AI在零售行业的应用现状 - 逾九成零售企业认为生成式AI将提升企业生产力[4] - AI技术贯穿研发、生产、供应、销售、服务全链路[4] - AI对零售业态的财富创造效应正与日俱增[3] AI解决的核心业务挑战 - 应对脉冲式爆发的业务流量，例如粒上皇促销期间单日业务量可达100万单[3] - 将食材库存响应速度从按天计算压缩至按分钟计算[3] - 企业决策从事后总结转向事中干预甚至事前预测[3][8] 企业数字化转型的深度重构 - 数字化转型是从业务、技术、数据等多维度深度重构业务链条[6] - 传统IT架构存在数据延迟、系统割裂、资源冗余等问题，难以支撑实时决策[4] - 技术架构需平衡业务稳健运营、成本可控及流量峰值支撑三大要求[8] AI赋能的具体业务场景 - 海底捞使用AI优化食材库存调配、员工排班及菜品质量管理[9] - 粒上皇借助AI摄像头技术掌握门店销售行为以保障食品安全新鲜[9] - AI应用主要集中在解决重复劳动力与提升业务数据分析准确性[9] 数据底座系统的关键作用 - 稳定高效且支持AI应用的数据底座是零售企业的制胜关键[4] - 数据底座助力实现交易与数据分析融合，增强企业实时精准决策能力[10] - 帮助企业简化数据架构，降低系统运维成本[10] AI投入产出比的评估维度 - 评估标准包括客户满意度与人工成本节约等显性指标[11][12] - 隐性指标包括通过AI建设知识库提升整体管理效率与市场反应能力[12] - 企业考虑借助第三方AI技术平台以降低成本并快速落地AI能力[12] 头部零售企业的技术采纳 - OceanBase旗下云数据库OBCloud过去两年已服务逾200家头部零售企业[10] - 覆盖鞋服、餐饮、快消、商超、DTC新经济等全零售业态[10] - 企业拥抱AI技术旨在提供千人千面智能推荐以提升客户满意度[10]