2019年是人工智能商业化时代,这不光是技术革命的创新,也是商业模式的创新

发布时间:2019-02-18 06:17                                      

编者:在经历了2017年应用起步和2018年快速发展,2019年将会是人工智能快速应用化发展的关键年代。如果说,2018年之前还是在追求技术革命,那边2019年会是在渠道革命、产业革命,商业模式革命的叠加,产生很多很多的新模式,也会逐步颠覆很多行业的服务模式,产生新的革命。

在本质上,讲故事的年代正在逐步过去,行业模式,ROI和经济效益对于人工智能的应用正在越来越重要,如果帮助行业增加销售机会、提高销售转化率,降低成本和提升效率讲会在人工智能和大数据的应用中变得是必选,“一切不能产生效益的工作都会被称为耍流氓!”,这个帷幕正在慢慢打开。

一、中国零售业要变天了----人工智能推动零售行业迎来第五次变革

     人工智能的快速发展将有助于赋能新零售商,有效重构零售行业“人、货、场”等要素,提升各环节效率,最终提升消费者购物体验,推动零售行业迎来第五次变革。

      零售行业历次变革的本质是对人、货、场的优化重构

      现代零售业历经四次商业模式变革,每一次都催生新的零售业态(包括百货店、连锁模式、超级市场和网络购物等),其背后的本质是对零售三要素(人、货、场)的优化重构。

      第一次变革:百货商店的诞生

     18世纪50年代以后,随着两次工业革命完成,原有的小作坊模式难以满足居民收入水平提升带来的购物需求,集中管理和销售的百货商店由此诞生。

     第二次变革:连锁模式的兴起

    工业革命后初期,商品质量良莠不齐、价格信息传导不畅等问题逐步显现。1859年,连锁商店开始兴起,连锁模式依托集中采购获得较强上游议价能力,并借助统一管理实现规模化经营。同时,连锁品牌提供了价值背书,也有助于消除信息不对称等传统零售痛点。

     第三次变革:超级市场的产生

     1930年,超级市场业态开始出现。针对传统零售低效、自主性弱等痛点,超级市场提供集现代化收银、订货、商品标识系统、开架售货方式等于一体的解决方案,极大提升了消费者的购物体验与商品供应链效率,进而备受消费者青睐。

     第四次变革:网络购物的流行

     1990年,伴随着互联网技术和物流技术的发展,网络购物逐步兴起。网络购物模式打破了传统零售中“人、货、场”在时间和空间的局限,在丰富产品品类,提供高便利性的同时,通过减少分销层级大幅压缩分销成本。

     人工智能的快速发展 推动零售行业迎来了第五次变革

     纵观零售行业过往的四次变革,本质是对零售各环节供应链、效率的提升,最终为消费者提供高性价比商品并改善购物体验。

    从小作坊到百货商店的变革,背后是SKU的增长带来坪效和转化率的提高;连锁模式兴起的背后则是议价能力的提升带来的成本压缩及品牌溢价;

    超级市场的诞生背后是商品流通速度和周转效率的提升;网络购物则实现了人、货、场超越时间、空间的局限,产品丰富度、购物便捷度、购物效率实现跨越式增长。

   新零售能有效融合线上线下,有望引领第五次零售行业变革零售行业新痛点:线下经营低效、线上红利消退。传统零售行业发展至今,各环节成本管控以及运营效率再次面临增长瓶颈,零售行业亟待新的模式变革。

    线下:零售商难以把握消费者日趋多元化的需求偏好,线下零售经营效率不高,对流量的商业开发不足。

    线上:电商线上流量红利消退,龙头电商活跃买家增速放缓,获客成本不断提升。

    新零售有望引领第五次零售行业变革,人工智能将为行业变革注入成长新动力。

    新零售是一种以互联网为依托,通过运用大数据、人工智能等先进技术手段,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,进而重塑业态结构与生态圈,并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。

    新零售的本质在于对生产、销售、物流等环节的重塑,实现线上线下的深度融合和相互引流,人工智能将对新零售的效率提升发挥至关重要作用。

    AI赋能新零售,实现零售业“人、货、场”的优化重构

    受益于用户数据指数级增长、算力提升和算法优化,人工智能的识别准确度和识别精度不断提升,目前许多应用场景现已落地零售行业。人工智能赋能新零售主要体现为两大方面:一是通过降本增效,提升B端经营质效;二是通过大数据及精准营销,改善C端消费体验。

     ToB:AI助力B端降本增效

     应用一:AI客服替代传统客服,降低人力成本

    随着零售行业发展,在线客服需求不断增长。据产业信息网数据,2017年我国在线客服市场规模644亿元,预计到2019年市场规模将达到788亿元,复合增长率10.62%。

     与此同时,传统在线客服存在人工成本高、回复质量难保证等诸多痛点,随着语音识别技术逐步成熟,人工智能基于大数据和深度学习能够有效解决问题,有望逐步取代传统的人工客服,降低人工成本,提升客服效率。

   应用二:AI赋能货架管理与场景塑造,打造无人零售新业态

    无人零售业态包括开放货架、自动贩卖机、无人便利店和无人超市。据艾瑞咨询数据,2017年无人零售市场规模接近200亿,预计2020年突破650亿,2017-2020年我国无人零售市场复合增速达50.9%。

现阶段无人零售技术主要分为三类:二维码、RFID和人工智能技术,前两种技术主要的应用场景是无人收银,提升收银结算效率,而基于人工智能技术的无人零售能显着提升购物体验,降低人力成本、提升运营效率。

    应用三:AI赋能人流管理,保证零售商店最优配置

    传统零售行业除了会员卡以外,缺乏有效的手段理解消费者的需求和习惯。海康威视、汇纳科技的人流监控产品,通过对线下客流的实时监控,动态识别商店中人流密度并绘制热图,从而计算出最受欢迎的商品和服务,理解消费者的购物习惯和兴趣。

     通过计算结果,AI能够实时调整线下实体店的运营设置,使其始终处于最优配置状态,动态实现人、货、物三者的平衡。

    应用四:AI赋能线下门店,智能化管理带来高效便捷

     传统的大型连锁零售企业需要对全国上百家门店进行管理。通过部署大华的智慧零售方案,零售店的员工可以完成精准营销、识别小偷惯犯、查看全国各家门店的数据概览,通过经营数据找出销售不佳的门店。

    使用远程巡店功能,直接查看各个门店的经营管理、陈列、卫生、服务等情况,并对优劣门店进行实时对比。

    通过人脸识别技术精准统计出客流数据,并结合门店销售数据,让管理者进行有效的经营状况和VIP顾客喜好分析。

    ToC:AI改善C端消费体验

    AI助力新零售精准营销,提供个性化推荐。智慧零售根据用户个性化数据,实现千人千面精准营销。目前主流购物APP几乎均具备精准营销功能,以淘宝的人工智能设计系统鲁班为例:

    1)鲁班系统首先结合大数据和深度学习将原始图层分解,训练学习不同设计师风格;

     2)根据用户偏好等数据匹配生成海报,由系统评分后选择最优海报;3)系统每秒处理超8,000张海报,助力客户端的精准营销。

    互联网巨头携手零售商纷纷入局,AI新技术推动零售行业竞争格局重塑

    互联网巨头积极布局AI新技术,重塑零售业竞争格局。随着腾讯、阿里、京东等互联网巨头大举切入线下零售,依托其海量数据积累、超强的数据分析与计算能力,率先实现盒马鲜生、7Fresh、超级物种等智慧零售业态的落地。

   作为新零售在场景和功能上的又一突破,这些业态融合了购物与餐饮,在满足顾客互动式消费需求的同时,有效增加单客留店时长,二次挖掘商品价值,成为AI应用在新零售业态上的有益尝试。

二、人工智能会如何改变零售业?

    社会化产物+新技术引入,成为包括零售业在内,现代商业社会各行业的两种主要变革条件。

   互联网时代的到来,让两个变革条件,合流为一。尤其是移动互联网的到来,让消费者打破原有时空界限,将“随时想买,买即收到,收到即用”,成为习以为常的稳固习惯。

    而且,它还表现出未来无限扩容、迭代的可能性。

   与此相同步的事,2018年发生在TMT领域的主旋律,毫无疑问,将是AI(人工智能、神经网络)、IOT(物联网)、5G通讯。

    联系社会化产物+新技术引入两者合流的不可逆趋势,今年零售业表现出来最有价值的情况,很有可能将是两者(新零售主旋律、TMT主旋律)的首次合二为一。

    或者说,来自TMT基础领域的技术创新,影响并落地应用到零售业的时间周期,会非常同步及时。

    这点,将是新零售在2018年宏观层面的重点。

    与此相同步的事,2018年发生在TMT领域的主旋律,毫无疑问,将是AI(人工智能、神经网络)、IOT(物联网)、5G通讯。

    联系社会化产物+新技术引入两者合流的不可逆趋势,今年零售业表现出来最有价值的情况,很有可能将是两者(新零售主旋律、TMT主旋律)的首次合二为一。

    或者说,来自TMT基础领域的技术创新,影响并落地应用到零售业的时间周期,会非常同步及时。

    这点,将是新零售在2018年宏观层面的重点。

    2017年是新零售元年(普及概念),2018年是技术全面拥抱融合新零售的科技元年。

1、技术篇

     互联网下一代的母体技术体系,毫无疑问将是AI(人工智能)、IOT(物联网)。而且两者之间,还有快速融合的趋势。

     现有的互联网,包括移动互联、大数据、云计算等,将越来越作为基础互联网部分,作为技术长期演进迭代的基础。

     用一句可能并不十分准确,但有利于理解的话术定义人工智能:传统互联网(我们今天依然在此阶段)是硬件服务软件算法和应用;人工智能,则是软件算法驱动服务于实体硬件的应用。

     更重要的是,人工智能时人的智能延伸。目前人工智能在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统方面的分支拓展演进。智能手机,则是一般大众在日常智能应用中,最频繁接触的平台型工具。

      从人工智能出发或关联的技术创新,在当前已有的技术分类中,大约有如下若干前沿科技的表现:

      AR(增强现实)、VR(虚拟现实)、基因编辑(健康)、量子计算、无人机(物流提效)、机器人(机器学习)、区块链(去中心化数据库)、智能出行(超级铁路、自动驾驶)、卫星遥感(数字地球、卫星互联网)、5G(长期演进通讯)、语音助理(Siri、HomePod、天猫精灵)。

2、产业篇

    以上各个分支的技术演进方向,本身并非为零售业而创新,这些不同的分支技术,每个都怀揣着改变人类的天大野心。但需要注意的是,这里面的每项技术,又几乎处处有利于零售业的创新。并且,相信每项创新落地到零售业应用的时间周期,会越来越短。

     如何理解这种越来越短的背后原因?

    此轮新零售大潮,既不同于国外同行业,也不同于以往的地方,在于这是一个行业对另一个的全面接管和改造——互联网公司用技术赋能零售业。

     这就决定了,互联网公司自身根据互联网技术的演化迭代需要,会在每项技术创新的当下,有目的有计划的快速落地在零售业。对实体零售的运营管理、用户体验和模式创新,处处实施可创新、可落地的实践应用。

     而值得鼓励的一面,则是技术创新赋能零售的不可逆趋势,会让零售业的放大行业的边界、肩负国家实体经济的权重、介入人的日常生活乃至精神和生理的深度,空前强大。

     比如,新零售区别传统零售不为人知的隐形力量,其实是泛零售的存在。全方位的数据化,对用户需求和体验交付的贯穿打通;对零售、餐饮、本地生活体验等跨领域的打通;对商品交易和生产,以及传统产业链颠覆的推进。故阿里倡导的新零售背后,实有“五新”一说。

     当新零售将实体零售、连锁、餐饮,以及从消费到服务,从交付到体验全面包括之后,零售业在实体经济中的权重地位,相比较以前,其实获得了明显的加强。

     而技术创新快速赋能零售,最终在个人需求层面所体现的价值感,无非就是上文所说的“随时想买,买即收到,收到即用”,变得越来越强大完善。久而久之,人的个体生活习惯、精神和生理需求的深度满足,以及相关行业,都会收到不同程度的影响。

3、零售“三板斧”理论

     人工智能怎么影响零售业,其实就是“随时想买,买即收到,收到即用”具体怎么可行?

   从目前各个分支的前沿技术探索来看,我们试着粗浅的推测一些正在做和可以做的事情:

    第一,商品到家——智慧交通的影响。

     目前人工智能在智慧交通最典型的创新,发生在自动驾驶。试想,如果自动驾驶技术得到成熟应用的突破,零售业中的一个刚性成本——物流成本,将得到显著的改善。商品的最后一公里交付成本,将面临剧变。到家模式的商品交付体验,将释放极大的效应。这方面,其实亚马逊、京东和顺丰在无人机送货方面,已经思考的很成熟,目前有待做的很成熟。

       很多人很好奇北京便利蜂为什么要做共享单车。其实在便利蜂的500米间隔的密集式开店模式下,门店与门店之间的脚力距离,其实就是单车距离。便利蜂共享单车模式,不具有什么技术赋能的价值,但却给行业一个有点意思的案例指引,出行+零售是大有可为的。

     第二,人到门店——人的行为动作价值。

    人工智能的又一个技术方向,属于机器人领域。这方面,日本已经“悄悄的进村”几十年了。

     机器人不仅仅只是一个类似人体外形的产物(通用人工智能),或是谷歌公司那条逆天的机器狗——Spot。而是包含具有深度学习能力的一套智能系统和算法(狭义人工智能)。一旦人工智能和物联网相结合,对零售业的赋能将不可思议。

     这方面,家庭虚拟语音助理(HomePod、天猫精灵),有望但还未呈现明显爆发趋势。目前值得期待的,是在实体门店层面。

      比如,新零售的大数据驱动一切,已经可以做到对人在店内需求的全面数据化采集和管理。然而,有谁会认为,人在店内的任何动作——表情、走路、停留、站姿、身体动作转换、时间分配、路线等都有什么价值,又怎么捕捉?捕捉采集之后又怎么分析使用?

     目前蚂蚁金服的无人零售项目WithAnt,就在测试对人到店后,所有行为动作捕捉分析的技术应用。一旦这套技术得到成熟突破,人在实体门店的任何行为背后的心里需求洞察,会得到一个革命式突破。

    以往,对人的行为动作洞察,靠的也是人。比如,我们通常说的,好的导购促销,懂得对顾客察言观色。

    机器人的另一方面,盒马即将在上海嘉定首开的机器人超市——新餐饮项目,或将在顾客到店后,如何优化顾客点菜、等菜的体验方面,推出更为新颖的技术投入应用。

     顺便提及,2018年5G通讯技术的首次落地应用,会让IOT物联网走入日常性体验,得到最重要的一步推进。

     第三,AR和VR——商品信息流呈现革命。

     iPhone X手机在AR(增强现实)方面的成熟应用,就是一个很重要的信号。AR将和VR(虚拟现实)一起,大幅度提升商品信息和需求表达的准确性。

      这方面,天猫家居频道早就迫不及待的投入使用。家居和家装,因为用户个性化需求、房屋条件和家居商品、家装服务之间,彼此存在的极大不确定性。使用AR和VR技术,帮助顾客远程“逛店”,模拟构建家庭家装和家具效果,起到极好的信息呈现效果。

    一旦类似技术从家居复制到全品类,将对消费者到店和到家,交易和交付,体验和购买,产生打破物理间隔的改变。

    显而易见的是,目前谁在前沿科技层面,储备积攒着强大的技术实力,谁就将在零售业下一次革命——技术赋能革命时代,依然占据主导地位。

     也就是说,在可预见的下一个10年,中国互联网和零售业的竞争主要态势,依然还是BAT唱主角。这里面,百度不一定有野心,但阿里和腾讯,已经用事实告诉我们,这两家公司还有无数个硬仗待打。

    技术创新快速赋能零售业,已成不可逆趋势。反过来说,未来零售业的商业迭代,几乎会全面受限于前沿科技本身的演化迭代速度。

三、人工智能如何颠覆零售业运营模式?

      阿里巴巴、京东、苏宁提出新零售、无界零售、智能零售,实体零售企业践行全渠道和大数据、会员管理,零售业成为对新技术触觉最为灵敏的行业之一,根据市场的迭代做出最快速反应,并积极采用新技术,使得零售业科技革命一浪高过一浪。

      新技术全面武装零售业的“大脑”,未来AI将是核心

      当下传统的购物方式和电子商务早已不能满足消费者新的体验,以大数据、云计算、物联网、虚拟现实(VR)等组成的新技术在新零售中发挥着至关重要的作用。

     大数据负责采集与分析消费者行为数据,为企业反向定制与零售商的精准营销提供支持;云计算打破各个网点之间的数据孤岛,为制造端与供应链输出低成本的方案设计与解决能力。

       物联网形成线下网点与线上网点的快速联动与协作,促成生产端与销售端以及物流端的无缝对联与接续驳运;VR多维度创设消费场景与逼真的虚拟体验,加快网上购买决策的快速形成。

     同时,从采用POS机、条形码、嵌入式、RFID等技术再到3D、机器人的应用,以及电商、O2O模式重构,零售行业一直善于将各类新技术运用于各类需求中。其中一个核心就是AI人工智能,以“智能化”贯穿所有技术中,并一起助力消费体验更高目标的实现。

     IDC机构预测,AI有望成为未来10年乃至更长时间内零售业发展的焦点,AI的快速发展为零售业植入了智能化的“大脑’,智能化将成为零售业产业转型升级的主方向、决战领域。

   从门店到供应链,人工智能颠覆零售运营模式

    当前AI落地零售行业场景非常多,较为成熟有五大场景,包括智慧门店、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服、智能虚拟体验这五大部分。

1.智慧门店

     在这五大部分中,无人智慧门店是业内AI主要探索的领域,是AI技术综合应用的集成体现。AmazonGo是无人值守便利店创举的鼻祖,其解决方案是基于RFID技术,每件商品上面均贴有RFID标签,用于自动结账收款,此外还配备监控系统、远程客服、语音智能等,未来还将更多搭载人脸识别技术、动作识别防盗系统、动态货架和智能商品识别等技术,开创零售行业无人时代的到来。

     而在亚马逊Amazon Go无人线下超市推出半年以后,国内的无人便利店也迎来集体爆发期。从阿里的“淘咖啡”到缤果盒子无人便利店,再到F5未来商店,以及娃哈哈、伊利等也要推出无人便利微店,甚至传统零售欧尚转型推出无人零售模式。无人零售在国内可是风起云涌。

    1.顾客走进便利店,立刻被人脸识别系统锁定,一个以顾客为核心的大数据群就会随之无声无息地形成;

   2.客户选购时,通过鱼眼做热点图分析客户对商品的喜好;

   3.支付时,收银台上的摄像头对客户进行人脸识别,POS机上让用户的“人脸ID”、消费行为挂钩;

    4. MicrosoftAzure技术可做到12个脸部维度数据,进行客户年龄、表情判定,顾客离店,表情展示的“喜怒哀乐”可了解顾客对购物的满意度,以此调整下次提供商品和服务的策略。

     可以预见,未来智能零售店能实现顾客进店、选购、离店的全智能化自主购物。顾客进店后,店内摄像头立即对顾客进行身份识别,通过店内遍布的传感器和摄像头,以及各种信息识别装置,可识别商品从货架取下或放回,商品放入购物篮后则自动产生累加,顾客离店直接免结算环节,刷脸+一个支付手势就可自动完成交易。

2.智能仓储与物流

     智能仓储也是AI切入零售行业的重要场景。RFID再次得到运用,是产品电子代码(EPC)的物理载体,附着于可跟踪的物品上,可全球流通并被识别读写,并助力仓储分拣盘点。通过RFID、机器人等,如今亚马逊、阿里、京东都已实施无人分拣系统,所有商品由RFID识别并由机器分拣,分拣完后放在传送带上打包,然后发货,最后随时盘点结算货物。

   同时运用大数据、机器人、RFID、物联网等新技术,可实现自动预测、采购、补货、分仓,根据客户需求调整库存精准发货,从而对海量商品库存进行自动化、精准化管理。比如亚马逊全新的“无人驾驶”智能供应链就能达到如此高水平高效率。

   一个熟练的采销人员面对100个SKU(库存量单位)已是极限,像快消、图书这种上千万SKU的品类,用人力的采销将造成一个极其庞大的团队和成本,以前这样的工作大概需要几百个采销人员,然而目前京东仅用12个图书采销员就管几十万SKU,可极大提升效率,实现做选品、计划、定价、库存全自动化管理,将需求匹配到距消费者最近仓库,尽量减少区域间的调拨和区域内部仓库之间的调拨,同时优化调拨时的仓配方案,最大化降低调拨成本。 

    还有,AI在优化后端的供应链有着广泛的作用和空间。过去采购人员采购水果,需要派多人先考察果农,了解产量,结合店内销售数据,下订单。如今利用AI相关技术,就能成功对接种植数据、天气数据、汽车交通数据以及门店销售数据,系统实现产品组合优化,自动采购,采购后物流部门自动拉货、自动销售。

3.智能客服

    新零售领域,个性化智能客服的角色不可或缺。智能客服的应用降低人工客服工作量,提高问题解决的效率。过去,智能客服用于解决客户向公司提出的咨询和投诉,仅支持人工和文字回复。

    如今通过机器人辅助人工协同,可同时面向千万消费者、商家,具备高级自然语言处理能力和深度学习技术,比如一键切换用户,无须鼠标操作,坐席回复消息时输入关键字,就会自动检索常识库和常用话术备选答案等,提高接待效率2-3倍。

    智能客服还可对相关较为复杂的问题回复,提供修改订单、退货和退款等服务,并根据客户信息定制个性化产品推荐,提高购物体验和流量转化,实现新零售时代的客户服务。

    2017年3月,阿里正式发布智能服务机器人“店小蜜”,这是一款面向淘宝系千万商家的人工智能客服。商家可让店小蜜取代部分客服,从而降低人工客服工作量。在2016年双11期间,店小蜜曾邀请多个天猫旗舰店参与内测,最终其一天内接待消费者近百万,节省近一半服务人力,2017年双11一天接客量则突破3百万。

    而对线下实体店而言,智能客服也出现新飞跃。随着识别设备和感应设备(比如拿起商品的感应、消费者走路移动感应)的日新月异,未来将会出现语音导购或机器人导购,这也是现在很多商家为何出台智能语音音箱原因(亚马逊ECHO、叮咚音箱),这些音箱未来具备深度学习功能,利用人工智能可做语音交互,未来将取代线下导购客服!

4.智能开店预测与营销决策

    人工智能还能在零售领域可做什么?比如在开店选址、促销能起到哪些作用?

     以前零售业在哪开新店、要开多大、能覆盖多少人群、能卖多少东西?等等,这些都靠人工经验做决策,经常事倍功半,但在如今高科技人工智能信息时代,这些都可通过精准的机器算法做预测决策,而这种预测能力在零售业就可颠覆传统运营模式,产生更大的商业利润。

    比如要开一家咖啡厅,就要知道附近有多少家咖啡厅?对应着怎样消费力的人群?这些人群中有多少是目标群体?如何把地物特征与人群特征联系起来?

    囿于传统分析模型,以往决策模式只能加入少量指标,然而现在使用机器学习就可同时分析两百多个指标,完成多指标和它们之间复杂关系的分析,做到传统方法无法达到的事情,不仅有量的提高,还有质的飞跃。

    除了从大量数据中得出现实情况的规律,人工智能还可运用随机森林模型进行未知数据的预测,计算出零售商感兴趣的预测值,如客群规模、潜在销量等。

    除智能预测,人工智能对当期产品的精确促销也起前所未有的作用,比如哪些产品会畅销?年末促销计划要备多少货。

这些利用人工智能,就能实现智能选品,智能化诊断当前品类结构,优化品类资源配置,实现商品角色自动划分、新品挖掘、老品淘汰等全生命周期智能化管理,同时通过历史成绩、活动促销、节假日、商品特性等数据预测备,能较好预测备货量有效减少库存。

    在电商,京东已可用数据预测单个商品未来28天能卖多少,提前把商品放到仓里等用户来买;再者,实现个性化精确推荐,机器根据顾客浏览轨迹、购买记录等线上行为判断顾客的喜好,向其推荐潜在会购买的商品,提高顾客需求与商品供给的匹配性,以此提高成交量。

5.VR购物体验

   有很多品牌无法直观展示其复杂的内容与特性,仅依靠电视、广播、户外、杂志或是网络等传统的呈现,早已不能激发消费者的欲望,难于达到广而告之的目的。

    但若通过虚拟现实VR技术就可直观逼真、360度自动化的展示给消费者,比如向潜在客户解释复杂技术并介绍制造工艺,或直接远程体验产品的产地、生产线。同时这也为电子商务带来前所未有的、近乎真实生活中的个性化购物体验。

     2018年4月,阿里宣布成立VR实验室,发布“Buy+”计划,将全面布局VR。Buy+是通过VR技术最大程度搭建出真实的异地购物场景,实现足不出户买遍世界。

    使用Buy+,即使身在国内某个城市的家中,消费者戴上VR眼镜,进入VR版淘宝,就可选择去逛纽约第五大道,也可选择英国复古集市,让你身临其境的购物,“全世界去买买买”。

    简单来说,消费者可以直接与虚拟世界中的人和物进行交互,甚至将现实生活中的场景虚拟化,成为一个可互动的商品。

比如在选择一款沙发的时候,消费者再也不用因为不太确定沙发的尺寸而纠结。戴上VR眼镜,可直接将这款沙发“放”在家里,尺寸颜色是否合适,一目了然。

    Buy+能够大大加码线上商品的真实感,比如,当你去给女朋友买内衣的时候再也不用尴尬,戴上VR眼镜,进入VR版淘宝,可直接查看内衣详情,甚至内衣上身效果,通过这些虚拟技术能拥有实体店所没有的惊喜和体验,完成一次超爽又美妙的虚拟试穿、购物体验。

    目前不少AI已融入VR技术,实现系统数据互通,并通过VR打造交互式三维购物场景,实现前所未有的超强的虚拟体验感、逼真的沉浸式体验,使消费者极易与产品、品牌产生零距离的亲密互动,让消费的购物行为比任何时刻都要来得冲动。

四、人工智能正在重塑商业,零售业面临“生死时刻”

    零售业正面临着来自人工智能的压力。

   毕竟,每个行业的企业都在争先恐后地将人工智能融入它们的产品中,零售业也不例外。

     对于传统零售巨头而言,这意味着要与亚马逊和阿里巴巴等电子商务巨头短兵相接,这两家公司正在利用大数据和强大的人工智能算法来改变零售空间。

    除了激烈的竞争外,许多美国零售商正在以创纪录的方式倒闭,也强调了战略变革的必要性。

    仅在2017年,就有21家连锁零售商申请破产,其中包括RadioShack,Toys R'Us和Aerosoles等知名品牌。与此同时,像梅西百货(Macy)和西尔斯(Sears)等零售商也宣布它们将在全国范围内关闭数百家商店。

    尽管大多数传统零售商尚未制定人工智能战略,但一些商店和电子商务参与者已开始使用人工智能和机器人来改变零售空间了。随着计算机视觉技术的发展与无人零售商店的出现与普及,未来几年,越来越多的零售商将会被迫卷进这场人工智能游戏。

   基于CB Insights的数据,我们深入挖掘了不断变化的零售环境。下面,我们分析人工智能、机器学习和基于计算机视觉的技术(包括用于重型起重、导航和装配任务的机器人)是如何影响零售链的所有环节的。

     人工智能和机器人攻击零售链的不同环节  

    电子商务巨头亚马逊和阿里巴巴可能会利用大数据和人工智能,来部署侧重于整体零售体验(包括线上和线下)的端到端解决方案。然而,大多数零售商都在将它们从人工智能那里获得的启发,集中运用在零售链的更具体的环节。

制造业:将产品带到市场  

    想要满足不断变化的消费者需求,商家需要缩短制造周期。为此,一些零售商正在转向使用计算机视觉的机器人来生产服装和鞋类产品。

阿迪达斯受益于内部和第三方的制造自动化

     制造业的工作很容易被外包到劳动力成本较低的发展中国家。

但是,工业机器人成本的下降,使得制造基地能够更接近于需求地点,像阿迪达斯这样的零售商就受益于这一趋势。

    2015年,阿迪达斯在德国建立了一个名为Speedfactory的机器人工厂,目前正计划不久后在格鲁吉亚建立另一家全面运营的Speedfactory。

   在这两个工厂中,阿迪达斯计划在5个主要城市(伦敦、纽约、巴黎、洛杉矶和上海)制造本地化的鞋类。这些鞋类将根据每个城市运动员收集的数据以及当地地形和天气数据进行设计。

       2013年,耐克参与了制造业创业公司Grabit300万美元的A轮投资。Grabit使用电附着技术和机器学习技术开发机器人。据彭博社报道,这些机器人只需50-70秒就能完成一个鞋面,如果是人类员工来做的话,需要花费10-20分钟的时间

    " 通过减少30%的步骤和50%的劳动力,我们可以在30秒内生产出一双完整的鞋面,减少浪费。”——耐克首席运营官埃里克·斯普伦克(Eric Sprunk)

     对于客户群体,Grabit一直都很保密:2017年5月的一份新闻稿显示,该公司的材料处理机器人正被运往财富100强的“行业领先的运动鞋和服装公司。”不过,最近彭博社证实,机器人部署在了几家耐克的制造工厂。

    耐克还申请了实现鞋类零件的组装和识别自动化的专利,强调了其对制造业创新的承诺。

    零售商在制造业中利用人工智能的另一个例子是跨国化妆品牌资生堂(Shiseido),最近在其工厂生产线上试用了仿真机器人。该公司旨在进一步开发人工智能技术,使机器人能够执行更复杂的任务。 

仓储自动化:分拣、存储和库存管理  

       通往自动化的道路会经过仓库和工厂,在那里,机器人会与人类合作。随着越来越多的人在网上购买产品,订单履行中心按时发货的压力变得越来越大。

    在亚马逊于2012年收购机器人创业公司Kiva Systems(现称为亚马逊机器人公司)时,其履行中心的机器人自动化发展势头变得越来越好。亚马逊的机器人使用计算机视觉、深度感应、物体识别和其他人工智能软件来实现移动重物和处理包装等功能。

    在亚马逊收购Kiva Systems后,新的创业公司涌现出来,填补Kiva留下来的空白,构建了更广泛的生态系统。

在非结构化环境中,机器人在拾取、挑选和处理物品方面的表现仍然不够完美。但创业公司已经开始解决机器人拾取和处理精致商品时遇到的一些挑战。

    础设施即服务:公司正在通过向其他需要的零售商出售其自动化解决方案而获利

最近关于仓储自动化领域最大的一个新闻来自欧洲。

      与亚马逊一样,英国的线上杂货超市Ocado(提供类似于FreshDirect和AmazonFresh的服务)早期投资仓库自动化,并强调机器学习是公司的“核心竞争力”。

   目前,我们在创新方面投入了大量的资金。我们正在自动化和机器人技术、数据科学和人工智能、大数据和云计算以及物联网等领域进行投资。”——泰姆·施泰纳(Time Steiner),Ocado首席执行官,2017年第二季度财报电话会议

     2002年,Ocado开设了第一个订单履行中心,大小“相当于11个足球场,高20米”。此后,它开设了第二个和第三个,每次都增加了技术能力和仓储能力。

      Ocado表示,公司开发了大部分关于仓库自动化的软件与硬件。

      在CB Insights 平台搜索发现,Ocado在美国提交的专利显示了该公司一直在研究的仓库自动化技术的类型有:包裹分拣器、机器人物品处理、自动化包装处理等等。

消费者渠道:线上销售VS.线下销售 

     在我们对50多家美国顶级上市零售商(包括Etsy和eBay等电子商务网站)的1600多份财报电话会议记录进行分析时,仅有9家零售公司提到了与其网站或实体店相关的人工智能策略。(注:我们的分析排除了像亚马逊这样的大型科技公司)

线上的解决方案

     该公司第一次提到“机器学习”是在2015年第三季度财报的电话会议中,当时,eBay刚刚开始强迫卖家编写产品说明,并使用机器学习来处理这些数据,以便在目录中找到类似的产品。

    快进到2016年第二季度,公司关于人工智能的动作开始频繁起来:在这一季度,eBay收购了一家人工智能公司(Expertmaker),正在洽谈收购另一家公司(Salespredict,在第三季度完成了收购),在电话会议上提到人工智能大约有15次。

    对于一些零售商来说,与创业公司建立合作伙伴关系,在建立人工智能策略方面占有很重要的地位。

     图像搜索创业公司ViSenze与优衣库,Myntra和日本电子商务巨头乐天(Rakuten)等客户合作。ViSenze允许用户在商店内拍下他们喜欢的东西,然后上传照片在线上找到确切的产品。

人工智能还在个性化消费体验中找到了应用场景。

    例如,据报道,俄罗斯电子商务零售巨头Lamoda将其用户分为160个地理区域,并在banner广告中推荐基于当地天气的产品。它还使用其他指标,如过去的购买行为和用户喜欢的品牌和颜色来推动用户进行决策。

     Lamoda的一个个案研究(由个性化技术创业公司Dynamic Yield发布)声称,“一个团队中只有一个人”取得的ROI非常高,这表明人工智能正在开始重组零售业的员工队伍。

     像丝芙兰,Urban Outfitters,宜家和Stitch Fix等流行品牌已与Dynamic Yield合作。这家总部位于纽约的创业公司得到了百度投资和Bessemer Venture Partners等投资者的支持。

除了线上扩展个性化体验之外,零售商还希望了解消费者使用各种设备的行为。

     例如:消费者更有可能在手机或笔记本电脑上点餐吗?人们什么时候使用平板电脑而不是移动设备?

    这种信息使得品牌不仅可以为每个用户量身定制营销信息,还能更具体地针对每个用户的设备进行个性化推广。

     一家专注于这个领域的创业公司是台湾的Appier,该公司在2017年第三季度获得了软银集团的支持。Appier的客户包括美国奢侈品制造商雅诗兰黛,日本护肤系列Naruko和联合利华的品牌AXE。

    其人工智能平台,Axion,可以识别设备所有权并创建相关的用户配置文件。这使得零售商可以选择最适用的策略与跨平台的用户群体进行互动。

线下的解决方案

    由于电子商务的增长,一些美国的商店被迫倒闭。这个过程中,最引人注目的要属于亚马逊了,一个以人工智能为核心的公司,在电子商务市场中占据了主导的地位。

      但与此同时,亚马逊正在进军实体零售业务。

     该公司正在将人工智能技术应用到实体零售世界中,利用人工智能来帮助实体店的运营。

亚马逊在线下追踪消费者。

     今年,亚马逊在西雅图开设了基于计算机视觉的、无收银员的“Amazon Go”商店。在人工智能算法的追踪下,顾客可以走进商店,随心所欲地选购商品,然后“不用结账”,直接走人。

顾客在进入商店时,要出示二维码,作为身份标示。然后,亚马逊使用人工智能支持的追踪系统监控顾客的活动。当顾客离开商店时,会留下一系列关于他的购买活动的数字足迹,亚马逊会据此进行结算。

     在亚马逊宣布推出Amazon Go商店的同时,中国也掀起了一场无收银员商店的热潮。

供应链与物流:向消费者交付订单 

    物流公司正在使用人工智能和物联网来更好地跟踪全球货运。 

全球零售供应链正变得越来越复杂。 

     卖家和消费者都想知道他们的产品/货物在哪里,处于何种状态,交付时间是多久等等。 

     但是,从物流代理和物流经营者到零售商和仓库所有者,涉及货物运输的人员规模庞大,网络复杂,这使得供应链可见性成为了一个挑战。

桥接线上和线下零售业

    尽管许多零售商专注于线上或线下的解决方案,但其他零售商正在整合这两种解决方案。  

    例如,阿里巴巴正在使用人工智能来更好地理解线上和线下的消费者行为是如何协作的。 

    在某些方面,阿里巴巴在使用人工智能对线上和线下整合方面领先于亚马逊。它依赖于技术——如智能商店、深度学习和AR / VR——并采用新的商业模式,来弥合中国线上和线下的鸿沟。 

阿里巴巴将此称为“ 新零售” 策略。

    尽管基于人工智能的解决方案正在兴起,但只有少数传统品牌在有效地实施人工智能策略,来提高业务效率。

    但人工智能正在重塑零售业的劳动力队伍。从制造业到最后一英里的物流业,零售生态系统中的参与者将不得不适应这种变化,以保持相关性。

    像阿里巴巴和亚马逊这样的技术巨头将继续推进边界,将人工智能应用到零售业中,并积累大量的消费者数据集。前不久,阿里巴巴宣布,它将在量子计算、人工智能和其他技术方面投入150亿美元。

    规模较小的创业公司也在这里看到了机会并抓住了它。例如,总部位于加利福尼亚的创业公司AiFi最近筹集了400万美元,来实现“无收银店”自动化解决方案的大众化,帮助零售商建造类似于Amazon Go的商店。

      最后,还有一个趋势值得注意:随着人工智能继续在整个零售生态系统中蔓延,零售商可能会越来越多地与其他行业的高科技公司争夺与人工智能相关的创业公司和人才。

五、2019,人工智能的路在哪里?

    AI的全球权力斗争

      各国政府一直对争取AI的领先水平很感兴趣。在所有进展中,处于前沿的主要国家承诺在研发方面投入巨额资金,并大力发展以人工智能为核心的业务。中国正在建设一个21亿美元的科技园,以促进人工智能的创新,而美国则提议限制外国在人工智能领域的投资。

    这就造成了专家们所说的“人工智能比赛”,一场技术拔河,各国都在争夺人工智能的领先地位。在英国, 为了与私营企业合作,向AI行业注入超过3亿英镑的投资,早在4月政府就宣布了10亿英镑AI领域的投资政策。同时,该计划也旨在培养AI人才水平,目的是至2030年,将英国的AI市值提高至2300亿欧元以上。照此计划,英国政府正致力于成为医疗和金融科技等领域的领导者。

    德国在人工智能研究中投入30亿欧元,旨在缩小与美国、亚洲AI创新水平的差距。世界各国政府都清楚地看到,人工智能不仅仅是简单的高效率劳动力和自动化工业,它还具有创造巨额全球收入的能力——对于英国来说,未来10年,AI技术的预期收入将超过其GDP的10%。

    而那些“较小的”国家则坚定地专注于通过战略合作伙伴关系跟上当前AI超级大国的步伐。在欧洲,国家、企业和大学创建了一个新的实验室,专注于推动人工智能在工业领域的发展,而加拿大和法国则推动成立一个全球小组,调查人工智能的应用效果,以及在实施过程中面临的道德挑战。正是通过这些伙伴关系,一些国家正在团结它们的力量来保持与AI技术领先国家的距离。

商业和人工智能

     2018年,越来越多的大公司向人工智能敞开了大门——因为看到了它可能带来的种种好处。商业领袖们意识到,这项技术不仅可以节省成本和增加收入,还可以提高员工的生产力,增强客户的体验和产品周期。

人工智能帮助消费者

     2018年人工智能的应用,不仅被企业用来提高效率,还极大地改善了消费者的体验,以及我们与技术的日常互动。人工智能通过推动直观的物联网之旅,或是通过手机、平板电脑等设备让我们能更加享受和身临其境地体验技术。

    亚马逊(Amazon)的推荐引擎就是一个显著的例子,相比于过去的基础版本,它现在更加智能。而随着自动驾驶汽车市场的不断升温,也会有更复杂的案例开始显现。随着亚马逊和更多的零售商将人工智能融入自己的业务, AI系统帮助改善了曾被认为是无用功的推荐服务,现在,用户可以选择非常有吸引力和相关性的推荐产品。因此,这个工具现在被视为可靠的购物顾问,帮助消费者满足他们的需求。

   2018年,人工智能已经成为主流,企业和社会正在从这些技术进步中获益。人工智能要充分发挥其潜力还有很长的路要走,许多专家认为这将需要数十年、甚至数百年的时间——然而,无论时间如何,可以肯定的是,那些处于行业前沿的企业将需要更多的投资和支持。全球伙伴关系、政府举措和商业应用将是充分发挥其潜力的关键驱动力。

如果2018年是人工智能超越炒作的一年,2019年应该是我们证明其交付的一年,确保围绕AI做出的所有大胆断言都能实现!

六、人工智能如何进入实体零售业

   人工智能已经帮助网上购物实现了巨大飞跃,在创新和效率方面,实体零售业远远落在后面。

    将人工智能用于零售业的主要障碍是数据。网上购物平台为顾客提供了简洁明了的交互界面,有助于收集每个用户的大量信息,包括他们查看的产品、搜索内容、在购物车中添加或删除的商品,甚至让用户犹豫的商品。

    实体零售商几乎没有办法收集顾客信息,也无法及时满足他们的需求,这将导致顾客困惑,从而使销售机会丧失和减少。

    然而,有一些技术可以帮助纠正这种情况,让实体零售商能够收集有价值和可操作的信息,在其业务中使用人工智能,并更好地满足顾客需求。

移动应用程序

   智能手机无处不在,这是零售商创造全方位购物体验、识别和收集顾客数据的绝佳机会。许多大型零售商现在正在搭建在线平台和移动应用来补充他们的实体店,并让顾客在线访问他们的商品和服务。

      其中一些移动应用程序具有店内功能,例如查找特定项目或服务、根据偏好和需求在不同类型的项目之间进行选择,甚至进行购买。其他则提供店外功能,如健身和健康指导,或有关如何更好地使用其产品的提示。

    所有这些都有助于零售商收集更多顾客与其商店互动的信息,或者与他们提供的特定产品或服务相关的数据。在大多数情况下,数据可以与特定顾客的档案联系在一起,这为使用人工智能算法创造更个性化体验提供了机会。在数据与特定用户无关的情况下,它仍然为零售商提供了从大型数据集中收集行为模式、发现顾客痛点、需要提升运营能力的地方等机会。

物联网

    对于每一个与物理世界有关的行业而言,物联网都是一件大事,实体零售也不例外。在许多使用案例中,物联网技术可以帮助零售商收集顾客信息,并将其转化为可操作的见解。

最有希望的技术之一是蓝牙信标,零售商可以在商店里安装这种设备,可      以与智能手机和顾客其他的移动设备进行交互。信标需要目标设备安装专门的应用程序或技术来执行其功能,它们可用于检测顾客的位置,向他们发送促销和通知信息,并提供支付选项等。

    虽然信标没有达到他们的预期目标,但并不是因为技术的失败,而是因为它的使用不当。零售商大多使用它们来向顾客发送非个性化的广告和通知,最终使顾客厌烦和失望。如果与上面提到的基于人工智能的移动应用相结合,信标可以为顾客创造更加个性化的体验。

      智能传感器对于收集整个商店信息并帮助商店管理层及时做出反应也至关重要。运动传感器可以帮助测量商店中的顾客流量,而无需访问移动设备。然后,这些数据可以用来从店内流量中收集模式,例如,它可以用来寻找顾客经常光顾且更适合促销的区域;智能货架技术有助于库存管理跟踪店内库存,并在商品用完之前重新补货;RFID可以帮助找到 “孤儿”商品,并将它们放回正确的地方。这些只是物联网可以帮助收集为人工智能(AI)系统提供所需数据的一些方式,并可以提供更好的顾客体验。

计算机视觉算法

     计算机视觉是分析照片和视频以识别不同元素及其关系的技术。这种技术可以帮助计算机像人类一样理解图像的内容和情境。

    计算机视觉的潜力是巨大的,零售商可以用它们来完成许多以前不可能完成的事情。

    例如,智能广告显示器可以使用计算机视觉来收集观看所显示广告的顾客信息,例如年龄,性别等,以及他们是否看了广告。这些数据可以与人工智能算法相结合,以创建片段,并将每个显示的广告与其迎合的人口统计相关联,当新顾客站在显示器前面时,该算法将有助于显示更有可能引起顾客注意的广告。这实际上类似于在线广告在Facebook上和谷歌等平台上的工作方式。

    店内摄像头背后的计算机视觉算法可以帮助识别困惑、徘徊或需要帮助的顾客,并通知商店管理人员派人帮助他们,从而优化人力资源的使用。

     计算机视觉对增强现实也至关重要,增强现实(AR)是一种将信息和元素叠加在现实世界图像上的技术。AR也是智能镜子背后的技术,可以让你试穿衣服、化妆品、眼镜等等,而无需亲身体验它们。

     由计算机视觉和AR支持的移动应用,可以帮助零售商通过顾客智能手机或智能眼镜的摄像头来观看世界。这提供了收集信息的机会,例如顾客对哪些产品感兴趣,同时为顾客提供价值,例如以AR格式显示附加信息,并根据顾客的历史数据向他们提供追加销售建议。

实体店能追上电子零售吗?

       可以肯定的是,大量有价值的信息将浪费在实体零售中,而这种信息在网上购物世界中是不存在的。一旦数据被正确收集并投入使用,人工智能将真正开始显示其潜力,我们到时将能够回答这个问题。也难怪最大的在线零售商亚马逊会花136亿美元收购了一家实体杂货连锁店。

七、“人工智能+新零售”相比传统零售究竟有哪些区别?

    新零售之新,首先在于技术。众所周知,当下人工智能是实践于商业的重要技术。目前,人工智能技术主流有三个方向——视觉图像、语音识别、语音合成。其中,视觉图像是目前新零售依托的最重要的技术之一。

图像识别的本质即实现由点到面的突破,在传统零售行业中,很常见的一个现象是生产端和消费端的分离,中间涵盖了许多层级的分销商或者零售商,产生于C端的一手消费数据从未得到有效的记录,这造成了极大的浪费。因为一手消费数据可以直接作用于生产方商品的更新迭代,以及更多生产和战略决策,这也就成为了人工智能赋能零售业的重要突破点。

     在新零售中,以智能视觉算法为核心,通过建立一个第三方数字化平台,为线下零售场景中的人、货、场等提供数据服务,并实现全面数字化升级,实现线下零售从数据采集、存储、分析到优化提升的服务闭环,提供完整的端 (采集终端)到端(展⽰终端)的智能服务。

我们都知道对于零售而言,人货场是关键要素,从商业模式上看,传统零售行为的参与方主要包括三个——生产商(包括多层级的经销商)、零售商、消费者。

    这里的零售商是商品的交换场所,其本质作用是商品和资金的流转,通过物流和现金流链接供需双方,而信息流难以在其中发挥应有的作用,因此传统的零售中不难发现一些问题:

    对于供应商和零售商而言,由于需求的不确定性,零售商经常出现高库存的现象,由此导致成本过高,资金压力过大;由于需求和库存的不匹配,商品流通慢导致了资金流量小,账期长,制约了供应商和零售商的发展。对于消费者和零售商而言,由于货物和需求的不匹配,商品挑选的时间精力成本大,会降低商品的销售量;而在消费阶段,延期支付和现金短缺经常会出现资金需求。

   那么,针对问题集中的供应方和消费者,新零售是如何打破原有的牢笼的呢?我们可以从商业模式的角度来进行拆解

    在这样的情况之下,围绕消费者的各类数据产生的变革恰好解决了相关的问题,在新零售的商业图谱中:零售商不仅仅是单一的商品和资金流转的媒介,同时也成为了信息搜集分析的中心,通过在店内获得消费者喜好及需求、店铺选品等一手信息,更新迭代店铺内的布局,提升坪效。

    同时,反馈至生产商,为生产商的研发和推广提供关键信息,生产商可以直接向消费者提供个性化的商品推荐,也可以为零售商供应最佳的商品(高流通率、高价低占地等等),降低其库存并提升坪效,实现三方的共赢。

    当零售商作为零售活动服务者时,对于消费者而言,零售商通过了解消费者需求,强化与消费者互动,为消费者提供多样化商品与服务;对于供应商而言,通过自身消费数据积累,为其提供了消费者行为数据与营销、研发活动。

    因此可以看出,零售商不再仅仅是商品的交换场所,更像是供应商前置的服务平台。越来越多的无人零售店涌现,都印证了弱化零售渠道、打通数据互联将成为这个时代的零售趋势。

八、人工智能冲击下的十大高危行业,你中了吗?

    十大高危行业

电话销售

可能性:99%

     理由:你可能已经收到过各种推销产品的电话,然而电话营销领域的职业发展预计将在2024年下降3%。这在很大程度上部分是因为其对职业的要求:与其他销售角色不同,电话营销人员不需要高水平的社交或情感经验才能出色工作。仔细想想,你可能通过电话购买商品吗?事实上,电话销售的销售额转换率通常低于10%,这也使得这个角色容易被自动化。

图书管理员

可能性:98%

理由:职业发展预计指出,到2024年,图书管理员的需求量将会降低8%。这并不奇怪,因为现在已经有很多图书馆开始实施自动化管理。QuickBooks,FreshBooks 和 Microsoft Office 已经开始提供相关的软件支持,价格也比雇佣员工低很多。

薪酬与福利经理

可能性:96%

理由:这个职位会被取代其实是很出乎意料之外的,因为他的职业发展规划指出他的需求将于2014年提升7%。然而上涨的需求并不能停止其被自动化的脚步。一个基于人和纸的系统创造了太多的障碍,时间延迟和成本。自动化福利制度可以节省时间和精力为大量员工提供福利,像 Ultipro 和 Workday 这些公司的解决方案已经被广泛采用。

接待员

可能性:96%

理由:自动电话应答与调度系统可以替代传统的接待员,特别是在没有办公室电话系统的现代科技公司,跨国公司。

快递员

可能性:94%

理由:快递员现如今已经开始被无人机和机器人取代。至于这个行业的完全自动化只是时间问题而已。而此职业的发展需求在近5年内只会上涨5%,并没有人们想象的那么多。

零售人员

可能性:92%

理由:如果您最近访问过商场,汽车经销商或家具店,可能从头到尾都没有得到销售人员的协助。现如今大量公司正在通过自我检查等功能实现购物体验的民主化。现代买家的可以轻易访问互联网,更有可能进行互联网调查和比较后做出购买决定。

校对

可能性:84%

理由:校对软件现如今随处可见,比如 HubSpot。从 Word 的自动拼写检查到Grammarly 的语法检查,现如今的校对工作已经被大幅简化。

电脑支持

可能性:65%

理由:这一项的5年内的行业需求预计上涨12%,但是大部分的工作内容都是基于网上指导与远程操控。毫不惊讶,未来公司将更加依赖机器人和自动化来回答员工和客户的相关问题。

市场调查分析员

可能性:61%

理由:市场研究分析师在消息传递,内容和产品的开发中发挥了非常重要的作用,但自动化 AI 和调查可以更容易地编译这些信息。例如,GrowthBot 可以通过简单的 Slack 命令对附近的企业和竞争对手进行市场研究。

广告销售人员

可能性:54%

理由:随着广告从从传统纸媒和电视转移到网络和社交媒体,人们在传统媒体上投放广告的效果是很有限的。更多的社交媒体平台让人们可以通过免费的应用程序界面(API)和自助式广告市场轻松对用户投放广告。此举动会减少销售人员,使用户更快速,更容易地花钱 – 此行业需求量预计下滑3%。

十大安全行业(目前)

人力资源管理

可能性:0.55%

理由:理由已经包含在职业的名字里了。人力资源部门是一个公司不可或缺的一部分,公司需要它来发挥每名员工的有点,管理人际冲突。随着公司发展,需要更加强大的结构来支持和帮助员工。预计到2024年,对该行业的需求量将增大9%。

销售经理

可能性:1.3%

理由:销售经理需要高水平的情商来完成每月配额,与客户进行合作,并激励和鼓励整个的销售团队。管理人员还必须分析数据并解读趋势。此职业本身门槛便很高,还需要持续学习新的知识,因此很难被自动化取代。

市场管理

可能性:1.4%

理由:市场管理需要分析数据,监控市场趋势,预测未来走向。他们还必须灵活地适应和应对公司和客户其他部门的变化和反馈,目前的人工智能还没有复杂到如此程度。

公共关系管理

可能性:1.5%

理由:一个优秀的公共关系管理通常有着很广的人脉来保证公司业务的正常进行。在处理一些事物时,需要通过其自己的直觉来进行判断,而这是目前机器人所并不具备的。预计职业需求增长:7%。

首席执行官

可能性:1.5%

理由:决策者的地位是无法被自动化所取代的,而且教会人工智能进行正确的决策也太过困难。首席执行官必须具备广泛的战略眼光,代表了公司的使命和目标,并激励大批员工为他工作。在对利益相关方和董事会的报告会议上,他们可不希望是一个机器人在作报告。

活动策划

可能性:3.7%

理由:活动策划是一个新兴领域。规划者必须与供应商,承包商和各行各业的人进行协调和协商。整件事情结合在一起,所涉及的组织和人员过于广泛,这基本无法进行自动化。

作家

可能性:3.8%

理由:作家需要构思,创造,收集资料。人工智能可以做其中一部分的任务比如提供标题建议,生成标语或者自动收集社交媒体信息。然而别的内容类似于博客文章,书籍,电影等短期内应当还是只有人类可以完成。

软件研发人员

可能性:4.2%

理由:软件工程与研发对人类来说就已经足够难了,创造软件或者网页所需要的时间与技巧也很难被取代。至2024年,此行业需求预计增长19%,如果你是软件工程师,那么你暂时可以放心了。

编辑

可能性:5.5%

理由:尽管编辑的部分工作可以通过自动化完成,编辑必须保证内容的准确性,连贯性也原创性。虽然有一些软件可以检查抄袭内容(相似内容),编辑的地位还是不可取代的,因为机器人的认知世界与我们的世界是不一样的。

平面设计师

可能性:8.2%

理由:尽管有一些人工智能开始涉足平面设计领域,这一行业需要艺术与技术,所以最好还是由人类来进行。就像作家一样,所有的工作都必须保证原创并且符合客户的期望,所以平面设计需要与人类艺术家和编辑人员一体创作。