Kesan kecerdasan buatan dan analisis data besar terhadap industri runcit
Dalam pasaran runcit yang berkembang pesat dan berdaya saing tinggi ini, penggunaan teknologi terkini menjadi lebih kritikal berbanding sebelum ini. Analitik data besar dan kecerdasan buatan berada di barisan hadapan dalam pembangunan teknologi, menyediakan peruncit dan agensi peluang yang belum pernah berlaku sebelum ini.
Dalam artikel ini, kami akan meneroka manfaat analisis data besar kepada industri runcit, serta The industri bergantung pada aplikasi praktikal analisis data besar. Untuk menunjukkan kepada anda bagaimana teknologi berkuasa ini mengubah pasaran runcit. Di samping itu, kami juga akan bercakap tentang peranan data besar dalam membuat keputusan perniagaan.
Menggunakan analitik data untuk memacu inovasi
AI dan analitik data besar mengubah pasaran runcit dengan pantas, membolehkan perniagaan membuat keputusan berdasarkan data , dengan itu Meningkatkan daya saing pasaran. Dengan menganalisis sejumlah besar data, peruncit boleh menemui corak, arah aliran dan pendapat tersembunyi, yang sering menjadi rujukan penting untuk penggubalan strategi korporat, dengan itu meningkatkan keadaan operasi syarikat. Analisis data besar memainkan peranan penting dalam industri runcit Ia selalunya boleh memacu inovasi, meningkatkan kecekapan dan menggalakkan pertumbuhan perniagaan.
Tingkatkan pengalaman pengguna
Salah satu peranan terpenting analisis data besar dalam industri runcit ialah keupayaan pemasarannya yang diperibadikan, dengan itu mewujudkan Pengalaman yang lebih sesuai untuk menyesuaikan dan menarik pelanggan. Sebagai contoh, sistem pengesyoran produk Amazon menggunakan algoritma AI untuk menganalisis rekod penyemakan imbas dan pembelian pengguna, serta menyediakan keperluan dan keutamaan pengguna untuk produk berkaitan kepada peruncit.
Selain penyesuaian dalam talian, peruncit juga menggunakan AI untuk meningkatkan pengalaman pengguna di kedai. Sebagai contoh, pengguna boleh mencuba pakaian dalam bilik pemasangan maya yang dilengkapi dengan teknologi paparan yang dipertingkatkan tanpa perlu mencubanya secara peribadi, yang menjimatkan masa dan mengurangkan bilangan pemulangan. Selain itu, robot AI boleh menyediakan pelanggan dengan perkhidmatan yang tepat pada masanya, seperti menjawab soalan pelanggan dan menyelesaikan masalah dalam masa nyata, untuk memastikan pengalaman membeli-belah yang lancar dan memuaskan pelanggan.
Ubah Pengurusan Inventori
Pengurusan inventori ialah aspek utama dalam industri runcit dan analisis data besar memberi peluang untuk mengoptimumkan tahap inventori dalam industri runcit Maklumat berharga. Analitik ramalan boleh membolehkan peruncit meramalkan permintaan pelanggan dengan tepat, memastikan peruncit dapat mengekalkan tahap inventori yang optimum untuk memenuhi permintaan pelanggan sambil meminimumkan kos sekiranya inventori lebihan atau kehabisan stok.
Sebagai contoh, Walmart menggunakan AI untuk mengoptimumkan tahap inventori. Dengan menganalisis data jualan sejarah, corak cuaca dan acara tempatan, syarikat boleh meramalkan produk mana yang akan menyaksikan peningkatan permintaan, memastikan Walmart dapat menyimpannya terlebih dahulu. Selain itu, sistem penambahan automatik dipacu AI boleh memesan produk selepas inventori menurun kepada kuantiti tertentu, seterusnya memperkemas proses pengurusan inventori.
AI dan analisis data besar dalam industri runcit juga boleh membantu mengurangkan pembaziran dan meningkatkan kemampanan pembangunan. Sebagai contoh, algoritma AI boleh membantu mengenal pasti produk yang menghampiri jangka hayatnya atau mudah rosak, dan mengingatkan peruncit untuk mengambil tindakan seperti diskaun dan derma kepada bank makanan secepat mungkin.
Tingkatkan pengurusan rantaian bekalan
AI dan analisis data besar memperkasakan revolusi rantaian bekalan dalam industri runcit, meningkatkan kecekapan rantaian bekalan dan penjimatan kos. Pengoptimuman laluan AI membantu pembekal dan penyedia logistik menentukan laluan logistik yang paling cekap, mengurangkan penggunaan bahan api dan mengurangkan kos pengangkutan keseluruhan. Contohnya, UPS menggunakan analisis data besar untuk mengoptimumkan laluan penghantaran, menjimatkan berjuta-juta gelen (1 gelen ≈ 3.78 liter) bahan api setiap tahun.
Penyelenggaraan ramalan ialah satu lagi aplikasi AI dalam pengurusan rantaian bekalan Ia membolehkan syarikat meramalkan kegagalan peralatan dan merancang penyelenggaraan lebih awal, mengurangkan masa henti dan mengurangkan kos gangguan. Akhir sekali, AI dan analitik data besar boleh meningkatkan ketelusan dan kebolehkesanan rantaian bekalan, memberikan peruncit pemahaman yang lebih baik tentang asal-usul produk dan memastikan penyumberan yang wajar dan mampan.
Automasikan aliran kerja dalaman
Selain mengoptimumkan inventori dan pengurusan rantaian bekalan, AI dan analitik data besar juga boleh membantu peruncit menyelaraskan proses operasi kedai . Strategi harga dipacu AI, seperti harga dinamik, membolehkan peruncit melaraskan harga produk tepat pada masanya berdasarkan permintaan pelanggan, daya saing produk dan musim. Kroger menggunakan sistem penetapan harga dinamik untuk melaraskan harga pada produk tertentu sepanjang hari untuk memastikan ia kekal berdaya saing dan memaksimumkan keuntungan.
Penjadualan dan pengurusan pekerja ialah satu lagi kesan penting AI dalam peruncitan. Dengan menganalisis data sejarah dan mengambil kira aliran penumpang, jualan dan prestasi pekerja, algoritma AI merancang jadual optimum untuk memastikan kakitangan yang mencukupi semasa tempoh kerja puncak sambil mengurangkan kos buruh.
Selain itu, sistem keselamatan dan pencegahan kerugian dipacu AI boleh membantu peruncit melindungi aset dan mengelakkan pengecutan aset. Sebagai contoh, sistem pengawasan video dipacu AI boleh memantau dan membenderakan aktiviti yang mencurigakan dalam masa nyata, membolehkan kakitangan keselamatan bertindak balas dengan segera untuk mengelakkan kecurian atau mengelakkan pelanggaran keselamatan lain.
Ditulis pada penghujungnya
AI dan analisis data besar telah mengubah sepenuhnya industri runcit, mewujudkan persekitaran untuk industri runcit yang merangkumi kekayaan kepentingan perniagaan dan Satu platform peluang yang membolehkan peruncit menambah baik rantaian bekalan dan kecekapan operasi kedai, memperkemas rantaian bekalan, menambah baik pengurusan inventori dan menyediakan pengalaman pengguna yang unggul. Kami telah melihat potensi besar analitik data besar dalam pasaran runcit.
Walau bagaimanapun, peningkatan mana-mana teknologi akan membawa beberapa cabaran Sebagai contoh, AI dan analisis data besar akan membawa cabaran tertentu kepada privasi dan keselamatan data perusahaan Selain itu, pembangunan AI juga membawa beberapa implikasi etika. Walau bagaimanapun, peruncit yang menerima AI dan analisis data besar berada dalam kedudukan yang lebih kompetitif dan mempunyai rancangan jangka panjang untuk perniagaan mereka dalam persekitaran pasaran yang berkembang.
Tajuk asal: AI dan Analitis Data Besar dalam Industri Runcit
Pengarang asal: Yana Ihnatchyck
Atas ialah kandungan terperinci Kesan kecerdasan buatan dan analisis data besar terhadap industri runcit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
