您准备好进行算法零售了吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-04
向算法零售的过渡将使零售商可以通过减少人工监督，分析和计划来降低成本并增加收入
零售数据准备革命，零售对于算法转换已经成熟，因为零售商充斥着大量数据，由于有了新的数据存储，数据处理和数据分析技术，零售商终于可以对这些数据进行处理，零售商是一些原始的数据，他们使用自年代中期以来多年的商店级销售数据来进行需求计划，但是今天我们所看到的却大不相同。
数据在新的零售环境中无处不在
只有在整个零售组织的每一个决定中每分钟都嵌入高质量数据的情况下，零售商才能生存，零售商面临的挑战是一个熟悉的挑战，零售商无法通过人为扩展来跟上数据增长的步伐，因此有必要采取根本不同的方法。
算法将以四种关键方式改变零售
1：成本优化：算法将改善零售成本优化，增加收入，并帮助零售商大幅削减所售商品的成本，这些成本占零售运营成本的60％。
2：削减间接费用：第二，算法将帮助零售商削减一般和行政间接费用，这些费用占零售运营成本的15％至18％，这一类别包括金融，法律，人力资源，广告和IT等领域，以及仓储和分销。
3：劳动力优化：算法将使零售商能够优化其劳动力成本，劳动力成本占运营的13％至16％，并且还在不断增加。
4：商店层面的优化：零售商店将继续成为零售商的重要竞争优势。在商店一级，算法将使零售商能够优化定价和库存，并帮助他们增强顾客的店内购物体验。
零售有其前进的方向：重组其企业以地利用算法革命，帮助业务了解算法的优点和局限性以及算法如何支持其业务目标，方面扮演着特别重要的角色，随着算法创新与消除人类技能，监督和工作的联系越来越紧密，他们将为他们削减工作量。
人工智能和认知技术将改变企业
企业的AI化已经开始，预计这种趋势将在未来几年内加速发展，到2020年人工智能的支出将达到惊人的470亿元，据市场观察家国际数据公司（IDC）称，企业已经将人工智能（AI）功能嵌入到应用程序和业务流程中，这种趋势将在未来几年加速，它预测人工智能和认知系统的支出，开始计划您的AI策略比赛已经开始，软件开发人员和终用户组织已经开始将认知/人工智能嵌入和部署到几乎每种企业应用程序或流程中。
一个简单的事实是，即使您没有制定AI策略，您的竞争对手也可能会这么做
各企业需要制定计划和采取整合了这些广泛技术的战略，识别理解认知/人工智能系统的用例，技术和增长机会并采取行动，这将是大多数企业的差异化因素，而由这些技术引起的数字破坏将是重大的，企业正在使用类似AI的技术来自动化客户服务交互，诊断和处理系统，欺诈分析以及质量管理调查和推荐系统，在行业渗透方面，人工智能的使用往往不成比例地集中在银行，证券，零售，医疗保健和制造业。但是，这将改变，结果是在几个垂直行业中，人工智能的使用将变得越来越普遍和引人注目。
认知系统的近期机会是在银行，证券和投资以及制造业等行业
在这些细分市场中我们发现了大量的非结构化数据，希望从这些信息中获取洞见，对创新技术持开放态度，此外认知系统的价值主张与行业主管的首要任务很吻合，与此同时，在制造业中，高管们将提高产品质量作为一项首要举措，在这种情况下认知系统识别并知道如何通过使生产保持在质量目标范围内来应对产品规格的动态波动。
预测医疗保健和离散制造业将在AI上花费多
零售数据准备革命，零售对于算法转换已经成熟，因为零售商充斥着大量数据，由于有了新的数据存储，数据处理和数据分析技术，零售商终于可以对这些数据进行处理，零售商是一些原始的数据，他们使用自年代中期以来多年的商店级销售数据来进行需求计划，但是今天我们所看到的却大不相同。
数据在新的零售环境中无处不在
只有在整个零售组织的每一个决定中每分钟都嵌入高质量数据的情况下，零售商才能生存，零售商面临的挑战是一个熟悉的挑战，零售商无法通过人为扩展来跟上数据增长的步伐，因此有必要采取根本不同的方法。
算法将以四种关键方式改变零售
1：成本优化：算法将改善零售成本优化，增加收入，并帮助零售商大幅削减所售商品的成本，这些成本占零售运营成本的60％。
2：削减间接费用：第二，算法将帮助零售商削减一般和行政间接费用，这些费用占零售运营成本的15％至18％，这一类别包括金融，法律，人力资源，广告和IT等领域，以及仓储和分销。
3：劳动力优化：算法将使零售商能够优化其劳动力成本，劳动力成本占运营的13％至16％，并且还在不断增加。
4：商店层面的优化：零售商店将继续成为零售商的重要竞争优势。在商店一级，算法将使零售商能够优化定价和库存，并帮助他们增强顾客的店内购物体验。
零售有其前进的方向：重组其企业以地利用算法革命，帮助业务了解算法的优点和局限性以及算法如何支持其业务目标，方面扮演着特别重要的角色，随着算法创新与消除人类技能，监督和工作的联系越来越紧密，他们将为他们削减工作量。
人工智能和认知技术将改变企业
企业的AI化已经开始，预计这种趋势将在未来几年内加速发展，到2020年人工智能的支出将达到惊人的470亿元，据市场观察家国际数据公司（IDC）称，企业已经将人工智能（AI）功能嵌入到应用程序和业务流程中，这种趋势将在未来几年加速，它预测人工智能和认知系统的支出，开始计划您的AI策略比赛已经开始，软件开发人员和终用户组织已经开始将认知/人工智能嵌入和部署到几乎每种企业应用程序或流程中。
一个简单的事实是，即使您没有制定AI策略，您的竞争对手也可能会这么做
各企业需要制定计划和采取整合了这些广泛技术的战略，识别理解认知/人工智能系统的用例，技术和增长机会并采取行动，这将是大多数企业的差异化因素，而由这些技术引起的数字破坏将是重大的，企业正在使用类似AI的技术来自动化客户服务交互，诊断和处理系统，欺诈分析以及质量管理调查和推荐系统，在行业渗透方面，人工智能的使用往往不成比例地集中在银行，证券，零售，医疗保健和制造业。但是，这将改变，结果是在几个垂直行业中，人工智能的使用将变得越来越普遍和引人注目。
认知系统的近期机会是在银行，证券和投资以及制造业等行业
在这些细分市场中我们发现了大量的非结构化数据，希望从这些信息中获取洞见，对创新技术持开放态度，此外认知系统的价值主张与行业主管的首要任务很吻合，与此同时，在制造业中，高管们将提高产品质量作为一项首要举措，在这种情况下认知系统识别并知道如何通过使生产保持在质量目标范围内来应对产品规格的动态波动。
预测医疗保健和离散制造业将在AI上花费多
在同一时期，IDC期望将AI用于公共安全和应急响应的应用急剧增加，人工智能化的其他流行用例将包括供应链，物流和车队管理的优化和自动化，药品的研究和发现应该看到AI的爆炸性用途，以及AI已经很普遍的一些应用，包括诊断和治疗系统以及质量管理系统，软件将占并且将继续占AI相关支出的大部分，这包括在认知应用程序上的支出，文本和富媒体分析，标记，搜索，机器学习，分类，聚类，假设生成，问题回答，可视化，过滤，警报和导航和认知软件平台， 后者有助于开发智能，咨询和具有认知功能的解决方案。
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