人工智能的產業革命，AI驅動新零售商機智能
連帶這幾年被電商打得落花流水的傳統零售行業帶來新機會，數字行銷和電商當然早就是AI密集使用的行業，AI及機器學習能夠利用銷售、消費者和內容組成龐大的數據資料庫。
AI人工智能的話題，伴隨著機器學習的能力不斷炒熱，AI應用在各個行業層面越來越廣泛，數字行銷和電商當然早就是AI密集使用的行業，我們經常使用的搜尋引擎優化SEO（Search Engine Optimization）背后就是機器運用演算法推送最優的結果。
新零售是什么？
回顧傳統零售走向新零售的趨勢，指的就是從B2B（企業到企業）、B2C（企業對消費者）到C2B（消費者對企業）的過程。
傳統零售指的是像賣場、百貨、商店等零售通路。新零售則是以消費者為主要核心，透過AI及大數據分析，讓制造業更服務化、客制化，預測消費者需求并量身打造商品，還能精準行銷及服務，使線上、線下及物流整合在一起，甚至與電商結合「虛實合一」，例如阿里巴巴、亞馬遜等電子商務龍頭接連買下中國大潤發、美國Whole Foods Market（全食超市），皆是新零售布局逐漸成型的案例。
目前的AI皆須由機器學習模型來驅動，而機器學習需要有大量資料來進行演算，因此講求資料搜集的完整性和搜集時間的連續性。AI機器學習，讓零售業難題有解了，為何AI對零售業這么重要？不論是傳統零售或新零售業者，以往最大挑戰之一，是如何恰當的引導趨勢以及衡量需求，更別說是庫存管理及商店的數量和規模。
盡管電商可以靠著搜尋引擎與消費者接觸，但背后是基于商品屬性，對使用者實際喜好所知甚少。AI加入后，可透過協同過濾（即查找大型數據集中的模式）的技術，讓店家能充分利用已知客戶喜好的相似性，為未知的偏好提供建議。
高盛（Goldman Sachs）研究報告指出，AI及機器學習能夠利用銷售、消費者和內容組成龐大的數據資料庫，來提升搜索引擎的功能，更能通過客戶資料和所接觸的內容屬性，預測使用者對新商品新風格的需求。
如今美國電商龍頭亞馬遜（Amazon）正朝這個方向前進，并在2013年獲得「預期出貨（anticipatory shipping）」專利。不僅要考慮季節性需求，還需要考慮天氣、人口統計和獨特的使用者購物模式所帶來的影響。
不光消費這一環，其實AI在電子商務中的應用相當多元，透過云端運算與認知系統整合，可提供消費者更準確的服務，包括：視覺和語音搜尋產品發現工具、目標客戶行銷、使用者行為的個人化推薦、機器人分揀訂單，透過AI驅動的無人機交付貨物，以及虛擬助手或聊天機器人為客戶提供服務。
隨著AI觸角不斷蔓延，瑞銀證劵（UBS）認為電商產業將會取得重大進展，AI還能使供應鏈管理、行銷和廣告、智慧助理和自動付款系統等領域變得更加有條理，連帶這幾年被電商打得落花流水的傳統零售行業帶來新機會，找回谷底重生的機會。
舉例來說，服裝這種流行趨勢快速的行業，預測消費者的需求對零售商來說是一大挑戰，若能利用AI和機器學習，零售商可以進行模式識別，做出更好的價格決策，并納入到行銷和生產過程中。
隨著購物衍生出的物流需求量不斷上沖，導入智能機器人系統提升效率成為趨勢。舉例來說，阿里巴巴集團旗下的菜鳥物流運用大數據和AI，幫助行業從局部優化升級成為端到端的全局優惠，「預計未來幾年，大數據算法將為每一輛快遞車、每一位快遞員優化路徑。」24小時內就可將貨運貨到中國任何地區。而亞馬遜的物流中心也有機器人Kiva幫忙揀貨，可大幅節省人類員工走動的時間，提升揀貨的速度和數量。
隨著AI浪潮奔騰而至，各行業領域透過大數據和人工智能技術的多元性來更加了解現代社會的需求，機器深度學習能給予我們更加精準的市場預測。未來AI可在各領域帶來無窮的機會，其背后主要的驅動力則是大數據的累積、不間斷的機器學習，以及云端技術的發展。
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