人工智慧技術將重新塑造零售業
科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2017年6月5日
圖、人工智慧技術將重新塑造零售業
2016年12月7日，亞馬遜在英國完成了第一個完全由無人機送貨的訂單，從客戶透過網路下單到確認收到貨物只需要13分鐘的時間。這說明了一件事情，未來客戶在網站上挑選購買的商品（不能夠過重），從亞馬遜接收到訂單、到倉儲提貨、包裝、至配送商品，所花費的時間將大幅度縮短，這就足以改變零售市場格局。
其實，隱藏在運送流程背後的關鍵推手除了是無人機之外，就是人工智慧了。在無人駕駛車中，其會透過GPS、相機、雷達蒐集到不同的數據，然後再透過機器學習演算法理解數據的意義，進而採取行動。這套邏輯，亞馬遜應用到供應鏈技術策略之上，並開始了無人機的測試。
其實，亞馬遜從很早之前就開始構思重塑零售業。在2012年之時，亞馬遜花費7.75億美元收購倉儲機器人產業公司Kiva Robotics。其機器人會將可攜式貨架拿給處理訂單的人員，進而達到快速配送的目的。其實，這些機器人本身並沒有擁有如此能力，其背後的人工智慧技術軟體才是真正的功臣。
除了倉儲之外，人工智慧還可以應用到零售供應鏈中的其他環節，包含：設計產品，預測需求，預估庫存，執行訂單，監控物流等。也就是說，亞馬遜從Kiva身上認識到人工智慧的好處，難怪後來亞馬遜的人工智慧部門會擴充到1000名員工。
這樣的模式，並不是每一個零售商都能夠負擔得起，因為投資非常龐大，其只能借助新型態且擁有人工智慧技術的供應鏈新創公司的力量，讓其也可強化人工智慧在零售行業的實力。簡單來說，將人工智慧內化到零售商的DNA文化之中，將是未來趨勢之一。
在產品設計和銷售：傳統上來說，品牌設計與零售商進貨時，對於消費者是否接受其產品所知甚少，因此都必須經由市場測試，讓其營收與獲利都面臨不同層面的挑戰。可是MakerSights和Bloomreach這類公司將機器學習演算法應用到銷售資料之中，協助企業識別出會賺錢的商品，就變得很重要。
在規劃與最佳化庫存方面：現在大多數的庫存管理軟體都是基於一定的規則，通過靜態參數集來確定如何分配庫存以及如何處理客戶訂單。但是，隨著新的配送模式大量出現，這讓庫存管理軟體無法跟上時代節奏。Onera和Fusion Ops都利用機器學習模式，讓訂單在最高獲利下完成，同時滿足客戶期望。
在運輸與物流：FourKites可以透過人工智慧即時提供高度能見性的配送資訊，而ClearMetal則可以針對海運貨物執行類似功能。
總之，隨著人工智慧在供應鏈上的應用愈來愈廣，一個新型態自我調適的零售時代，將變得愈來愈重要。（710字）
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