掃描小票，不到5秒就通過了關(guān)鍵信息的審核，完成購物積分，節(jié)省了線下排隊時間。

這種服務(wù)升級背后，是天虹的數(shù)智化轉(zhuǎn)型成功實踐。AI導(dǎo)購和AI拍小票積分功能只是其用戶體驗環(huán)節(jié)AI化的初步嘗試。今年9月，天虹與華為共同發(fā)布了靈智百靈鳥AI大模型，為未來商場的構(gòu)想提供了更具體的藍圖。

十年變遷，AI開辟新路

“后疫情時代下，零售行業(yè)的復(fù)蘇并未如預(yù)想中的那么迅猛，在面對互聯(lián)網(wǎng)消費購物的沖擊下，實體零售企業(yè)目前正處于轉(zhuǎn)型的重要時期，如何提升存量市場發(fā)展的競爭力成為了更重要的話題”，在近期發(fā)布的《生成式人工智能零售業(yè)全景探索白皮書》（下文稱“白皮書”）中寫到，“對于企業(yè)而言，如何做到改善產(chǎn)品服務(wù)、改善用戶體驗并提高生產(chǎn)效率更是成為了重中之重。”

這樣的背景下，人工智能為零售行業(yè)提供了一種新思路。一場從傳統(tǒng)零售到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的變革風潮正撲面而來，智能化成為了零售業(yè)破冰的關(guān)鍵動力，在白皮書中也為零售企業(yè)提供了大量AI+零售的權(quán)威指導(dǎo)和標桿案例參考。

數(shù)智創(chuàng)新，重塑垂直領(lǐng)域

連續(xù)多年進入中國連鎖經(jīng)營協(xié)會（CCFA）發(fā)布的“中國連鎖百強”TOP 20榜單的天虹，根據(jù)不同目標顧客需求，以百貨、購物中心、超市三大業(yè)態(tài)線上線下融合的數(shù)字化、體驗式新零售、智慧供應(yīng)鏈為底層能力，打造“天虹”、“君尚”、“sp@ce”等核心品牌。

天虹研究發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的AI大模型難以滿足零售業(yè)復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求，如消費者行為分析、庫存和供應(yīng)鏈管理等場景。許多解決方案缺乏實際行業(yè)數(shù)據(jù)，因此，零售業(yè)需要專屬的AI技術(shù)來適應(yīng)具體運營場景。天虹及其科技子公司靈智數(shù)科憑借其在業(yè)務(wù)場景和數(shù)據(jù)的積累以及零售數(shù)字化技術(shù)能力，已具備開發(fā)專屬于零售行業(yè)大模型的潛力。

在這樣一條短期爆發(fā)式增長的賽道里，與零售AI強相關(guān)的核心要素有四個：對業(yè)務(wù)場景的理解、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、適配的算法和高性能的算力資源。華為作為少數(shù)提供全棧AI解決方案的廠商之一，正在積極聯(lián)合伙伴打造昇騰AI生態(tài)。以系統(tǒng)級架構(gòu)創(chuàng)新，打造了極致性能、極簡易用、生態(tài)開放的全場景人工智能平臺；沉淀標準AI工作流，工具鏈支持百模千態(tài)的模型算法開發(fā)，最大化經(jīng)驗復(fù)制，降低開發(fā)門檻，交付周期從月級優(yōu)化到天級；AI數(shù)據(jù)治理，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；多樣化算力統(tǒng)一調(diào)度，算力性能相比同行提升30%以上，為零售AI提供澎湃算力。

今年9月，天虹與華為聯(lián)合發(fā)布的靈智百靈鳥AI大模型，正是專為零售行業(yè)打造的垂直AI大模型，其算法和數(shù)據(jù)量均為行業(yè)領(lǐng)先——該模型基于自主創(chuàng)新的昇騰AI平臺，融合通用大模型和多元算法，利用天虹業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、外部公開數(shù)據(jù)及開源行業(yè)數(shù)據(jù)集，結(jié)合實戰(zhàn)經(jīng)驗訓(xùn)練而成。它專注零售需求，考慮實際業(yè)務(wù)操作，構(gòu)建了全面的行業(yè)語料庫，實現(xiàn)高效輸入輸出。

效率倍增，深耕場景

如果說數(shù)字化是打通了一個又一個信息孤島，讓企業(yè)內(nèi)部信息流暢起來，那么AI則是使得這個過程幾何倍增速。通過天虹多年來沉淀的顧客畫像、交易數(shù)據(jù)、營銷方案、優(yōu)惠活動、運營策略等多場景的數(shù)字訓(xùn)練、精確優(yōu)化，最終生成的靈智百靈鳥AI，給到消費者煥新的購物體驗，大幅提高了企業(yè)經(jīng)營效率。

AI的落地成功依賴于精確的應(yīng)用場景。不同場景的需求決定了AI技術(shù)的選擇與數(shù)據(jù)處理方式，只有在合適的環(huán)境中，其才能發(fā)揮最大效能。在白皮書中，將AI在連鎖經(jīng)營的應(yīng)用場景劃分成了面向消費者服務(wù)的業(yè)務(wù)場景，稱為“前臺”，以及面向內(nèi)部服務(wù)的場景，稱為“后臺”。

那么，結(jié)合靈智百靈鳥AI的零售業(yè)務(wù)有多大變化？我們分前臺和后臺去剖析：

首先是新老客戶的營銷上。在老客戶維系中的會員粘性維護這個核心場景中，靈智百靈鳥AI通過首購二次復(fù)購模型，挖掘會員購物數(shù)據(jù)，精準識別復(fù)購機會，實現(xiàn)個性化營銷。相較傳統(tǒng)營銷方式，該模型能夠輔助轉(zhuǎn)化率提升40%。

而在新客戶的拓展上，其擴客模型能夠精準定位潛在客戶，通過定制化的營銷策略提高廣告投放效率，借助商品偏好模型，精準捕捉每位消費者的個性化需求，推送定制化商品推薦，極大提升了顧客的購物體驗與商品轉(zhuǎn)化率。

另一個效率指數(shù)級增長的前臺場景是內(nèi)容生成部分。以前，天虹每個門店都需要配備2-3名設(shè)計師，從事重復(fù)性的宣傳設(shè)計工作，約400名設(shè)計師每天處理大量的平面設(shè)計任務(wù)。

通過引入AIGC設(shè)計平臺后，其優(yōu)化了設(shè)計流程，總部將選品信息上傳后，AI能根據(jù)需求自動生成多個宣傳素材并適配不同的宣傳點位，解決了設(shè)計師工作負擔過重、設(shè)計周期長的問題。原本需要3小時完成的一個產(chǎn)品頁面制作，在AI的介入下，縮短到30分鐘，效率提升了80%，而在雙11的促銷活動中，AI迅速生成了多款適合各地門店的宣傳設(shè)計，減少了設(shè)計人員的時間消耗，并且保證了設(shè)計質(zhì)量的一致性和精確性。

而在用戶體驗上，天虹通過AI導(dǎo)購和客服系統(tǒng)為顧客提供個性化的購物建議和產(chǎn)品信息。顧客可以通過AI系統(tǒng)快速獲取商品的詳細信息，包括價格、促銷活動以及產(chǎn)品的對比分析等，從而幫助顧客更好地做出購買決策。這種智能化的服務(wù)不僅提升了顧客滿意度，也優(yōu)化了導(dǎo)購人員的工作負擔；而對于顧客提出的積分審核慢和積分到賬慢的反饋，則通過OCR識別技術(shù)，AI可以自動掃描并解析不同類型的小票，快速獲取關(guān)鍵信息，并實時完成審核，整個過程僅需5秒鐘，積分快速到賬，顧客則可以使用積分支付停車費用。

至于白皮書提及的后臺場景中，天虹也通過靈智百靈AI達到了效率翻倍。

在新員工培訓(xùn)方面，借助數(shù)字員工這個超強輔助，讓新員工成為了一個個“超級個體”——新員工通過與數(shù)字員工的對話，可快速了解公司產(chǎn)品、規(guī)章制度等必要信息，無需通過繁瑣的人工培訓(xùn)過程，進一步提高了入職效率，減少了人力資源管理的壓力；此外，在數(shù)字員工的幫助下，新員工還能快速查詢個人假勤信息、工作任務(wù)等內(nèi)容。

而在經(jīng)營決策方面，天虹的指標平臺與AI深度結(jié)合，使得管理層在制定決策的過程中更加科學高效。通過靈智百靈鳥AI，管理層可以快速查詢經(jīng)營相關(guān)數(shù)據(jù)，基于歷史營銷案例，AI還可以提供相關(guān)的優(yōu)化建議；當銷售遇到瓶頸時，AI能夠即時提供建議，幫助調(diào)整庫存分布和促銷策略等等。

歷經(jīng)十年沉浮，步入AI時代的零售業(yè)或?qū)⒂瓉磙D(zhuǎn)機。隨著靈智百靈鳥AI這樣零售垂直大模型的問世以及天虹的案例實戰(zhàn)，極大地證明了AI技術(shù)在零售行業(yè)轉(zhuǎn)型中的巨大潛力和價值，而在不斷翻涌的AI浪潮中，靈智百靈鳥AI基于華為AI全棧解決方案優(yōu)勢和天虹的龐大數(shù)據(jù)，未來持續(xù)的走深向?qū)?，會在更多的零售場景擦出不一樣的火花?/p>

華為致力于打造業(yè)界領(lǐng)先的、全棧AI生態(tài)，持續(xù)與行業(yè)場景深度融合，解難題，做難事，來滿足零售企業(yè)的差異化需求，使能“百模千態(tài)”，攜手零售企業(yè)加速走向智能化。零售行業(yè)將衍生出怎樣的新物種？ 我們拭目以待。