在零售行业数字化转型大背景下，人工智能正在成为零售企业实现业务增长和效率提升的关键技术。在近日的一场零售闭门会上，多点合伙人任中伟发表演讲，分享了多点利用AI技术解决零售行业痛点并取得显著成效的实践案例。

　　一、AI技术重塑零售供应链

　　面对商品过剩和消费者需求多样化的现状，零售企业如何精准选品成为了一大难题。传统模式下，选品往往依赖于采购人员的经验和直觉，但这往往难以准确捕捉市场趋势和消费者偏好。而AI技术的引入，则为这一问题提供了解决方案。通过大数据分析消费者的购买行为、浏览记录、评价反馈等信息，AI可以预测哪些商品更受欢迎，为商家提供科学的选品建议。

　　此外，AI还在自动化补货方面发挥着重要作用。传统的补货模式往往依赖于人工经验和库存预警系统，但这种方式往往存在滞后性和不准确性。而AI技术可以实时分析销售数据和库存情况，自动调整补货计划，确保商品供应充足且不过度积压，从而降低库存成本并提高顾客满意度。

　　二、个性化营销提升顾客体验

　　在竞争激烈的零售市场中，如何吸引并留住顾客成为了企业的核心议题。AI技术的个性化营销功能，为零售企业提供了有力的支持。通过分析顾客的购买历史、浏览行为、兴趣爱好等信息，AI可以构建出顾客的个人画像，并据此推送个性化的营销信息。这种精准营销不仅提高了营销效果，还增强了顾客的购物体验。

　　三、智能安防保障店铺安全

　　在零售场景中，安全问题一直备受关注。传统的安防手段往往依赖于人工监控和物理防护，但这种方式存在人力成本高、反应速度慢等问题。而AI智能安防系统的引入，则有效解决了这些问题。通过监控摄像头和AI算法的结合，智能安防系统可以实时识别异常行为并发出警报，有效防止盗窃和欺诈行为的发生。同时，AI还可以对店铺的客流量、顾客行为等进行分析，为商家提供经营决策支持。

　　四、智能出清，让变价决策更精准，提升门店毛利

　　面对零售行业普遍存在的商品出清难题，尤其是生鲜产品等易腐商品，如何高效、精准地完成库存清理成为企业关注的焦点。传统方式下，商品打折促销的决策往往依赖于店长或店员的直观判断，这不仅存在腐败风险，还可能因决策不当导致资源浪费或客户体验下降。

　　通过构建AI算法模型，企业可以实现对商品销售趋势的精准预测，从而科学制定促销策略。该模型基于库存历史销售数据和经济销售速度，能够自动判断商品的最佳促销时间和价格，有效避免人为决策的盲目性和不确定性。

　　AI创新在零售行业的应用已经被零售企业广泛关注。在当下零售场景中，AI可以应用于选品、补货、防损、客服、出清等多个方面，提高效率和准确性。而对于零售企业来说，大模型不是产品，而是技术的基础设施股票配资杠杆是什么，关键在于如何将其与场景结合，在这个过程中，率先完成全面的数字化改造非常重要，这是通向应用AI的必经之路。