人工智能的快速發展 推動零售行業迎來了第五次變革
人工智能的快速發展將有助于賦能新零售商，有效重構零售行業“人、貨、場”等要素，提升各環節效率，最終提升消費者購物體驗，推動零售行業迎來第五次變革。
近年來，在數據、算法、技術等方面已具備較深積累的互聯網巨頭紛紛布局零售行業，帶來了新零售、新模式等加速落地，有望重塑零售行業競爭格局，我們認為人工智能對零售行業的意義不僅體現在市場關注度高的無人零售業態，更是通過數字化與智能化實現零售行業的降本提效。
新零售直擊行業痛點，引領第五次零售業變革
零售行業歷次變革的本質是對人、貨、場的優化重構
現代零售業歷經四次商業模式變革，每一次都催生新的零售業態(包括百貨店、連鎖模式、超級市場和網絡購物等)，其背后的本質是對零售三要素(人、貨、場)的優化重構。
第一次變革：百貨商店的誕生。18世紀50年代以后，隨著兩次工業革命完成，原有的小作坊模式難以滿足居民收入水平提升帶來的購物需求，集中管理和銷售的百貨商店由此誕生。
第二次變革：連鎖模式的興起。工業革命后初期，商品質量良莠不齊、價格信息傳導不暢等問題逐步顯現。1859年，連鎖商店開始興起，連鎖模式依托集中采購獲得較強上游議價能力，并借助統一管理實現規模化經營。同時，連鎖品牌提供了價值背書，也有助于消除信息不對稱等傳統零售痛點。
第三次變革：超級市場的產生。1930年，超級市場業態開始出現。針對傳統零售低效、自主性弱等痛點，超級市場提供集現代化收銀、訂貨、商品標識系統、開架售貨方式等于一體的解決方案，極大提升了消費者的購物體驗與商品供應鏈效率，進而備受消費者青睞。
第四次變革：網絡購物的流行。1990年，伴隨著互聯網技術和物流技術的發展，網絡購物逐步興起。網絡購物模式打破了傳統零售中“人、貨、場”在時間和空間的局限，在豐富產品品類，提供高便利性的同時，通過減少分銷層級大幅壓縮分銷成本。
人工智能的快速發展 推動零售行業迎來了第五次變革
縱觀零售行業過往的四次變革，本質是對零售各環節供應鏈、效率的提升，最終為消費者提供高性價比商品并改善購物體驗。
從小作坊到百貨商店的變革，背后是SKU的增長帶來坪效和轉化率的提高;連鎖模式興起的背后則是議價能力的提升帶來的成本壓縮及品牌溢價;
超級市場的誕生背后是商品流通速度和周轉效率的提升;網絡購物則實現了人、貨、場超越時間、空間的局限，產品豐富度、購物便捷度、購物效率實現跨越式增長。
新零售能有效融合線上線下，有望引領第五次零售行業變革零售行業新痛點：線下經營低效、線上紅利消退。傳統零售行業發展至今，各環節成本管控以及運營效率再次面臨增長瓶頸，零售行業亟待新的模式變革。
線下：零售商難以把握消費者日趨多元化的需求偏好，線下零售經營效率不高，對流量的商業開發不足。
線上：電商線上流量紅利消退，龍頭電商活躍買家增速放緩，獲客成本不斷提升。
新零售有望引領第五次零售行業變革，人工智能將為行業變革注入成長新動力。
新零售是一種以互聯網為依托，通過運用大數據、人工智能等先進技術手段，對商品的生產、流通與銷售過程進行升級改造，進而重塑業態結構與生態圈，并對線上服務、線下體驗以及現代物流進行深度融合的零售新模式。
新零售的本質在于對生產、銷售、物流等環節的重塑，實現線上線下的深度融合和相互引流，人工智能將對新零售的效率提升發揮至關重要作用。
AI賦能新零售，實現零售業“人、貨、場”的優化重構
受益于用戶數據指數級增長、算力提升和算法優化，人工智能的識別準確度和識別精度不斷提升，目前許多應用場景現已落地零售行業。人工智能賦能新零售主要體現為兩大方面：一是通過降本增效，提升B端經營質效;二是通過大數據及精準營銷，改善C端消費體驗。
ToB：AI助力B端降本增效
應用一：AI客服替代傳統客服，降低人力成本
隨著零售行業發展，在線客服需求不斷增長。據產業信息網數據，2017年我國在線客服市場規模644億元，預計到2019年市場規模將達到788億元，復合增長率10.62%。
與此同時，傳統在線客服存在人工成本高、回復質量難保證等諸多痛點，隨著語音識別技術逐步成熟，人工智能基于大數據和深度學習能夠有效解決問題，有望逐步取代傳統的人工客服，降低人工成本，提升客服效率。
應用二：AI賦能貨架管理與場景塑造，打造無人零售新業態
無人零售業態包括開放貨架、自動販賣機、無人便利店和無人超市。據艾瑞咨詢數據，2017年無人零售市場規模接近200億，預計2020年突破650億，2017-2020年我國無人零售市場復合增速達50.9%。
現階段無人零售技術主要分為三類：二維碼、RFID和人工智能技術，前兩種技術主要的應用場景是無人收銀，提升收銀結算效率，而基于人工智能技術的無人零售能顯著提升購物體驗，降低人力成本、提升運營效率。
應用三：AI賦能人流管理，保證零售商店最優配置
傳統零售行業除了會員卡以外，缺乏有效的手段理解消費者的需求和習慣。海康威視、匯納科技的人流監控產品，通過對線下客流的實時監控，動態識別商店中人流密度并繪制熱圖，從而計算出最受歡迎的商品和服務，理解消費者的購物習慣和興趣。
通過計算結果，AI能夠實時調整線下實體店的運營設置，使其始終處于最優配置狀態，動態實現人、貨、物三者的平衡。
應用四：AI賦能線下門店，智能化管理帶來高效便捷
傳統的大型連鎖零售企業需要對全國上百家門店進行管理。通過部署大華的智慧零售方案，零售店的員工可以完成精準營銷、識別小偷慣犯、
查看全國各家門店的數據概覽，通過經營數據找出銷售不佳的門店。
使用遠程巡店功能，直接查看各個門店的經營管理、陳列、衛生、服務等情況，并對優劣門店進行實時對比。
通過人臉識別技術精準統計出客流數據，并結合門店銷售數據，讓管理者進行有效的經營狀況和VIP顧客喜好分析。
ToC：AI改善C端消費體驗
AI助力新零售精準營銷，提供個性化推薦。智慧零售根據用戶個性化數據，實現千人千面精準營銷。目前主流購物APP幾乎均具備精準營銷功能，以淘寶的人工智能設計系統魯班為例：
1)魯班系統首先結合大數據和深度學習將原始圖層分解，訓練學習不同設計師風格;
2)根據用戶偏好等數據匹配生成海報，由系統評分后選擇最優海報;3)系統每秒處理超8，000張海報，助力客戶端的精準營銷。
互聯網巨頭攜手零售商紛紛入局，AI新技術推動零售行業競爭格局重塑
互聯網巨頭積極布局AI新技術，重塑零售業競爭格局。隨著騰訊、阿里、京東等互聯網巨頭大舉切入線下零售，依托其海量數據積累、超強的數據分析與計算能力，率先實現盒馬鮮生、7Fresh、超級物種等智慧零售業態的落地。
作為新零售在場景和功能上的又一突破，這些業態融合了購物與餐飲，在滿足顧客互動式消費需求的同時，有效增加單客留店時長，二次挖掘商品價值，成為AI應用在新零售業態上的有益嘗試。
