在之前的文章中，我探讨了零售行业日益增长的挑战——如高员工流失率、沟通不畅以及满足不断增长的客户期望的巨大压力。随着返校季的到来，这些挑战变得更加紧迫，尤其是零售商面临的一个顽固而昂贵的问题：损耗。
零售损耗包括盗窃、欺诈、库存差异和供应商错误等，给美国零售商造成近1000亿美元的年损失。幸运的是，AI的进步为解决这些问题带来了创新的解决方案。让我们来看一下AI在零售环境中的作用，以及成功应用AI所需的条件。
AI如何革新损耗管理
例如，AI驱动的监控系统旨在实时监控、积极检测并预防盗窃，使其成为减少损耗的重要工具。
通过分析实时视频流，AI可以检测到异常行为，比如某人在某个地点逗留过久或做出突然、可疑的动作。当系统通过耳机或移动应用程序标记这些触发动作时，会立即提醒店员，使他们能够快速有效地采取行动。
这些系统具有高度的可定制性，零售商可以为其商店设定特定规则，如关注高价值区域或在高峰时段密切监控出入口，这种灵活性不仅提高了安全性，还能保护员工和顾客的安全。通过在问题升级之前及时发现潜在问题，这些解决方案保护了商品，使购物体验对每个人来说更加安全和舒适。
例如，英国的Tenby Stores曾因盗窃每年损失26000英镑，直至整合了AI驱动的通讯和盗窃检测解决方案，该系统与他们现有的监控摄像头集成，使他们能够实时捕捉可疑行为，减少损失并增强整体店铺安全。
另一个例子是Veesion的手势识别AI，通过现有摄像头识别可疑行为，为盗窃预防提供了主动优势。AI驱动的预测分析可以通过分析交易模式检测欺诈，而AI增强的RFID系统则实现实时库存追踪，减少损失。与传统的安全标签仅能提示损失不同，带有自动化功能的RFID标签能够告知被盗商品、将其从本地库存中移除并自动重新订购替代品。
与此同时，像Amazon Go和Grabango这样的公司提供无结账技术，利用AI监控并在顾客离开时自动收费，有助于消除传统盗窃机会。
这些进步展示了AI如何通过更智能、更全面的解决方案重新定义零售安全。
AI在简化店铺运营中的作用
AI驱动的监控系统有助于应对损耗，但AI还帮助简化了其他店铺运营领域。
例如，AI驱动的库存管理系统可以跟踪库存水平，帮助零售商避免过度库存或热销商品缺货的风险——这两者都可能导致损失。通过实时监控库存，商店可以确保货架上摆放的是顾客所需的商品，同时减少多余库存。
在定价方面，这些系统还可以捕捉错误并监控竞争对手，使商店能够迅速调整价格，这种灵活性不仅防止了因定价错误造成的财务损失，还使零售商在快速变化的市场中保持竞争力。
最后，对于供应链而言，预测工具如今能够识别潜在的中断并在问题发生之前提供替代方案，这种前瞻性在返校季等繁忙时段尤为重要，因为保持货架充足至关重要。
实施AI的实用步骤
在零售中实施AI不仅仅是采用新技术，还需要战略规划和深思熟虑的执行。
首先，评估现有系统以识别差距和机会，并设定清晰、具体的目标——无论是减少损耗、提升运营效率，还是改善客户体验。从这里开始，优先考虑以安全为设计基础的解决方案，以保护敏感数据并最小化风险，因为安全是任何AI实施的基础。
接下来，关注为团队提供合适的技能。AI驱动的培训工具在这里可以发挥重要作用，使员工能够无缝学习和适应新技术。在部署前、中、后建立基准也至关重要;这些基准将帮助你跟踪进展、衡量影响，并在必要时进行调整，以确保AI倡议与业务目标保持一致。
虽然AI可以显著增强安全性，但它并不是万灵药。维持传统安全措施仍然重要，例如制定紧急预案和确保快速获取执法联系方式。增加警报系统等额外层次可以为员工和顾客提供更大的保护。
通过遵循这些步骤，零售商可以成功整合AI，实现运营和安全方面的显著改善。最终，AI在零售中的成功依赖于结合尖端技术、周密规划、持续培训和强大安全措施的平衡方法。
AI作为零售的战略资产
尽管AI可能无法解决与零售损耗相关的所有挑战，但它已经在减少损失和增强整体店铺运营方面发挥了作用。
例如，AI驱动的系统可以实时分析数据，以即时检测和防止损失，为零售商在返校季和黑色星期五等高风险购物季节提供了重要优势。通过自动化复杂任务并提供可行的见解，AI可以帮助零售商迅速响应市场需求，更有效地管理库存并减少运营低效。
投资AI不仅仅是对当前挑战的反应，它是为未来零售运营做好准备的战略举措。随着消费者期望的不断变化，以及对个性化和高效店内体验需求的增加，AI将在维护安全、提升运营效率和提供优质客户服务方面发挥关键作用。
