## 679｜一次让人“冷汗直冒”的AI调研

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

今天为你带来的是著名零售咨询顾问，消费行业专家黄碧云老师的消费观察。今天的主题是，AI在零售业的那些特别机智的应用。这些行业包括但不限于超市、餐厅、饮品店等等。

在这期节目的准备过程中，黄碧云老师走访了国内的两家零售公司，他们对AI的使用都比较领先。其一是苏州的万店掌网络科技公司，已经服务了国内50万家零售门店，包括零食很忙、好想来等等。其二是北京的多点数智有限公司，擅长做传统大卖场，像胖东来、物美、步步高、比优特、双汇，都是他们的客户。

在做完调研后，黄碧云老师说，作为一名零售咨询顾问，这一圈调研下来，她的后背一直在冒冷汗。她说，按照这个势头，零售顾问的工作是可能被AI替代的。

那么，AI在零售业的应用，到底进展到了哪一步呢？接下来，咱们就展开说说。

零售业有两大特点，一是人多，二是事多。人多指的是劳动密集，用工成本高。事多指的是工作内容繁杂，细枝末节杂乱无章。一会儿价签标错被投诉了，一会儿又缺货了，好不容易货运到又把过道堵了。人多+事多，效率自然就低。同时，零售业还存在一个规模与效率之间的矛盾。规模越大，店越多，利润才越高。但是，店越多，意味着人越多事越多。

而面对这些琐事，AI小模型非常擅长。注意，是小模型，也就是在特定的应用场景下，基于视觉算法，用特定数据训练出的模型。它的应用场景也相对单一。比如，一杯咖啡放在桌上，从各个角度拍摄，然后把这些照片输入小模型，它就知道，这是咖啡杯。即使把这个杯子放在杂乱无章的仓库里，它也能一眼认出来。

你可千万别小看这样的小模型，对零售业来说，它们能解决最让人头疼的三个问题。分别是，抓老鼠、钱少收、巡店难。

第一，抓老鼠。没错，就是老鼠。

对商超和餐厅来说，老鼠的杀伤力非常大。现代人都随身带着手机，一旦在餐厅见到老鼠大概率会拍视频，这些视频一旦发到网上，餐厅的日子基本也就到头了。即使没人发视频，有老鼠也会触发相关的卫生条例，导致停业整顿。

为什么不能直接下老鼠药？一是怕药接触到店里的食品。二是老鼠吃完药之后指不定会死在什么位置，很难找到，一旦死老鼠的异味在店里飘散开，会造成大量的顾客流失。

因此，灭鼠不如防鼠。怎么防？这时，AI小模型就派上用场了。可以让它学习识别老鼠的动态特征。而且摄像头比人的视线范围大得多，可以监控到室内的每个角落。AI还不需要休息，可以全天24小时监控，只要发现老鼠，就立即发出警报。这样门店就可以马上联系专业的消杀公司，把老鼠挡在店外。

同时，AI还会根据老鼠出没的地方，识别出老鼠的行动路径，并且精准找到老鼠的进出口。这么一来，消杀公司就可以精准处理，把影响降到最低。

换句话说，AI小模型，可以给人的感官打补丁。

第二，钱少收的问题，也可以用AI小模型解决。

钱少收，就是门店里的收银漏洞。比如，饺子连锁店，要知道，现包水饺这个东西是有一定的损耗的，因此，公司都会给门店一定的损耗指标。这也就意味着，只要当天的损耗没有超过公司标准，理论上收银员就有空子可以钻。

尤其是在下沉市场，很多年龄大的顾客还是用现金付钱，部分收银员就可以故意跳单，把现金放到自己的口袋里。

怎么办？这个水饺连锁店就开发了一个AI识别模型。只要在后台发现非正常交易动作，比如，某一单在系统中的收银记录显示“无”，那么AI就会认为可能出现了跳单，并且通知门店的管理者去做人工核实。到底有没有跳单行为，马上就可以核实清楚。

再比如，有的手机门店，明明总部给消费者派发了购机补贴。但是，门店却利用规则漏洞，把这部分补贴套现在了自己的手里。这个行为的人工核查成本很高，但用AI小模型，就可以马上识别出来。

第三，巡店难。巡店，就是连锁品牌对各个分店做巡检。这也是连锁店最大的难题之一。

你看，一直以来连锁品牌都面对一个矛盾。一方面，他们有标准化的操作流程。一杯奶茶怎么打满？先放哪个材料？都有明确的规定。而另一方面，不少连锁店又经常出问题，而且问题五花八门。比如一家奶茶连锁，要求门店每三小时要把桶里剩下的茶水倒掉，结果员工要么忘了，要么时断时续。

为什么？因为标准是死的，人是活的。你又不可能给每个门店派个专门的监督。这时，AI就派上用场了。

只要在门店里安装摄像头，就可以通过AI来实时观察店里的所有行为，一旦发现问题，就马上反馈给监督员做进一步的处理。这就可以极大地减少人工投入。

比如，零食很忙，在全国有很多店。假如每个店都派出巡检员，成本非常高。而用了AI巡检之后，他们可以让全国的人工巡检员都集中在总部。然后定期固定一个时段，上百位督导员集中在一起，然后借助AI来监测全国的所有门店。你可以想象一下，上百号人盯着屏幕，监控全国各地的门店，这个场面相当壮观。一次检查大概需要30到40分钟，一个人一天可以巡检12到15家门店，效率远远高于实地考察。

再比如，长沙的新佳宜便利店，主力产品是茶叶蛋，据说年销售额一个亿。很多顾客就是奔着茶叶蛋来的，一旦缺货就会导致客源流失。这时，就可以通过AI来检测，一旦发现备货不足，就马上发出提醒。

再比如，还可以用AI来监测关键的促单动作。比如苏州的追觅电器，他们发现只要店员向顾客演示产品，比如展示洗地机，就能明显提升购买率。于是，他们就用AI来监测门店，一旦发现有顾客浏览商品，但周围又没有店员时，AI就会提醒店员去给顾客做产品演示。

从目前的情况看，大多数有标准动作的任务，都可以通过AI小模型来提高效率。

听到这，有人可能会说，前面这些都是标准化的问题，但是还有很多非标准的问题，AI能搞定吗？

答案非常肯定，能。前面说的是小模型的应用，主要用来解决标准化问题。而AI大模型的价值，就在于解决非标准的问题。

比如，可以用大模型来规划物流仓配路线。原来是两辆车分开送货，但大模型就可以计算出来，最后一段路两辆车都只有半车货，而且路线重合，那么就可以做出新规划，让两辆车的货物合并，只用一辆车。

再比如，在美宜佳便利店，大模型可以根据门店的客流自动调节灯光、温度。据说仅仅这一个改进，一个40平方米的门店每年就能节省13000元的电费。

再比如，最让生鲜店棘手的出清问题。生鲜店之所以出清难，是因为不好掌握时机。对于卖剩下的瓜果肉类，假如打折太早，就会降低利润，假如打折太晚，又担心卖不完。同时，很多连锁生鲜的审批流程还比较麻烦。可能员工下午五点申请五折出售，但领导七点才回复“五折太低，建议七折”。等流程走完了，已经错过了出清的最佳时机，反而亏损更多。

这时就可以使用大模型。提前把生鲜打折的经验输入给它，大模型就可以提前制定出清方案。一般来说，一个店员只能监测几个品类，很难顾及所有商品。但大模型可以同时监测店里所有的东西，从车厘子到牛羊肉，相当于给每个商品都配了一个小助理。大模型对商品出清的节奏判断，准确率只要能达到真人的70%，就能给店里带来很大的收益。

同时，大模型还可以联网，监测外部变量。比如今天下雨了，导致下午四点客流减少。但天气预报说五点雨就停了，这时大模型就会判断，先不要着急打折出清，等五点雨停了人自然就会多，到时大概率能有一轮销售高峰。

再比如，社区店和写字楼门店，出清的节奏也不一样。写字楼周边门店的销售高峰是下午5点到6点，而社区的高峰更晚一些。大模型就可以根据这个经验，来制定不同的出清节奏。

而且更关键的是，大模型还可以持续学习，你用得越多，它的正确率就越高。目前，很多生鲜企业都已经用上了AI出清系统。比如物美超市，在280多家门店使用了自动打折出清系统，据说生鲜的毛利提升了超过30%，平均每两家店，就可以节省出一个人工。

再比如，还可以使用AI大模型来促进成交。可以用大模型给潜在用户推送优惠券，就可以提升商品的成交率。

大模型还懂得经验的迁移。比如，马蹄在冬天卖得好，夏天卖不动。大模型就会去观察，看看有没有其他商品出现过类似的问题，又是怎么解决的。很快它就会发现，原来板栗也有过类似的情况。解决方案是，夏天在板栗的货架前加一块牌子，上面写着“冰一下，更脆爽”。这么一来，大模型就可以拿着板栗的经验套用在马蹄上。

类似的AI应用，在零售业还有很多，我们暂时先说到这。你也可以从中感受一下，AI对零售业的渗透程度已经有多深。

最后，黄碧云老师说，当她整理这篇稿子的时候，起初感到冷汗直冒。但整理到最后，她对AI的恐惧又降低了一些。尽管AI会取代人类某些部分的能力，但换个角度，AI也是在放大人的能力。比如作为一名零售咨询顾问，黄碧云老师就可以通过AI，把她的经验分享给更多的人。

从这个角度看，AI既是一个鞭策我们往前走的对手，也是一个能帮我们放大优势的朋友。

关于这个话题，咱们先说到这。以上就是我为你转述的，来自黄碧云老师的本期消费观察。

最后，再用一点时间跟各位同学说个好消息，得到名家讲书再次把著名企业家冯仑请来了。

冯仑老师做企业可是已经有三十多年了，是很多创业者心目中的大哥。而这回我们不仅请到了冯仑老师，还邀请他作为常驻名家。从现在起，未来的每个月，冯仑老师都将至少一次坐镇名家讲书，为你解读他的私藏好书。

而现在，冯仑老师本月的第一本听书，那就是世界500强董事长，也是他的多年好友，陈东升的书，《战略决定一切》。推荐你来听听看。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1. 零售业有两大特点，一是人多，二是事多。人多指的是劳动密集，用工成本高。事多指的是工作内容繁杂，细枝末节杂乱无章。零售业还存在规模与效率之间的矛盾。规模越大，店越多，利润才越高。但是，店越多，意味着人越多事越多。
- 2. AI小模型，就是在特定的应用场景下，基于视觉算法，用特定数据训练出的模型，AI小模型可以帮助零售业解决让人头疼的三个问题。分别是，抓老鼠、钱少收、巡店难。大多数有标准动作的任务，都可以通过AI小模型来提高效率。
- 3. AI大模型对于零售业的价值，在于解决非标准的问题。比如，可以用大模型来规划物流仓配路线，以及生鲜店棘手的出清问题等。而且，大模型不仅懂得经验的迁移，还可以持续学习，用得越多，正确率就越高。
