编者按：本文来自微信公众号“线性资本”（ID：LinearVenture），作者Sethuraman Janardhanan，译者刘童；36氪经授权发布。
一直以来都被高度曝光的人工智能领域相关应用，总是引来巨大的关注。但是，相比于人工智能下棋、谱曲，人们却可能鲜有听闻人工智能对零售业的改造，即使这一改造可能影响到每一个消费者。
如果你一直关注我们，就会发现在三月我们已经为大家带来了两篇与“AI+零售”相关的推文：《人工智能未来在零售业的应用》的基础篇和中级篇。
今天Mr.L就为大家带来该系列的最后一篇文章，enjoy it.
人工智能(AI)已经在商业世界中掀起了一阵风潮。人工智能软件及其系统的庞大的市场规模已足以被加以重视。
2015年，全球人工智能市场价值达到1262亿美元，并预计在2024年底将达到30613.5亿美元。在2016到2024这八年间，全球人工智能市场的复合年增长率预计会有36.10%的指数增长。
几乎没有任何一个行业的兴起不会改变市场格局，零售行业也决不会是一个例外。下面就让我们看一下人工智能的巨大潜力让零售业演变成了什么模样，这是我们几年前所不能想象的。
人工智能能够给零售业的顾客和卖家双方都提供显著的好处。在下面的一些零售业的关键领域中，人工智能正大步向前发展：
开店选择优化
是否开和在哪儿开一个商店，对于零售商来说一直是一个艰难的抉择。根据统计,这个决定足以影响数百万美元的成本或收入(具体取决于商店的大小和形式)。
目前，人工智能正在被用于寻找可以开个新店的最佳位置。智能算法综合考虑销售、人口、竞争对手的距离、附近发生的事件等历史数据和天气模式等当前数据，以此来决定是否开一个新店和在哪儿开它。这些算法可以为新商店的成功提供关键因素。
人员配置
糟糕的员工不仅会导致销售损失,还会因为糟糕的客户体验而损毁品牌形象。
预测模型通过对客流量、销量等历史数据的研究发现，营销活动可以让活跃的员工更活跃来预防上述的这些问题，从而获取更高的销售量,更好的客户体验和更高的客户保留率。
产品组合优化
有时，如气候变化等看似无关的变量会对零售公司产生难以预料的巨大影响。
例如，北美夏季的延长会导致夏天衣服的购买量增加，冬天衣服的购买量减少以及更多的实体店购物。
拥有先进人工智能算法的零售商可以将天气变量与产品结构结合起来综合考虑，从而能够在店内提供更合适的商品并创造更高的销售量。
供应链优化
供应链管理是影响的零售业盈亏的最重要的因素。一方面，过量的库存会增加成本，另一方面， 库存耗竭会损毁声誉并导致顾客流失。
基于不同产品、事件、营销行为、季节因素等历史数据的规范模型能够预测正确的供求关系，通过人工智能，零售商能够有效预防库存问题出现，并优化物流管理，更有效地利用操作资金。
改善营销和招聘策略
基于历史销售、营销活动、网站折扣、重大事件和竞争对手相关数据的规范预测模型可以清晰地指出在过去和将来什么影响因素更有意义，这可以使零售商的营销活动更有效，并且将帮助公司成长，吸引并转化更多的人为客户。
另一方面，先进的人工智能预测程序可以通过历史员工绩效等属性（即背景、以前的销售经验、上一份工作等等)来描绘想要更长久地待在公司的员工画像。这将大大减少公司的招聘成本。
人工智能也在其它一些领域取得了进展，这将会对零售业产生大规模的影响。
智能助理
由于大数据、自然语言处理、机器学习的出现和商业应用，顾客的消费体验发生了翻天覆地的改变。企业可以根据品牌内在个性设计智能助理，他们可以更快、更准确地辅助购物。
North Face正在测试他们的人工智能Fluid Expert Personal Shopper，它由IBM Watson提供认知计算技术支持。通过自然语言分析，它能够给用户一个更直观的搜索体验。另外，Sephoras Chabot推出的Kik和由购物应用程序Spring推出的个人购物助理都是其他的例子。
虚拟试衣镜
在商店里决定买什么，特别是服饰和配件，对于顾客来说一直是一个噩梦。一个简单的问题——什么最适合我？或者说，什么我穿上最好看？在每次采购前，都不断困扰着购买者。AI想出了一个解决办法——虚拟试衣镜。
虚拟试衣镜可以帮助客户在购买前尝试各种选择，它可以展示顾客穿上所选择的服饰或配件的虚拟镜像，但这样做的前提是基于使用手势和触摸界面。它允许消费者混合搭配服装和配饰，从而做出正确的购买选择。
事实上，公司帮助顾客正确购买时，也为自己留住了顾客，提高了收入。另外，通过这个技术，公司也获得了有用的关于消费者体型和偏好的统计数据。
Memory mirrors则是在相同概念上的另一个变种。在Neiman Marcus商店购物时，这些镜子能够在试衣间里给购物者提供一个独一无二的的视角。当购物者旋转时，镜子给每一件服装都记录下一段8秒的视频，消费者可以轻松尝试一件商品的任何不同的颜色，与朋友分享并并排比较多个视频，做出最终购买决策。
手势识别
信息搜索是店内购物时消费者所厌烦的另一件麻烦事。而由人工智能实现的店内广告和触控墙已经彻底改变了传统的信息搜索形式。
这些触控墙用来推销商品、向顾客介绍商店并告诉顾客这里都能买到些什么。顾客可以通过在一段距离处用手势来控制触控墙来搜寻信息、检查商品、加入收藏并购买。
这些触控墙还可以被制作成为商店橱窗的一部分，以此来吸引消费者并确保即使商店关门了也能进行交易。这样即使商店停止营业，用户仍然可以通过这些墙来搜索商品、购买并支付。
图像分析
AI算法可以用来分析、理解用户在instagram这样的图片分享平台上分享某一品牌时，究竟是在分享什么。
个性化推荐
基于对购买历史、年龄群体、人口统计、种族划分、季节性和其它类似变量，使用匹配算法给消费者提供购买建议。
全渠道购物
商店销售和线上销售将被同步结合，通过更加了解消费者来向其销售更多货物。
比如说：当一个顾客走进商店的时候，店员将得到有关该顾客在线上浏览的所有商品的信息。这将帮助零售商制定更好的推销策略并在店内给消费者提供更好的建议。
机器人
一些专家预测，在5年的时间里90%的客户服务中心将会被AI取代，谷歌的Rat Kurzweil预测2029年机器人将达到人类的智能水平。
现在机器人已经在做很多过去由人类完成的工作，例如清洁地板，摆柜子，从仓库里取货物，打包货物以及驾驶铲车。
由JAPAN SOFTBANK研制的世界第一个类人的机器人PEPPER，由于其拥有情感，它已经远远领先于传统的机器人。进一步的研究将使PEPPER能够分析数据，给出个人推荐，理解人类语言和情感，并利用社会媒体、视频、图片和文字等数据。
