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近年来，互联网巨头已在数据、算法和技术等领域积累了丰富的经验，纷纷进军零售行业，引领新零售和新商业模式的快速实施。这一趋势有望彻底改变零售业的竞争格局，AI的作用不仅仅局限于备受瞩目的无人零售业态，更在于通过数字化和智能化手段实现零售业的成本降低和效率提升。
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历次变革催生零售新业态
现代零售业经历了四次商业模式变革，每一次都催生了新的零售形态，如百货店、连锁超市和网络购物等。这些变革的核心都是对零售的人、货、场三要素进行不断的优化和重构。
首次变革诞生了百货商店，发生在18世纪50年代。工业革命后，人们的收入水平上升，传统小作坊模式已无法满足购物需求，于是集中管理和销售的百货商店兴起。
第二次变革是连锁模式的兴起。工业革命初期，商品质量不一，价格信息传递不畅，1859年连锁商店兴起，通过集中采购获得更强议价能力，统一管理实现规模化经营，同时连锁品牌提供了价值背书，消除了信息不对称等问题。
第三次变革诞生了超级市场，发生在1930年。超级市场提供一体化解决方案，包括现代化收银、订货、商品标识系统和开架销售，极大提升购物体验和商品供应链效率。
第四次变革是网络购物的兴起，始于1990年。随着互联网和物流技术发展，网络购物打破了时间和空间限制，提供更多产品种类和高便捷性，同时降低了分销成本。
总结过去四次零售行业变革的核心在于提高供应链各环节效率，为消费者提供更高性价比商品和改善购物体验。展望未来，新零售有望引领第五次零售行业变革，而AI将为这一变革注入新的动力。新零售以互联网为基础，借助大数据、人工智能等先进技术，对商品的生产、流通和销售过程进行升级和改造，从而重塑了业态结构和生态系统，深度融合了线上服务、线下体验和现代物流。
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AI 赋能实现零售优化重构
由于用户数据规模的指数级增长、计算能力的提升以及算法的不断优化，AI的识别准确度和精度持续提高，这使得它在零售行业的多个应用场景中得以落地。人工智能对新零售的赋能主要体现在两个关键方面：一方面，通过成本削减和效率提升，改进了B端经营；另一方面，通过大数据和精准营销，改善了C端消费体验。
对B端的应用
AI客服替代传统客服，降低人力成本：随着零售业的不断发展，对在线客服的需求不断增加。然而，传统在线客服存在高昂的人力成本和难以保证回复质量等问题。随着语音识别技术的不断成熟，基于大数据和深度学习的AI能够有效解决这些问题，有望逐步取代传统的人工客服，从而降低人工成本，提高客服效率。据弗若斯特沙利文，2022年中国智能客服市场规模达到66.8亿元，随着智能客服应用场景边界的不断扩展，预计到2027年，市场规模有望增长至1813亿元。
AI赋能货架管理和场景塑造，打造无人零售新业态：无人零售业态包括开放货架、自动贩卖机、无人便利店和无人超市。目前，无人零售技术主要分为三类：二维码、RFID和人工智能技术。前两种技术主要用于无人收银，提高了结算效率，而基于人工智能技术的无人零售则显著提升了购物体验，降低了人力成本，提高了运营效率。
AI赋能人流管理，保证零售商店最优配置：传统零售行业除了会员卡以外，缺乏有效的手段来理解消费者的需求和习惯。通过海康威视、汇纳科技等公司的人流监控产品，可以实时监测线下客流、动态识别商店中的人流密度并绘制热图，从而计算出最受欢迎的商品和服务，理解消费者的购物习惯和兴趣。AI可以根据这些数据实时调整线下实体店的运营设置，使其保持最佳状态，实现人、货、场的平衡。
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