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知道如何收集數(shù)據(jù)

但是知道如何收集數(shù)據(jù)以及收集哪些數(shù)據(jù)可能會(huì)創(chuàng)造或顛覆這些系統(tǒng)。

Britcliffe說，“經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并且擁有優(yōu)秀的軟件工程師和數(shù)據(jù)專家，他們可以確保數(shù)據(jù)被正確收集和分類，同時(shí)是安全的和匿名的。”

為了彌補(bǔ)這一差距，各類公司都在尋求數(shù)據(jù)科學(xué)家的幫助——在2018年夏天，零售商Marks和Spencer與Decoded合作，教會(huì)員工如何更好地使用數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)分析用例之外，Britcliffe表示可以考慮其他人工智能技術(shù)，或者使用開源框架進(jìn)行深度學(xué)習(xí) － 所有這些都有可能在零售商正確實(shí)施時(shí)受益。

克服更多的挑戰(zhàn)尋求利益

即使零售商已經(jīng)決定使用人工智能技術(shù)，知道它適合于業(yè)務(wù)以及將用于什么目的，并且決定了如何實(shí)現(xiàn)該技術(shù)——無論是通過第三方供應(yīng)商、內(nèi)部供應(yīng)商還是相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)，未來仍然存在更多挑戰(zhàn)。

微軟公司英國零售、消費(fèi)品和運(yùn)輸部門高級(jí)主管Diana Parke表示，在許多情況下，遺留系統(tǒng)阻礙了企業(yè)預(yù)期的人工智能和其他技術(shù)的使用。

她表示，“有很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的組織需要找出最佳和最有效的方法來獲取這些數(shù)據(jù)�！�

例如，在實(shí)施網(wǎng)站或電子商務(wù)時(shí)，通常會(huì)有兩個(gè)系統(tǒng)沒有集成，因此沒有單一的庫存視圖。修復(fù)這樣的事情不僅僅是在同一個(gè)地方推送企業(yè)的所有數(shù)據(jù)。

為了解決這些問題，零售商越來越多地選擇與初創(chuàng)企業(yè)合作，或者采用“實(shí)驗(yàn)室”方法來研究新技術(shù)，以確定如何采用。

在許多情況下這取決于企業(yè)的態(tài)度。Parker說，當(dāng)組織試圖采用任何一種新技術(shù)時(shí)，企業(yè)文化可能是一個(gè)挑戰(zhàn)。

“這不是人工智能所獨(dú)有的，但如果要做出重大的、基于技術(shù)的改變，需要員工為此而改變�！彼�說，“員工要明確為什么改變工作方式對(duì)其具有價(jià)值，因此需要?jiǎng)?chuàng)造一種人們能夠參與變革的文化�！�

將舉措視為業(yè)務(wù)項(xiàng)目

這些舉措不僅僅是一個(gè)實(shí)驗(yàn)或IT項(xiàng)目，還需要被看作是對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)有貢獻(xiàn)的“業(yè)務(wù)項(xiàng)目”。

此外，還存在人工智能系統(tǒng)偏差的問題。這不僅適用于影響人工智能所做選擇的社會(huì)偏見，也適用于基于不良數(shù)據(jù)做出糟糕決策的系統(tǒng)�！叭斯ぶ悄茉谝�求推理的數(shù)據(jù)集方面表現(xiàn)得非常好——如果你的數(shù)據(jù)集包含偏見，它會(huì)影響做出的決定�！盤arker說。

由于所有這些障礙，零售商可能會(huì)認(rèn)為沒有采用這些系統(tǒng)可能會(huì)更好。

但Toys＇R＇US，House of Fraser和BHS只是一些因?yàn)槲茨芨淖兌�面臨麻煩的零售商。

Parker說，人工智能并不只是一種新的時(shí)尚。零售商知道這一點(diǎn) － 根據(jù)富士通公司的研究，95％的零售商都認(rèn)為人工智能和其他新興技術(shù)將影響該行業(yè)的發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)的好處

對(duì)于那些愿意付出努力的企業(yè)來說，人工智能可以為其業(yè)務(wù)帶來重大改變。例如，Asos公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在瀏覽網(wǎng)站時(shí)向1500萬客戶提供建議。Morrisons公司根據(jù)其商店的當(dāng)?shù)厝丝诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，最大化銷售額并節(jié)省供應(yīng)鏈的開支，將人工智能用于需求預(yù)測(cè)和定制庫存。

絕大多數(shù)情況下，零售商，技術(shù)提供商和該領(lǐng)域的專家都建議，最好的辦法是“嘗試”。

Elixirr公司合伙人Karina van den Oever表示，任何認(rèn)為可以避免采用人工智能的零售商都會(huì)被市場(chǎng)所淘汰�！耙恍┝闶凵叹芙^接受改變，我認(rèn)為這是因?yàn)樗麄円驑I(yè)務(wù)活動(dòng)而分散了注意力�！彼�說。“零售商需要做的更多只是試驗(yàn)。例如需要采用無人機(jī)嗎？需要采用零售機(jī)器人嗎？我們不知道，但如果現(xiàn)在不進(jìn)行試驗(yàn)，將會(huì)一直落后。”

利用技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)

零售商曾經(jīng)想要建立這樣的系統(tǒng)，因?yàn)檫@可能是零售商獨(dú)特賣點(diǎn)的核心，Van den Oever說，現(xiàn)在是建立和利用技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的時(shí)候了，除非零售商已經(jīng)擁有很強(qiáng)的能力。

“對(duì)于零售商或企業(yè)試圖解決的每一個(gè)問題，有一些創(chuàng)業(yè)公司正在試圖解決同樣的問題，”她說。“在解決問題之前，先采用顛覆性的技術(shù)。找到可能成為未來的解決方案�！�

無論是邁出一小步還是邁出一大步，很明顯，那些準(zhǔn)備將所需努力投入到人工智能采用中的零售商可以獲得諸如增加銷售、更好地了解客戶、節(jié)省成本等諸多好處。