在之前的文章中，我探討了零售行業日益增長的挑戰——如高員工流失率、溝通不暢以及滿足不斷增長的客戶期望的巨大壓力。隨著返校季的到來，這些挑戰變得更加緊迫，尤其是零售商面臨的一個頑固而昂貴的問題：損耗。

零售損耗包括盜竊、欺詐、庫存差異和供應商錯誤等，給美國零售商造成近1000億美元的年損失。幸運的是，AI的進步為解決這些問題帶來了創新的解決方案。讓我們來看一下AI在零售環境中的作用，以及成功應用AI所需的條件。

AI如何革新損耗管理

例如，AI驅動的監控系統旨在實時監控、積極檢測并預防盜竊，使其成為減少損耗的重要工具。

通過分析實時視頻流，AI可以檢測到異常行為，比如某人在某個地點逗留過久或做出突然、可疑的動作。當系統通過耳機或移動應用程序標記這些觸發動作時，會立即提醒店員，使他們能夠快速有效地采取行動。

這些系統具有高度的可定制性，零售商可以為其商店設定特定規則，如關注高價值區域或在高峰時段密切監控出入口，這種靈活性不僅提高了安全性，還能保護員工和顧客的安全。通過在問題升級之前及時發現潛在問題，這些解決方案保護了商品，使購物體驗對每個人來說更加安全和舒適。

例如，英國的Tenby Stores曾因盜竊每年損失26000英鎊，直至整合了AI驅動的通訊和盜竊檢測解決方案，該系統與他們現有的監控攝像頭集成，使他們能夠實時捕捉可疑行為，減少損失并增強整體店鋪安全。

另一個例子是Veesion的手勢識別AI，通過現有攝像頭識別可疑行為，為盜竊預防提供了主動優勢。AI驅動的預測分析可以通過分析交易模式檢測欺詐，而AI增強的RFID系統則實現實時庫存追蹤，減少損失。與傳統的安全標簽僅能提示損失不同，帶有自動化功能的RFID標簽能夠告知被盜商品、將其從本地庫存中移除并自動重新訂購替代品。

與此同時，像Amazon Go和Grabango這樣的公司提供無結賬技術，利用AI監控并在顧客離開時自動收費，有助于消除傳統盜竊機會。

這些進步展示了AI如何通過更智能、更全面的解決方案重新定義零售安全。

AI在簡化店鋪運營中的作用

AI驅動的監控系統有助于應對損耗，但AI還幫助簡化了其他店鋪運營領域。

例如，AI驅動的庫存管理系統可以跟蹤庫存水平，幫助零售商避免過度庫存或熱銷商品缺貨的風險——這兩者都可能導致損失。通過實時監控庫存，商店可以確保貨架上擺放的是顧客所需的商品，同時減少多余庫存。

在定價方面，這些系統還可以捕捉錯誤并監控競爭對手，使商店能夠迅速調整價格，這種靈活性不僅防止了因定價錯誤造成的財務損失，還使零售商在快速變化的市場中保持競爭力。

最后，對于供應鏈而言，預測工具如今能夠識別潛在的中斷并在問題發生之前提供替代方案，這種前瞻性在返校季等繁忙時段尤為重要，因為保持貨架充足至關重要。

實施AI的實用步驟

在零售中實施AI不僅僅是采用新技術，還需要戰略規劃和深思熟慮的執行。

首先，評估現有系統以識別差距和機會，并設定清晰、具體的目標——無論是減少損耗、提升運營效率，還是改善客戶體驗。從這里開始，優先考慮以安全為設計基礎的解決方案，以保護敏感數據并最小化風險，因為安全是任何AI實施的基礎。

接下來，關注為團隊提供合適的技能。AI驅動的培訓工具在這里可以發揮重要作用，使員工能夠無縫學習和適應新技術。在部署前、中、后建立基準也至關重要;這些基準將幫助你跟蹤進展、衡量影響，并在必要時進行調整，以確保AI倡議與業務目標保持一致。

雖然AI可以顯著增強安全性，但它并不是萬靈藥。維持傳統安全措施仍然重要，例如制定緊急預案和確保快速獲取執法聯系方式。增加警報系統等額外層次可以為員工和顧客提供更大的保護。

通過遵循這些步驟，零售商可以成功整合AI，實現運營和安全方面的顯著改善。最終，AI在零售中的成功依賴于結合尖端技術、周密規劃、持續培訓和強大安全措施的平衡方法。

AI作為零售的戰略資產

盡管AI可能無法解決與零售損耗相關的所有挑戰，但它已經在減少損失和增強整體店鋪運營方面發揮了作用。

例如，AI驅動的系統可以實時分析數據，以即時檢測和防止損失，為零售商在返校季和黑色星期五等高風險購物季節提供了重要優勢。通過自動化復雜任務并提供可行的見解，AI可以幫助零售商迅速響應市場需求，更有效地管理庫存并減少運營低效。

投資AI不僅僅是對當前挑戰的反應，它是為未來零售運營做好準備的戰略舉措。隨著消費者期望的不斷變化，以及對個性化和高效店內體驗需求的增加，AI將在維護安全、提升運營效率和提供優質客戶服務方面發揮關鍵作用。