零售業已做好創新準備。然而，IDC 報告稱，驚人的60% 的零售商尚未實施人工智能 (AI)，這是世界上發展最快的技術之一。
AI 為零售商改善運營提供了充足的機會和好處，但實施過程中也面臨著相當大的挑戰。零售商會克服這些挫折，變得更加技術驅動和更具競爭力嗎?
人工智能在零售業中的優勢
零售商 通過在其業務模型中實施基於 AI 的解決方案，有望獲得多項收益。例如，人工智能可以幫助零售商改善客戶服務和體驗，提高效率和生產力，最終提高盈利能力。
零售領域的組織如果他們採取創新的態度，甚至可以贏得新客戶。這一點至關重要，尤其是隨著電子商務行業的快速發展和競爭變得更加激烈。
想一想 AI 在 COVID-19 大流行期間的作用。此時，消費者支出發生巨大變化、失業率上升和物資短缺，讓零售商在庫存管理和供需方面苦苦掙扎。
零售商在實施 AI 時面臨的 5 大挑戰
隨著 AI 和機器學習 (ML)（AI 的一個子集）的激增，可以說它將在各個行業變得無處不在 — 零售業沒有例外。然而，實施人工智能絕非易事。零售商在採用和實施人工智能方面可能面臨障礙。以下是其中一些。
1.工人流離失所
自從 AI 誕生並被接受以來，人們對它是否會導致廣泛的工人流離失所表示擔憂也就不足為奇了。在大型商店和雜貨店，自助結賬通道或機器人管理員清潔以幫助改善客戶體驗是很常見的。
如果人工智能繼續發展，零售商可能會擔心它會取代員工。然而，很明顯，人工智能——在目前的階段——可能會作為人類工作的補充。它尚未達到能夠消除對人的需求的高級水平。儘管如此，零售商可能會擔心員工流失，這會阻止他們採用人工智能。
2.害怕改變
零售業並不是唯一在人工智能採用方面落後的行業。其他幾個部門在添加 AI 方面進展緩慢，其中一個主要原因是對變化的內在恐懼。實施新技術是每個公司都應該願意做的事情，但事實並非如此。
害怕改變足以阻止零售商採用和實施人工智能解決方案。承擔起來似乎太具有挑戰性，或者會過多地改變運營和流程。
3.難以保證數據安全
AI 系統需要大量數據才能正常運行。零售信息是跨多個平台和來源生成的，因此很難清理、存儲和分析以收集洞察力。
缺乏專門的 IT 團隊或對 AI 有深入了解的員工可能是 AI 實施的主要障礙。任何零售商最不想看到的就是在 AI 上花費資源，結果卻無法有效工作。此外，零售商必須優先考慮數據安全，尤其是在當今日益威脅網絡安全環境。
4.投資回報率不足
實施高級人工智能或機器學習系統通常成本高昂，對於中小型企業 (SMB) 而言尤其如此。許多零售商缺乏支持人工智能計劃所需的資源，但隨著時間的推移和更多零售商採用這些解決方案，成本可能會降低。
如果沒有足夠的投資回報率 (ROI)，實施人工智能對於零售領域的公司來說似乎是在浪費時間、精力和資源。對於任何企業，無論行業如何，在實施新技術之前計算其潛在投資回報率都很重要。這樣做的零售商或許能夠從人工智能中獲益，並從採用一兩個新解決方案開始。
5.員工技能差距
零售商在實施人工智能時面臨的最後一個挑戰是員工技能差距。人工智能仍處於起步階段，大多數美國勞動力 幾乎沒有信息。他們不了解它的潛力、它是如何工作的、如何維護基於人工智能的解決方案或者為什麼它們的需求在增長。
如果沒有足夠多的員工對 AI 及其內部運作有深入了解，零售商可能無法通過 AI 解決方案取得成功。提高員工技能以更好地理解 AI 的公司或許能夠克服這一技能差距並成功實施和使用 AI。
零售業 AI 的未來
AI 似乎不可避免在各行各業中變得越來越普遍，零售業也不例外。實施任何新技術都將面臨相當大的挑戰，但許多新技術將為採取這一行動的公司帶來充足的好處。
在零售業，公司可以通過實施基於 AI 的解決方案來改善客戶體驗、提高效率並促進銷售。隨著 AI 的不斷發展，零售業和其他行業將繼續受益於其功能。