AI能提效，但用多了就是成本。線下零售行業AI落地如何破局？

文｜徐鑫

編｜任曉漁

線下零售一直被認為是傳統行業，從業者眼里的“勤行”。

經營者要眼勤、手勤、嘴勤、腿勤、腦勤，處理好從上新、盤貨理貨到賣場服務、結賬收銀以及防盜損等零零總總的環節，才能在不高的行業毛利里生存下來。這也使得這個行業離效率要求很近，離科技投入有點遠。

不過在國內，這其實也是個持續被科技深刻改造的行業。從二十多年前電商平臺興起以來，前沿的互聯網技術就已經進入這一行業。更不用說七八年前開始行業里的先鋒企業已經將全面上云、人工智能等技術在持續引入到線下零售場景。

大模型應用兩年來，這一領域由于行業普遍經營承壓帶來的降本增效需求，不少品牌對大模型和AI技術都產生了不小的興趣。根據沙丘智庫統計，過去兩年里消費品與零售行業僅次于金融、制造、IT互聯網等行業，落地熱度排在前列。

過往在線上線下數字化基建上投入已久的銀泰商業集團，在這股浪潮里再次站在了AI進入線下零售的潮頭。據介紹，目前銀泰基于能“看懂”物理世界的機器視覺AI（“眼睛”）和商場智能化運營操作系統韜略系統（“大腦”）兩大能力，已經將AI應用到了零售場景里的核心環節。

銀泰商業集團CTO熊超認為，AI進入線下零售行業的步伐才剛剛開始，要實現更大范圍滲透，一方面需要AI持續帶來效率升級，在行業內形成示范效應，推動認知的變化。另外也有賴行業數字化基建的進一步普及，“只有先實現數字化，才有當下的AI數智化”。

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零售行業用AI，單點工具類應用先行

“以前大家談線上線下融合，現在大家越來越多談AI，AI在零售行業應用已經成了一個確定性的事情。”銀泰商業集團CTO熊超告訴數智前線，過去兩年多，他感知到線下零售行業對AI的認知在加速。

以銀泰商業集團旗下科技公司“深象智能”的視覺AI能力落地到線下零售門店為例，“前年我們在和大客戶做樣本，去年很多大客戶做了，今年行業里其他企業已經會主動找上門來”，熊超說。

向銀泰商業集團尋求合作的企業，包括但不限于近年來風靡的新能源車的線下門店、連鎖茶飲、零食品牌，也有老牌服裝巨頭和傳統商超。

不同領域的線下零售品牌對AI產生興趣各有背景，不過共性的背景是廣大線下零售實體希望能基于AI來實現降本增效，提升經營效率。

比如，以過去幾年風靡的新能源線下門店為例，資深人士認為，這些新能源汽車線下門店迫切想用視覺AI去升級線下門店，某種程度與過去幾年國內新能源汽車行業狂飆猛進，行業激烈的價格廝殺和產品競爭密切相關。企業由此希望向全鏈條智能化要效率，提升消費者漏斗轉化每一環，線下門店自然成了其中的必爭之地。用好視覺AI能力，能幫助車企實現對線下客流的的精細化運營和管理。

熊超看到，一些新能源汽車線下門店目前AI應用深度已經比較高，“汽車行業的線下店是目前提報正向要求最多的，它們非常關注進來的每個客人有沒有被服務到位，與互聯網行業的漏斗轉化是一個思路。”目前，深象智能的視覺AI正幫這些企業解決了客流的畫像問題，下一步要解決客流交易前中后進一步的需求挖掘。

線下連鎖茶飲與零食品牌擁抱AI，一個大背景在于過去幾年國內新茶飲以及零食連鎖領域，一大批新興品牌的快速成長。這些企業本身就是新興技術和工具的原生用戶，伴隨著企業連鎖規模快速膨脹，AI和新興技術成為這些企業保持運營效率的一個殺手锏。

比如一家與深象智能合作的某零食連鎖品牌，就希望基于視覺AI來解決倉庫的管理效率、貨品的擺放位置等問題。該企業過去兩年連鎖門店從2000多家快速膨脹到五萬家。在這種擴張速度下，企業的經營效率、規范管理很容易出現問題，AI就成了他們提升企業效率的重要運營工具。

而在商超行業，去年以來他們正在努力適應用戶需求而在行業里掀起了調改浪潮，而伴隨著這波調改，不少企業也對AI產生了興趣。“我們把視覺AI的能力快速部署進去”，熊超介紹。

當前，線下零售市場用AI的熱度不低，卻并不意味著AI已經在這個領域有規模化滲透。

一些資深人士認為，行業里AI的滲透才剛剛開始。線下零售利潤率低，往往靠薄利多銷，這樣的行業里對成本控制要求也比較高。在AI的使用上，大家相對呈現出大膽嘗試，但會謹慎大規模使用的趨勢，“合適的AI進去的話能夠提效，但是用多了就變成成本，這是當下零售行業的一個現實”。

也是在強烈的成本控制要求下，當下市場上更感興趣的往往是能夠帶來顯著的效益提升，完成場景里價值驗證的那部分。

熊超介紹，過去一年多，他們發現企業對降本增效類AI應用興趣在變多，對于一些需要長期投入成效待明確的應用投入卻很謹慎。

以銀泰百貨為例，目前銀泰百貨對AI能力的應用主要包括用于整個線下門店智能化運營的“大腦”和基于視覺AI的“眼睛”兩部分。相比而言，“大腦”的能力更偏全面參與門店經營，而“眼睛”的能力則更偏單點的應用，但目前在成本-價值驗證上走得更快的是單點應用的“眼睛”能力。

在商超百貨的防盜損場景，智能的“眼睛”能給線下經營主體帶來不小的降本效果。一個中型的超市，基于深象智能的視覺AI，可能會產生2～3個百分點的毛利優化。而傳統商超的利潤率大概也在3到5個百分點。這也使得各個領域的線下零售實體對此興趣濃厚，落地進展相對更為突出。

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零售核心場景，銀泰百貨如何用AI提效降本

行業內的AI落地剛剛開始，不過此前數字化走在前列的銀泰百貨，在這波數智化浪潮里正基于此前的積累，將“大腦”和“眼睛”的能力用在了商場百貨的核心經營場景。

“銀泰百貨在線上線下新零售階段已經做完了數字化，現在到了數智化階段。而數智化的核心指標在于有多少核心經營場景由AI來提供支持。”熊超告訴數智前線，目前銀泰百貨在大促期間的經銷補貨都已經交給AI來做，接下來銀泰百貨嘗試逐步去推進用AI來做與品牌的協同。

大促期間的經銷商補貨環節，此前一直是行業痛點。傳統商場百貨庫存淺，專柜往往只存5件貨，大促期間有些商品銷量很好，但是這種銷售趨勢有時效性。如果店鋪運營不能快速根據銷售情況及時補貨，品牌專柜也很難最大程度享受到爆款的紅利。

針對這一場景，銀泰百貨做了一個補貨機器人，在釘釘群里這個機器人相當于一個助手。它與銀泰百貨的智能營運“大腦”系統打通，能夠基于品牌的動態銷售情況，智能化地總結和發現新品的銷售情況及提升空間。一些潛在爆品如果庫存有限，機器人會自動在群內提交補貨申請。

銀泰百貨的品牌管家不用自己耗費大量時間盤貨，直接通過機器人來補貨。這個動作經品牌方首肯后，線下專柜就能快速針對爆款和潛爆款做出運營動作，有助于幫助品牌優化庫存供應鏈，實現暢銷款的快速響應，提升經營效率。

這個能力從2023年開始規模化應用，去年又基于最新的大模型技術有進一步升級。“現在它是一個助手，打輔助階段，未來它會升級為Agent，有能力充當PM的角色，可以去拆解店鋪經營情況，指揮店長和品牌管家去做事。如果從自動駕駛來類比，相當于一個L4級別的門店經營者。”銀泰商業集團數智運營產品負責人得壹介紹，現在這項功能已經被多個品牌深入用起來了。

另外，銀泰百貨此前的商場智能運營操作系統還基于大模型等能力，在知識問答場景和chatBI場景，為銀泰百貨體系內品牌專柜的經營參考和大盤數據提供便利。得壹介紹，之前某個專柜想要了解樓層的經營排名數據，包括線上的爆款情況，需要專業的取數動作，同時銀泰百貨的技術在前端做一些界面才能完成交付，而現在大模型可以直接基于自然語言交互模式讓品牌商家自己獲得經營數據，而且是隨時隨地。

除了把“大腦”的能力用在核心經營環節，銀泰百貨也在探索將“大腦”和“眼睛”的能力結合，用在巡店場景，規范線下門店的經營動作，幫助品牌提升經營效率。

“經營就是抓細節，有些品牌全國所有的專柜可能只配了2個負責巡店的人，這兩個人一年下來單個門店只能去一兩次，一些門店的經營能力不行，比如貨品陳列、上新節奏等不到位，原廠的巡店者就很難發現和介入。”熊超介紹，基于“大腦”和“眼睛”的能力，有望解決線下門店經營執行不到位等問題，給線下門店的經營“兜底”，門店運營者則可以專注提升顧客體驗。目前他們正與頭部服裝品牌探索相關落地。

去年以來，大模型的推理能力快速進化，銀泰百貨也已經將大模型的推理技術應用在了線上平臺喵街的消費者服務體驗提升上。

比如在AI導購場景，大模型推理能力升級，原來的“猜你喜歡”界面的產品技術鏈路是基于一個推薦算法規則，消費者購買了相關產品后，程序基于規則發現符合規則的內容再給出相應的推薦。現在，有了推理能力后，AI會定期去識別全網各品類的消費者偏好，推薦的邏輯更近似于尋找到A品和B品之間的偏好關聯。

除了在核心經營相關的場景，在員工內部辦公協同場景，銀泰百貨內部也已經深度用起了AI。比如招商合同的審核，銀泰百貨就已經在原有工作流程里增加了AI的角色。所有的招商、財務合同，第一步先交給AI審核，然后由人來確認補漏。或者由人先審核，AI來交叉補審，這樣就能規避掉采購招商時的一些人情因素，優化企業的采購成本。

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線下零售數智化？先做好數字化

基于內外部的AI應用實踐，先行先試的銀泰百貨也成了一個窗口，從中能窺見一些AI落地線下零售領域有了一些路徑和場景特性。

得壹在與外部的品牌商合作與交流時發現，AI數智化推進中，企業內的數字化基建十分影響AI落地進程。一些企業已經感受到了明顯的掣肘，典型的環節出現在數據層面。

他在服務一家服裝品牌的過程里就碰到了這種情況。AI給品牌作智能診斷到執行的邏輯里，業務落地的卡點在企業內數據基建上。這家企業此前做了不少的數據開發和經營決策類的數據建設，但數據指標比較差。“它們還停留在看板層面，存在大量的非結構化數據，不能馬上讓模型讀取和處理，就很難再往下一層的智能化應用走。”得壹認為，這可能也是當下許多線下零售企業碰到的共性挑戰。

而在這類數字化底子存在一些問題的企業里，要實現AI落地，企業和服務商都需要采取比較務實的態度，先實現單點的價值驗證。比如在上述企業里，他們的策略是由業務提有明顯痛點的場景，從中找到一些輕度的智能應用場景，用知識庫、工作流等先把業務帶進去。“先找到一個大部分人能受益，能解決工作中問題的場景，發揮出AI的技術能力。這里面還有一個平衡點，投入不能太大”，得壹說。

“這是個一環套一環的過程。”熊超觀察到一些零售企業已經開始在補數字化的課，也有些大的企業也宣布上云。“我們七年前就上云了，這些企業當下上云也是要解決數據的問題和人的數字化問題”。

補課的過程里，解決方案的成本又可能成為卡點。比如有企業當下還在用世紀初信息化建設時建的ERP系統。在整個行業薄利經營背景下，它們基本沒有能力或意愿去采買新系統，新的系統進不去，老的系統不能用，本身會影響線下零售領域的數智化推進。

不過，AI技術本身可能正成為一種行業加速的催化劑。比如AI編程技術就有很大進步，這有望大幅降低相關行業數字化基礎設施的研發成本。

銀泰商業集團目前也已經走在這條路上。它們正將更多的研發集中在AI相關的領域，更少的人力用在傳統研發上。用大模型加一些定制開發去服務客戶，不再是以往純寫系統的方式，而是AI加上系統。經過AI加速，效率會更高。另外，“大腦”部分的AI能力也已經被拆成輕應用，一些企業能以較低門檻和成本用起來，為行業的數智化推進提供助力。“銀泰商業集團一直希望能起到一些示范作用，同時能給行業帶來一些改變”，熊超說。

今年被稱為智能體落地元年，年初Manus爆火，業界認為這給行業提供了示范，今年智能體在行業落地的進程將加速。紅杉資本上個月在一場論壇上也指出，下一輪AI，不賣工具賣收益，企業會針對AI帶來的效果付費買單。行業內認為這將帶來一種新的商業模式RaaS(Result as a Service)。

在零售領域里已經有一些與之相關的苗頭在出現。比如，一些線上渠道掛的代掛售機器人，就是一個給個人服務的AI代運營角色。

熊超提到，現在銀泰商業集團的AI防盜損應用也接到了不少的客戶需求，一些客戶不具備運營能力，希望銀泰商業集團能提供從技術到服務的一攬子解決方案。這個模式下分潤按照產生的利潤算，本質上是按結果付費。“它考驗的是AI服務商的技術掌控力，如果絕大多數閉環AI可以完成，這個服務和商業模式就成立。”

不過AI在線下零售里，要能接管店鋪經營，可能還有很長的路要走。這里面既有技術上的挑戰需要克服，也有認知層面的轉變。熊超提到，跨Agent協同，人和AI的協作，如何完成KPI的對接是其中很重要的一點。同時AI作為一個智能大腦，要能處理復雜任務還需要大量的場景信息輸入，當下線下零售場各種服務AI的傳感設備難以支撐更智能的應用。

“線下零售是一個對科技要求沒那么高，對效率要求極高的行業，當科技投入對效率幫助足夠大的時候，科技就進去了。”熊超認為，當下AI也處在這個進程里，并且這個過程是不可逆的。