大家好，今天来为大家分享ai人工智能零售的一些知识点，和ai人工智能销售的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
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ai人工智能未来的发展
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
人工智能究竟怎样革新了零售业？
尽管很多人可能搞不懂AI和人工智能的关系，但这不妨碍人工智能成为2017年的开门热词，人人言谈，行行入局。
抛开人工智能下象棋、上节目这样花俏的噱头，现实世界里，哪些人工智能正在替换人类的工作、超越脑力的极限？哪些正在帮助商业做决策、大幅度的提升商业效率？京东Y事业部负责人于永利就人工智能在零售领域目前的应用进展和未来的空间做了一次深度的分享，亿邦动力网就此梳理了人工智能在零售领域的几个亮点。
ai创业模式有哪些
AI创业模式有以下几种：
1.垂直应用模式：这种模式将人工智能技术应用于特定行业或领域，例如医疗、金融、零售等，提供具体的解决方案或服务。
2.平台型模式：这种模式构建一个人工智能平台，为不同行业或企业提供人工智能相关的服务和工具，例如数据分析、机器学习等。
3.数据服务模式：这种模式以数据为核心，提供数据收集、清洗、标注等服务，以满足人工智能算法训练的需求。
4.智能硬件模式：这种模式将人工智能技术应用于硬件设备中，例如智能家居、智能机器人等，提供智能化的产品和服务。
5.智能化工具模式：这种模式开发和提供各种人工智能工具，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等，供其他企业或开发者使用。
6.人工智能咨询服务模式：这种模式提供人工智能相关的咨询和培训服务，帮助企业了解和应用人工智能技术。
7.创新研发模式：这种模式致力于开发新的人工智能技术或应用场景，通过创新研发来实现商业化的价值。
需要注意的是，AI创业模式也可以是多种模式的组合，根据具体的市场需求和创业者的优势选择合适的模式。
新零售到底是什么，跟人工智能有什么关系？
首先，新零售强调的是线上服务、线下体验与物流各个环节的全部打通和深度融合，最终，非常重要的是要提升消费者的体验。
其中，需要注意的是，新零售基于的是互联网平台，而大数据、人工智能等技术的应用也是必不可少的。
先看一下，作为消费者而言，当我们通过淘宝、京东、唯品会等电商平台网购时，就已经在触AI。譬如，在搜索商品时页面出现“相似商品”的图案，这就是最简单的AI应用，即借助AI技术自动为购物者提供有效的建议，减少消费者浏览商品的时间和精力。
然而，消费者在购物过程中仅仅是通过关键字来搜索显然已经不是最优化的体验，也不能满足现下消费者的“胃口”。使用文字、语音和图片进行综合搜索正在成为新的趋势，无疑这将为用户提供更丰富、更有效的搜索渠道。这种模式被称为“多模态购物”。
举例来说，基于机器学习和深度学习的图像识别能力，就比标准的图像识别更准确，并随着时间的推移，获得越来越高的精准度。无论是看到一个喜欢的颜色、一种喜欢的材质、还是一款喜欢的商品，我们都可以拍下来，通过图片搜索出类似的产品。这对于“剁手党”而言无疑是巨大的福音。
美国一家红遍全球的装修设计网站——Houzz已经通过一套能够扫描包含家具和配件的房间图像的深度学习系统，并且在自己的数据库中为消费者提供类似家居的购买渠道。该平台在2014年推出，目前已经通过15,000个商家提供了约600万种产品。
不久前，Facebook也推出了类似技术的自动替代文本，通过图像的研究为视障者提供书面描述。此外，Google还推出了根据地标线索如植被类型、建筑风格、道路上的车辆等就可以识别拍摄照片位置的深度学习程序PlaNet。
据Gartner预测，到2020年，85％的消费者互动将通过AI实现自动化管理，跨渠道机器人能够在2018年之前识别消费者的声音和面孔。
当然，目前就行业应用而言，我们只接触到AI的皮毛，无论是企业还是消费者都期待AI技术在商业环境中有更大的发展空间，譬如为品牌商和消费者之间的互动提供更多的新形式、打造更为个性化的体验，而这也必然是未来的商业趋势。在接下来的几年中，基于AI的类似于GoogleHome、Siri和Cortana的购物助手将大量接入到各类数字设备和平台中，使得消费者的所有购物行为都可以通过图片、语音和文字进行。AI个人助理将变得无处不在，变成我们日常生活中的一部分，加之虚拟现实和增强现实平台的商业化，我们在短信、微信、Instagram、淘宝等各种APP上的体验都将变得越来越智能化、越来越“炫酷”。
与此同时，技术的更新迭代也正不断推动新的算法的出现，从而大大增加机器学习的速度和深度。当下，深度学习甚至可以做到在短短几秒钟内跨越数十亿个数据点、数千个信号和数十个层次。
基于此，AI对于零售行业的“改造”将不仅仅是在消费者的体验端。具体来说，AI本身是一种“催化剂”而不是独立存在的技术，因而，随着更多、更复杂的应用程序的推出，企业应该关注的重点方向是如何更好地利用数据释放AI的价值。在与消费者的互动中，能够产生的大量数据，并且反馈到AI算法平台中，不断调整和优化语义理解、预测模型和深度学习模型，形成对应的知识图谱和画像，建立知识库，从而更深入地分析消费者偏好和需求，为消费者创造高度个性化的服务和体验。
目前，已经有许多零售商已经部署了相关软件或平台，使计算机能够更好地预测和实时提供智能选择。
以李宁公司为例，结合相关数据，通过机器学习技术，并基于单店需求分析、商品卖点分析、竞品和相似款分析、需求预测、需求与供应计划建议等算法和模型，李宁公司已经实现了对不同消费者及地区的差异化营销和个性化跟踪服务，并通过对消费者需求进行预测，帮助集团更好地进行产品规划设计、单店组货分析、匹配产品需求与供应链生产计划，在快速满足消费者需求的同时，优化内部成本，最大化企业利润。
再举个国外的例子，eBay推出的个人购物助手eBayShopBot，可以通过消费者数据的反馈，分析消费者喜欢的衣服尺寸或者品牌，并进行针对性的推送。所以当你喜欢阿迪达斯时，便不会继续推送给你耐克的相关信息。此外，eBayShopBot还可以通过计算机视觉技术，根据类似的图像或照片，匹配找到相类似的产品。
来自科技行者团队丢了四维口袋的Dora老师
关于ai人工智能零售，ai人工智能销售的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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