AI在零售运营的应用实践 - AI系统自动为剩余商品定价 如西红柿7折 菠菜不打折 鳕鱼段8折 深入零售运营的补货、出清、门店管理等环节 [2] - 生鲜出清依赖人工经验 "一刀切"式打折如晚上八点统一五折 损失毛利且难以精细化管理 流程繁琐低效 [3] - 生鲜品类高频刚需 有POS、库存、会员等大量数据沉淀 流程改善价值立竿见影 是小而有价值的AI切入点 [4] AI动态出清体系实施 - 基于历史销量、实时库存、保质期和销售速率 叠加行业经验 AI模型自动计算最优折扣 实时生成促销单 [4] - 以肉品、叶菜、净膛鱼等日清商品和高客流门店试点 数据验证效果后小范围应用 复盘优化再扩大范围 [5] - 覆盖285家门店 实现实时数据跟踪 流程从巡店、拍照、审批、打印、贴标简化为仅需人工堆头摆放 [8] - AI"幻觉率"控制在千分之二以内 试点门店整体损耗率下降超过30% 员工投入服务顾客和优化陈列等高价值工作 [8] AI落地关键要点 - 数据是AI基础 解决数据孤岛高效方法是AI进行原始数据理解 大模型通过推理理解异常数据和行业知识 降低数据准备成本 [9] - 理解AI边界 不神化AI 选对场景获得十倍以上效率提升 AI优势在于理解业务数据和行业知识 [9] - Agent落地需打破现有SOP 以模型为中心重构流程 AI分担重复性工作 [9] - 业务团队高度参与 行业知识充分"喂"给AI 模型理解业务逻辑 团队从"人做事"转向"人监督AI+AI执行" 组织架构调整 [9] 具体场景解决方案 - 短保商品动态出清 按进货次数和销售反推剩余可售量 员工鲜度折损估算写成自然语言规则喂给模型 [10] - 结合库存、损耗、实时销售、剩余保质期等数据 AI每30分钟更新折扣策略 对比实际售罄与预测结果持续校正学习 [10] - AI出清策略达最佳员工70～80分水平 [10] - 多模态模型稳定性低于大语言模型 复杂动作识别准确率不高 提升多图数据准确率可单独描述再汇总或多图拼接输入 [11] - 多模态模型适合货架缺货巡检等简单二分类场景 带时序的复杂动作识别需下一代模型升级 [12] - 新品补货找过往"相似品"参照 业务专家预测经验写成提示词给AI 结合数据给出决策参考 据实际销售数据滚动修正 [13] - 爆品补货引入社媒抖音、小红书等热度数据 发现搜索量、点击率飙升品类 综合门店实时反馈、关联品类销量等数据做短期销量跳跃预测 [13] - 预测结果叠加到补货模型 给出靠谱补货决策参考 [13]

文章核心观点 - AI动态出清系统在零售行业特别是生鲜品类中实现高效落地 通过自动化定价和流程优化显著降低损耗并提升运营效率 [1][5][8] AI在零售出清场景的应用价值 - 生鲜出清是零售业痛点 传统人工出清依赖经验且采用一刀切打折方式导致毛利损失和低效流程 [2] - 生鲜品类具备日清特性 高频刚需且数据积累完善 是AI落地的理想切入点 [3][4] - 多点数智与物美超市合作落地AI动态出清体系 基于历史销量/实时库存/保质期/销售速率等数据自动计算最优折扣 [5] 项目落地路径与成效 - 试点从肉品/叶菜/净膛鱼等日清商品及高客流门店起步 通过数据验证后逐步扩大范围 [7] - 目前已覆盖285家门店 实现实时数据跟踪 人工流程简化为仅需堆头摆放 [7][8] - AI幻觉率控制在千分之二以内 试点门店整体损耗率下降超过30% [8] 零售AI落地关键要素 - 数据质量是基础 大模型通过推理理解异常数据降低准备成本 高效解决数据孤岛问题 [9] - 需理解AI边界并选对场景 才能获得十倍以上效率提升 同时以模型为中心重构流程 [10] - 业务团队深度参与至关重要 需将行业知识转化为自然语言规则喂给模型 [10][11] 具体业务场景解决方案 - 短保商品动态出清采用先进先出假设 结合库存/损耗/实时销售等数据 每30分钟更新折扣策略 [11][12] - 多模态模型当前适用于货架缺货巡检等二分类场景 复杂动作识别仍需模型升级 [13][14] - 新品补货参照历史相似品 爆品补货引入社媒热度数据综合预测 滚动修正决策 [15] 行业活动参与情况 - 活动吸引华为/蒙牛/传音控股等30余家知名企业决策者参与 涵盖补货/门店运营/组织协同等业务讨论 [16]

生鲜零售出清挑战 - 生鲜超市面临清仓难题：价格设定过高导致滞销，过低则亏损，总部与门店数据不一致引发促销决策失误，不同渠道价格冲突[4] - 生鲜品类特殊性加剧挑战：极短保质期、高损耗率、食品安全敏感性与即时客流需求叠加，使出清成为与时间赛跑的盈利与口碑考验[4] AI动态出清解决方案 - 多点数智与物美合作部署AI动态出清体系，聚焦生鲜/日配高损耗场景，采用"数据驱动+流程重构"模式[4] - 实现全链路闭环：数据清洗→模型决策→电子价签同步→任务推送，大幅简化全渠道出清流程[4] - 效率提升显著：人工操作步骤从5步压缩至1步，单品出清时间从1小时缩短至5分钟，方案可扩展至全品类多业态[4] 研讨会核心议题 - 会议将系统拆解物美AI动态出清案例，涵盖零售补货/出清等环节的AI实践[6][8] - 重点探讨实施难点与应对策略，包括成本投入、成效产出及泛化场景适配性[8] - 具体分析五大问题：不同品类AI解决方案、生鲜补货落地实践、实施挑战应对、投入产出比评估、跨业务场景适配方法[8] 目标受众与价值 - 面向零售企业数字化负责人、AI技术服务商及行业研究人员[7] - 提供AI零售应用最新实践案例（含3份PDF报告）、会议总结及行业人脉资源[7] - 助力企业了解技术趋势、优化决策参考、把握产业智能化发展动态[8]