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L'impact de l'intelligence artificielle et de l'analyse du Big Data sur le secteur de la vente au détail
L'impact de l'intelligence artificielle et de l'analyse du Big Data sur le secteur de la vente au détail
Dans ce marché de détail en développement rapide et extrêmement compétitif, l'adoption des dernières technologies est devenue plus critique que jamais. L’analyse des mégadonnées et l’intelligence artificielle sont à la pointe du développement technologique, offrant aux détaillants et aux agences des opportunités sans précédent.
Dans cet article, nous explorerons les avantages de l'analyse du Big Data pour le secteur de la vente au détail, ainsi que les applications pratiques du secteur de la vente au détail qui s'appuient sur l'analyse du Big Data. Pour vous montrer comment cette technologie puissante change le marché de détail. De plus, nous parlerons également du rôle du Big Data dans la prise de décision des entreprises.
Utiliser l'analyse des données pour stimuler l'innovation
L'IA et l'analyse du Big Data modifient rapidement le marché de détail, permettant aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données, améliorant ainsi la compétitivité du marché. En analysant d'énormes quantités de données, les détaillants peuvent découvrir des modèles, des tendances et des opinions cachés, qui constituent souvent des références importantes pour la formulation de la stratégie d'entreprise, améliorant ainsi les conditions de fonctionnement de l'entreprise. L'analyse des mégadonnées joue un rôle important dans le secteur de la vente au détail. Elle peut souvent stimuler l'innovation, améliorer l'efficacité et favoriser la croissance de l'entreprise.
Améliorer l'expérience utilisateur
L'un des rôles les plus importants de l'analyse du Big Data dans le secteur de la vente au détail réside dans ses capacités de marketing personnalisées, créant ainsi une expérience plus adaptée à la personnalisation et attirant les clients. Par exemple, le système de recommandation de produits d'Amazon utilise des algorithmes d'IA pour analyser les enregistrements de navigation et d'achat des utilisateurs, et fournit aux détaillants les besoins et les préférences des utilisateurs en matière de produits associés.
En plus de la personnalisation en ligne, les détaillants utilisent également l'IA pour améliorer l'expérience utilisateur en magasin. Par exemple, les utilisateurs peuvent essayer virtuellement des vêtements dans une cabine d'essayage virtuelle équipée d'une technologie d'affichage améliorée sans avoir à les essayer en personne, ce qui permet de gagner du temps et de réduire le nombre de retours. De plus, les robots IA peuvent fournir aux clients des services rapides, tels que répondre à leurs questions et résoudre les problèmes en temps réel, afin de garantir une expérience d'achat fluide et satisfaisante pour le client.
Transformez la gestion des stocks
La gestion des stocks est un aspect essentiel du secteur de la vente au détail, et l'analyse des mégadonnées fournit des informations précieuses dans le secteur de la vente au détail pour optimiser les niveaux de stocks. L'analyse prédictive peut permettre aux détaillants de prédire avec précision la demande des clients, garantissant ainsi qu'ils peuvent maintenir des niveaux de stocks optimaux pour répondre à la demande des clients tout en minimisant les coûts en cas de stock excédentaire ou en rupture de stock.
Par exemple, Walmart utilise l'IA pour optimiser les niveaux de stocks. En analysant les données de ventes historiques, les conditions météorologiques et les événements locaux, l'entreprise peut prédire quels produits connaîtront une demande accrue, garantissant ainsi que Walmart peut les stocker à l'avance. De plus, un système de réapprovisionnement automatisé basé sur l'IA peut commander des produits une fois que le stock atteint une certaine quantité, rationalisant ainsi davantage le processus de gestion des stocks.
L'IA et l'analyse du Big Data dans le secteur de la vente au détail peuvent également contribuer à réduire les déchets et à améliorer la durabilité du développement. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent aider à identifier les produits qui approchent de leur durée de conservation ou qui sont périssables, et rappeler aux détaillants de prendre des mesures telles que des remises et des dons aux banques alimentaires dès que possible.
Améliorer la gestion de la chaîne d'approvisionnement
L'IA et l'analyse du Big Data favorisent la révolution de la chaîne d'approvisionnement dans le secteur de la vente au détail, en améliorant l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et en réduisant les coûts. L’optimisation des itinéraires par l’IA aide les fournisseurs et les prestataires logistiques à déterminer les itinéraires logistiques les plus efficaces, à réduire la consommation de carburant et les coûts globaux de transport. Par exemple, UPS utilise l'analyse des mégadonnées pour optimiser les itinéraires de livraison, économisant ainsi des millions de gallons (1 gallon ≈ 3,78 litres) de carburant chaque année.
La maintenance prédictive est une autre application de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Elle permet aux entreprises de prédire les pannes d'équipement et de planifier la maintenance à l'avance, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les interférences avec les opérations. Enfin, l’IA et l’analyse du Big Data peuvent améliorer la transparence et la traçabilité de la chaîne d’approvisionnement, en permettant aux détaillants de mieux comprendre l’origine des produits et en garantissant un approvisionnement judicieux et durable.
Automatiser les flux de travail internes
En plus d'optimiser la gestion des stocks et de la chaîne d'approvisionnement, l'IA et l'analyse du Big Data peuvent également aider les détaillants à rationaliser les opérations des magasins. Les stratégies de tarification basées sur l'IA, telles que la tarification dynamique, permettent aux détaillants d'ajuster les prix des produits en temps opportun en fonction de la demande des clients, de la compétitivité des produits et de la saison. Kroger utilise un système de tarification dynamique pour ajuster les prix de certains produits tout au long de la journée afin de garantir qu'ils restent compétitifs et maximisent la rentabilité.
La planification et la gestion des employés sont un autre impact important de l'IA dans le commerce de détail. En analysant les données historiques et en prenant en compte le flux de passagers, les ventes et les performances des employés, les algorithmes d'IA planifient des horaires optimaux pour garantir un effectif adéquat pendant les périodes de pointe tout en réduisant les coûts de main-d'œuvre.
De plus, les systèmes de sécurité et de prévention des pertes basés sur l'IA peuvent aider les détaillants à protéger leurs actifs et à éviter leur diminution. Par exemple, les systèmes de vidéosurveillance basés sur l’IA peuvent surveiller et signaler les activités suspectes en temps réel, permettant ainsi au personnel de sécurité de réagir rapidement pour prévenir le vol ou éviter d’autres failles de sécurité.
Écrit à la fin
L'IA et l'analyse du Big Data ont complètement changé le secteur de la vente au détail, créant une plate-forme permettant au secteur de la vente au détail d'embrasser de riches intérêts et opportunités commerciales, permettant aux détaillants d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement et du fonctionnement des magasins, Simplifiez les chaînes d'approvisionnement, améliorez la gestion des stocks et offrez une expérience utilisateur supérieure. Nous avons déjà constaté l’énorme potentiel de l’analyse du Big Data sur le marché de détail.
Cependant, l'essor de toute technologie entraînera certains défis. Par exemple, l'IA et l'analyse des mégadonnées posent certains défis à la confidentialité et à la sécurité des données des entreprises. De plus, le développement de l'IA entraîne également des impacts éthiques. Cependant, les détaillants qui adoptent l’IA et l’analyse du Big Data se trouvent dans une position plus compétitive et ont des plans à long terme pour leurs activités dans un environnement de marché en évolution.
Titre original : AI et Big Data Analytics in Retail Industr
Auteur original : Yana Je hnatchyck
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
