太平鸟服饰CIO张北平：AI是工具，赋能要聚焦业务本身

　　张北平　太平鸟时尚服饰股份有限公司CIO

　　AI是工具，赋能要聚焦业务本身

　　对于人工智能，张北平首先强调了一个概念：人工智能于企业而言，应该是一种工具，一种智能的技术，不能将其特定为业务本身，不能因为人工智能而智能。技术赋能于业务，目的是为了业务。所以企业在运用人工智能等新一代IT技术时，一定要明确双方的主次关系，避免舍本逐末。

　　企业对人工智能的应用应该是基于经营者对企业业务状况、运营决策等十分了解的前提下。对内，借助AI这种智能工具，帮助企业优化产品计划、生产、采购、物流运输等运营模式;对消费者，借助AI等技术对消费者需求进行分析和预测，让需求以结构化、数字化的形式展现，实现辅助企业经营决策的目的。张北平认为：“人工智能对企业的意义，不能以‘能否取代人类’为标准或目的，而是指企业可以借助人工智能等新的技术，实现商品和人之间的最优匹配，即商业模式。在零售领域，人工智能最主要的作用是帮助企业实现对消费者的认知和洞察，所以，对于‘人工智能取代人类’这个话题，我认为不是替代的关系，而是帮助企业实现最优匹配的关系。”

　　企业在运营过程中，要明确了解消费者的诉求和喜好等问题，通过人工智能、大数据等技术，帮助企业进行更深层次的挖掘和消费者画像，将原本靠经验消费者需求的行为转变成依靠算法、模型等工具进行科学推算。对企业而言，大数据就像生产资料，人工智能代表着一种市场关系，云计算就像是生产力，企业在有数据的前提下，依托人工智能这种市场关系对消费者进行洞察，三者相辅相成，密不可分。

　　人工智能在时尚领域的应用

　　聚焦人工智能在时尚领域的应用，张北平从以下几个方面进行了分析。

　　选址开店，零售门店选址是一件很重要的事情。选址的成功与否，基本决定了后期运营过程中的营收情况。借助人工智能技术，可以为门店选址提供科学的理论支持，包括该区域总覆盖人群、周边适宜售卖的产品等等问题。

　　新品研发，对时装企业来讲，AI可以帮助设计师进行产品品类的分析和设计，减少以往设计师要实地取经的情况，降低成本、提高新品研发效率。

　　服装制造，机器学习和图像识别等AI技术，可以有效帮助企业快速掌握服装制作过程中的数据信息，将流程和标准转化成为数字化的数据，提高成衣的制作效率。

　　仓储自动化，人工智能可以帮助企业在应对双十一等物流、配送的高峰期时，解放人力，提高效率，实现仓储的分类、库存的消费升级。

　　电商门店的全渠道应用，门店依托个性化的人工智能工具，例如语音识别、视觉识别等等，基于算法的推荐，将商品推荐至平台的导购终端，提高门店的客单价、转化率和成单率。

　　供应链，帮助门店解决订单的实时追踪、溯源等问题，RFID作为人工智能的应用之一，可以有效帮助企业实现价值的最大化。

　　太平鸟 服饰 的智能实践案例分享

　　智能货架

　　参考阿里在阿里园区的FashionAI店，太平鸟服饰也试水了智能门店。当顾客触碰衣架和衣服的时候，借助阿里的图像AI和重力感应技术进行相关数据的收集。店内还应用了RFID和视觉识别的技术，通过摄像头调取消费者的面部、喜好等等信息，在后台进行计算并精准推荐相关产品给顾客。除此之外，门店在传感器方面也进行了一些深度的尝试，当消费者下单了一件商品，后台通过RFID的技术可以实现设备的自动解读，直接调取到对应商品的信息，第一时间将该商品从存放区转移至检货区，送到消费者手中。

　　同时，依托RFID技术，太平鸟升级优化了供应链，实现了产品从市场到物流入库、供应商、门店分销再到零售环节的过程中，一直处于被追踪的状态，帮助企业进行库存的盘点，降低了人工成本，并通过系统间的打通，实现后台的自动检货和门店产品陈列的优化。

　　但对于这次的试水，张北平认为有两点需要注意：首先，技术本身可能并没有那么准确，其次是单纯的触碰数据是没有价值的，一定要在后台匹配消费者的画像信息，才能真正知道哪类消费者对什么样的商品感兴趣，并通过统计消费者拿起和放下的频率，计算消费者对某类商品感兴趣的程度，以此来进行推荐和优化。

　　所以，张北平表示，智能货架是未来发展的一个方向，还有进一步完善和发展的空间，目前对于阿里或者其他业内同行来说，不是非常成熟的解决方案，也不具备大规模推广的条件。

　　智能客服

　　顾客无论在手机端，或电商平台登录太平鸟服饰，都可以看到类似智能客服或语音助手的展现形式，便于消费者搜索或反馈信息。通常情况下，不同消费者对同一个问题也会有不同的描述，为便于消费者进一步定位需求，商家将以往消费者询问度比较高的问题，设定为常见问题，有助于提高解决问题的效率，降低客服人员的判断消费者需求的时间。

　　除了基于线上平台的文字智能客服，张北平也表示企业尝试了智能语音客服。公司在旗舰店放置了一台自动语音设备，消费者站在设备前面，就可以通过语音的方式，进行商品的检索，或接受系统推荐的导购服务等等。语音智能客服的优势在于，通过语音的方式进行互动，感官上刺激消费者，令其感到新奇有趣;其次，语音有助于快速满足需求，避免了打字的过程;最后是，基于AI实现了现场结算、自助下单等环节。

　　对于业内之前热议的“智能衣架”“智能衣柜”还是“智能语音客服”等场景，他说：“我认为这都是人工智能未来在时尚领域应用的方向，但目前并不是很成熟的方案。判断一项技术是否成熟需要具备两个条件：一是技术本身是否具备足够的准确性、能否经受住考验等;二是具备良好的应用场景，对企业的业务场景是强需求、必需品。只有同时满足这两个条件，才可以将其称之为一个成熟的行业方案或技术。对商家而言，对新技术的应用，究竟可以帮助企业带来多少价值，这是一定要考虑的问题，只有分析清楚的情况下，才建议进一步的推广落地。但我个人认为还是要谨慎。”

　　聚焦供应链，AI助力商品管理的深度升级

　　在时尚领域，人工智能可以帮助企业优化整体的经营模式，但除此之外，AI至于企业，在供应链方面的应用也不可小觑。张北平表示，供应链里有一个概念是牛鞭效应，即供给测改革。从临边效应来讲，当一件商品经过零售商、分销商、经销商最后到达品牌商手中的时候，途中每一个环节都是代表了一层信息的过滤，如果途中再稍有差池，最终导致的结果就死产能过剩或滞销。这是近几年服装行业很典型的一个问题，也是库存为什么是压垮品牌商的“达摩克利斯剑”。

　　举个例子，如果某商品预估销售为一万件，那么在向上传递的过程中，经销商为保险起见，订货数额肯定会大于一万。那么再向上，数额又会增大，那么最后到达品牌商手中货品数量就会远超过最初的进货量，滞销也由此产生。

　　所以，人工智能可以帮助企业进行销售预测，其中主要用到两个指标：一是每款商品的实际销售情况——SKU，综合考虑不同时期的天气、节日等多维度数据，进行精准的销售预测。张北平表示企业目前正在运用的一个叫TOC(Theory Of Constraints 约束理论)，其中有一个概念是POOGI(持续优化持续改进)，类似业内热议的精益理论。企业以此为切入点，针对深度管理，即对商品的深度管理，换言之就是通过AI算法帮助企业降低门店的库存、更好地实现货品补仓、门店实时补货等问题。将门店原先的大批量进货、补货，转变为依据实时库存，进行小批量、小波段的快速补货，降低了库存积压的风险。

　　而要想实现这一目的，就必须结合企业的内外部数据，内部数据包括销售幅度、进货频率、相似品类以及实时库存等等，外部数据则包括天气、节假日等等，再通过大数据算法、人工智能的管理预测，给予门店科学的库存建议以及补货频次等等，目前已卓有成效。

　　过去两年，太平鸟服饰基于人工智能对自身数据进行了不同纬度的分析，总结了各类最优数据。例如最优试销门店、最优补货策略、最优调价时机、商品价格单的最优换位以及品类的最优宽度、门店的最优制度等等，以及结合动态信息进行的模拟结果，例如中长期模拟、短期模拟、OTP、商品企划，从商品企划到多样性管理到流动性管理到深度的商品的确定库存和补货频率，最终实现了对商品管理的深度升级，未来太平鸟服饰也将进一步推广和深化。

　　人工智能：聚焦数据，才能有效赋能

　　张北平表示，人工智能的应用有一个前提是：不能单独存在，而是要和大数据、云计算甚至区块链相结合，相互作用。简单来讲，人工智能的前景一定是基于大数据的，只有积累更多更有效的数据，才能机器学习更加的深入和有效。所以，人工智能在电商零售领域的应用更具优势。因为电商零售拥有充足且完整的体系化数据，从用户访问开始到添加购物车、物流配送、售后评价等等，拥有完整的流程数据链条。但从行业的整体发展来看，零售市场的蛋糕，有85%是在线下，只有15%在线上。以天猫为例，每年双十一虽然都在将GMV(成交总额)，但实际份额也只有15%~20%。所谓新零售概念，其实也是将线下数据反哺到线上。

　　所以对于品牌商来讲，如何面对新技术、新概念、新模式的冲击，最重要的就是要有自己的“打法”，要明确企业的经营策略，不能为了人工智能而智能。其次要有足够的数据，做好自身数据的采集和留存，只有在此基础上，才会有人工智能等新技术的进一步应用。正所谓，巧妇难为无米之炊，数据就是企业生火做饭的米，巧妇做饭的手艺就是人工智能，如果没有足够的数据，不管是传统的人货场还是人工智能，都无法体现其最终价值。最后就是要有具体的应用场景。张北平认为，这三个方面应该是一个品牌商，尤其线下的零售品牌商在实施人工智能时应该要着重考虑的。