【.com快译】众所周知，零售业竞争激烈，人工智能可以让零售商在响应客户需求和降低效率方面占据优势。通常，零售业的人工智能专注于零售商已经拥有但尚未充分利用的数据。理解海量数据存储对人类来说几乎是不可能的，但人工智能可以自主应用数据洞察力来做出更好的预测和建议。以下是AI在零售业中的一些应用方式：1.AI正在帮助顾客停止结账如果零售业中有一件事情让顾客烦恼，那就是结账线。这是他们转向虚拟购物的一个主要因素。根据虚拟排队和预约软件提供商Quidini的COVID-19前调查，14%的受访者表示他们会因为排队等候而放弃购物。自大流行病袭来以来，结账队伍已成为顾客面临的更大问题。结账队伍问题的一种解决方案是人工智能驱动的免结账商店。像AmazonGo这样的免结账商店由AI视频监控、物联网(IoT)传感器和数据分析提供支持。顾客走进店内取货后走出店内，免结账店会自动记录其购买行为，并从顾客账户中扣款。人工智能增强的自动化还为自助餐厅使用的Mashgin自助结账系统提供支持。客户将他们的食品和饮料选择放在Mashgin设备上，该设备使用深度学习和人工智能识别软件来识别每个项目并在基于信用卡的支付门户上显示到期账单。2.人工智能增强的安全性提高了防盗能力与无人商店中使用的人工智能监控技术类似，人工智能增强的防盗平台通过闭路电视监控现场购物者，帮助防止盗窃事件的发生。这些系统足够智能，可以识别潜在的可疑行为并提醒保安人员，这是对必须由员工监控的闭路电视系统的重大改进。IndymeSolutions的SmartDepart等平台使用人工智能技术检测接近出口的购物车并识别绕过商店结账系统的购物车。AI算法还可以检测购物车中的商品，并在商店、结账和退出过程中对其进行跟踪。如果系统检测到有人试图绕过结账线，它会在商店出口上方闪烁一盏灯，并发出直接针对违规者的定制语音消息。并且商店的防损人员可以进一步调查。3.人工智能增强的推荐正在提高在线客户满意度和盈利能力目前，电子商务客户已经习惯了在线“引导式”购物体验，人工智能系统会在客户浏览商品时提供建议并巧妙地引导他们完成购物体验。为虚拟客户弹出的产品推荐由人工智能系统提供支持，该系统可以实时分析客户行为，以及较长时间的回头客。Zeta等人工智能平台分析移动应用程序、电子邮件活动和网站点击等多种客户交互的客户数据，以识别与在线购物行为相关的模式。这些见解使数字零售商能够根据每个客户的特定偏好和行为做出更有效的产品推荐并改善在线购物体验。4.人工智能支持的库存管理决策比人工库存管理更可靠对于零售商来说，计算出合适的库存量来保持订单是一项具有挑战性的工作，但人工智能可以轻松做到。由人工智能提供支持的库存管理平台分析与外部因素相关的数据，例如之前的销售趋势、客户需求的预测变化以及潜在的供应链放缓。在电子商务仓库或零售实体店中，人工智能机器人可以从库存中提取库存并重新进货或准备发货。与零售店员工不同，机器人可以全天候工作。RalphLauren等服装制造商正在使用OracleCorp.的NetSuite等平台，通过机器学习和预测分析来优化库存管理。该平台可以生成未来客户行为的模型，提供与购买模式相关的报告，并随着时间的推移改进库存管理。5.人工智能让顾客可以在自己舒适的家中“试穿”虚拟服装人工智能驱动的“虚拟镜子”让顾客有机会看到他们的衣服在电子商务零售商提供时的样子。这些系统使用增强现实(AR)技术直接在客户的实时视频图像上展示服装和配饰等商品。未来，我们可能会看到这项技术结合3D打印能力，让顾客在网上购买新衣服后就可以出门了。此外，虚拟技术或数字时尚是一种新兴趋势。客户甚至可以购买在社交媒体上展示的虚拟时装。DRESSX等公司将虚拟时装添加到客户上传的图像中，以便他们可以在Instagram、Facebook和其他社交平台上“穿”这些服装。原标题：人工智能（AI）inRetai，作者：SarahHunt
