零售格局正在发生前所未有的变化。实体零售商面临来自在线零售选项的激烈竞争，这似乎并不公平。新时代的购物者精通技术和商店，每次疯狂购物都要求更多。技术的普及不断发展并影响购物的更多方面，提供个性化体验以赢得精明客户的忠诚度。零售技术不仅有助于更好地了解客户，还有助于破译商店的缺点。它提出解决方案，减少收缩，并确保更高的投资回报。这种分析是通过实时智能视频分析(IVA)和边缘计算实现的。仔细研究零售商使用IVA驱动的AI的不同方式，可以深入了解智能零售的运作方式。欺诈和盗窃检测欺诈和盗窃是零售业面临的两大挑战，只能通过持续监控和执法来遏制。根据美国零售联合会发布的第29次年度全国零售安全调查，2019年美国盗窃和欺诈损失总计617亿美元，远高于往年。相应的全球数字是1000亿美元。据估计，欺诈和盗窃占年度零售萎缩的近三分之二。面对如此惊人的数字，零售商始终保持警惕，采用传统方法和先进技术相结合的方式。在商店入口和出口处连接到IVA系统的摄像头有助于捕获人数，并使用生物识别和面部识别软件来识别访问商店的顾客。当客户涉及欺诈或盗窃时，面部数据将被认证以备将来使用。以日本初创公司Vaak的AI盗窃检测系统为例，该系统通过处理在IVA上运行的深度学习算法分析的大量数据，在识别潜在和实际欺诈和盗窃方面的准确率超过80%。当被阻止的顾客试图进入商店采取纠正措施时，系统可以立即识别并发出警报。然而，欺诈和盗窃检测不仅限于入口点。整个商店都有可能发生犯罪，包括在付款和结帐期间。例如，码隆科技的RetailAIProtect由一个高架固定半球摄像机组成，可捕捉未扫描和可疑条码商品的镜头，并将信息发送到后端AI模型进行解码。如果系统检测到错误扫描或条形码票证转换中的异常情况，则会立即发出警报。IVA使您可以在几分钟内轻松查看来自多个摄像机的镜头，而不是数小时或数天的人工审查来调查商店损失和犯罪。操作员可以使用过滤器搜索符合指定描述的人或物，提取关键细节，收集证据并加快调查。过道管理零售店的过道上会发生很多事情。从找到客户一直在疯狂寻找的合适商品，到因缺货导致的糟糕购物体验而完全沮丧，有效的过道管理可以促成或破坏销售。服装巨头H&M使用人工智能通过分析购买和商店收据来保持流行商品的库存。通过深入了解受欢迎的过道、顾客在每个过道停留的时间以及通过IVA捕获的顾客人口统计数据，零售商可以增加快速流通产品的货架库存、改进商品陈列并提供即时促销以增加收入并提供引人入胜的购物体验。用于店内过道视频的分析技术还可以帮助店员记录和了解顾客的购买类型以及他们的平均消费和阅读情绪，并确定顾客的不满程度。所有这些输入都有助于员工照顾可能需要更多关注的购物者。例如，优衣库的精选服装店采用人工智能UMood售货亭，通过研究顾客对不同颜色和款式的反应来确定顾客的情绪，从而为优衣库提供更好的过道管理。客户情报在以客户为中心的商业世界中，零售商竭尽全力吸引客户。客户智能(CI)通过整合和分析所有可用的客户数据来改善沟通、研究和影响购买行为，并通过预测性建议推动更好的销售，从而为零售商提供竞争优势。在2018年哈佛商业评论分析服务公司与几家大型IT公司合作进行的一项研究中，83%的受访者表示，在正确的时间将数据转化为可操作的见解的能力对于客户体验至关重要。尽管如此，只有22%的人成功做到了这一点。观察有多少客户进来以及什么时候进来是一个主要的分析挑战（？）。当分析转化为洞察力时，它们可以增加客户体验的相关性，确保零售商与客户产生共鸣。这些分析提供运营和品牌见解，以及CI的其他几个方面。CI提供了做出采购决策的背景，可用于提高投资回报率。在过去十年中，一些零售商也一直在试验MagicMirrors的增强现实概念。这些镜子中的这些摄像头具有延时显示功能，可以让顾客在试衣服时转身看到360度的自己。纽约曼哈顿RebeccaMinkoff旗舰店的数字墙不容错过。交互式镜子不仅有助于通过使用IVA进行虚拟试衣，还可以为顾客提供配饰建议，以匹配他们的整体造型。如果需要，他们还可以点一杯饮料并请求工作人员的帮助。试衣间的连接镜子还允许您浏览可用的系列并订购合适的尺寸。店内员工与顾客的比例准确统计和分析顾客流量的能力使零售商能够确保高效运营。IVA来自在商店入口处捕获的镜头和捕获分析的其他传感器提供实时交通数据。IVA有助于根据着装要求检测以及员工面部和生物识别技术将员工与客户区分开来。通过定期分析这些数据，零售商可以识别流量模式，从而根据客户需求增加人员配置水平。推断员工与顾客的比例有助于零售商决定在商店的不同部分重新分配员工，或者在人流量大的日子和时间增加员工，并降低人流量低的时候人员过多的成本。队列管理使用IVA避免繁忙的结帐和排长队。人工智能可以自动分析连接的视频片段，如果在结账柜台检测到人流量大，就会发出警报。基于对过道和货架上连接的摄像头和传感器的即时分析，人工智能可以帮助预测收银台排长队、过度拥挤和顾客激增的可能性。这可以帮助零售商提前准备开设更多的计费柜台。IVA还可以自动提醒员工进一步加快结账流程。特定的队列管理算法可以为队列中的每个客户计算特定的等待时间，因为它可能会延迟为客户提供服务。这种洞察力有助于发现问题、优化队列数量并将客户重新分配到不同的队列以加快计费速度。中国的Futuremart和美国的AmazonGo等商店将IVA技术更进一步，实现了完全无收银员和无现金的自主商店。进入时的面部识别、用于购买的二维码和用于计费的支付应用程序，以及遍布整个商店的传感器和摄像头，提供了一种无线体验。Futuremart甚至配备了一个HappyGo计价器，可以根据顾客的微笑为他们提供更大的折扣。产品识别现在的假冒产品太好了；几乎不可能将它们与真实的东西区分开来。造假者自己也很擅长使用人工智能，这让他们更容易设计出假冒的产品。世界海关组织(WCO)估计，全球贸易的7%到9%与假冒产品有关，这使其本身成为一项有利可图的业务。但销售假冒产品可能会导致收入、声誉和未来销售损失。这使得零售商必须专注于使用人工智能来检测假货。图像识别和物体检测技术可以帮助零售商标准化商店检查并获得一致的结果。使用深度学习神经网络，可以比较货架上的产品以确定真伪。神经网络可以在图像上进行训练，以识别与原始产品的任何单一或微不足道的差异。运行这些深度学习算法的IVA可以立即发现在艰苦的人工检查中犯下的错误。Entrupy和AuthenticVision等公司一直致力于使用IVA、高级数据科学和光学机器学习来实时识别假货并提供高质量的用户体验。然而，一个已知的限制是没有万无一失的伪造检测器。即使是最准确的也无法通过所有测试。IVA对零售业意味着什么随着时间的推移，IVA收集视频数据为企业提供情报以了解趋势、做出明智的决策并制定强有力的战略。最大限度地减少客户的宝贵投入，为客户带来愉悦的体验。它有助于弥合在线和实体存在之间的差距。随着越来越多的企业利用AI主导的IVA，零售业格局正在发生变化。IVA将视觉敏锐度与分析能力相结合，对信息进行编目，为零售商提供丰富的即时洞察力，消除人为错误。
