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【為什麼我們挑選這篇新聞】企業導入 AI 工具已是主流趨勢,在後疫情時代線下轉型線上的趨勢中,透過 AI 掌握數據解讀方式、了解消費者行為,更是零售業突破現況、增加競爭力的重要「mindset」。這篇新聞總結了零售業最新市場趨勢,也提出解決方法,期能幫助正在尋找導入 AI 的中小企業提升效率、切入新客群。(責任編輯:鍾佳瑀)
許多台灣企業都因 Covid-19 感受到產業轉型的重要,為迎接後疫情時代來臨,Gartner 推薦企業 AI 關鍵品牌 MoBagel 行動貝果 19 日聯同關心企業轉型的中華電信、PureStorage 等合作夥伴共同舉行「AI 零售數位轉型研討會」,邀請台灣零售業巨擘們探討如何以 AI 進行數據分析,協助零售業者提升企業營運效率、進行精準行銷。
企業 AI 成主流:全球 14% 企業已採用AI,另有 75% 在三年內將部署
MoBagel 執行長暨創始人鍾哲民以協助上百個國內外大型企業進行產業升級的實務經驗,分享為企業客戶導入 AI 的經驗。以AI進行商業分析之後,MoBagel 曾為客戶:
- 藉由消費者行為預測,提升 10~17 倍的名單命中率
- 藉由預測市場需求品項與銷售,幫助改善 10~13% 庫存周轉率
- 協助客戶關閉 74% 未來一週低效網路廣告,優化廣告成本
- 在金融、電商、公部門領域協助預測了 85~99% 的異常行為,大幅降低處理詐騙與違約的人力成本
由於 AI 為企業帶來明確的效率優化,根據 Gartner 報告指出,2019 年已有 14% 的企業部署 AI,另有超過 75% 企業已經準備在一到三年內部署 AI 應用。
企業採用 AI 面臨三大障礙,「AI 智慧分析雲」逐一突破
然而,企業推行AI解決方案並非向來一帆風順。中華電信大數據處科長官俊安就分享了在推動數位升級過程中企業常會遇到的阻礙,他表示:「企業運用 AI 有三缺:缺人才、缺分析環境、缺資料。企業有不同的數據需求,自行培育數據科學家不太容易,市場上數據科學家也是供不應求,這是『缺人才』;企業要先願意投入一筆錢去建設 AI 分析工具和使用環境,這是『缺分析環境』;如果企業沒有資料基礎建設,沒有蒐集足夠的數據可以分析,就是『缺資料』。」
官俊安提及中華電信的企業服務「AI 智慧分析雲」採用 MoBagel 核心引擎,以雲端服務提供企業個別按照需求租用,完全免除企業自行建置軟硬體的成本,降低企業採用 AI 分析的門檻,解決「缺環境」困境。
市面上主要的 AI 工具主要有開源 ML(機器學習)軟體、與圖形化介面商用軟體。前者適合擁有資料科學家團隊的企業,後者則需要熟悉各類型資料分析及模型建立流程的高階數據人才。官俊安表示:「AI 智慧分析雲內建各式應用場景,從銷售量、營業額預測,到客戶分群、商品推薦,等於內建了十年資歷數據人才的經驗,降低企業建立 AI 預測模型的高門檻。企業可以在 10 分鐘內快速建模,無須另外召募數據科學家,由現有的IT團隊或行銷企劃人即可勝任,解決「缺人才」困境。「AI智慧分析雲」藉此幫企業節省三分之二的人力財力,讓沒有數據團隊、『缺人才』的一般企業,也能享有AI帶來的好處。」
因應全球零售業劇變:數據處理速度直接反應客戶體驗 最能影響業績
受到疫情影響,全球零售業面臨劇烈變化。緯創軟體股份有限公司董事李紹唐認為:「零售進展到 4.0 世代,重視的是4A(Anytime/ Anywhere/ Any-Device/ Any-how)及 AR/VR 虛實整合,並且以消費者為中心的全通路零售(Omni-Channel),將消費者精確的分出各種標籤族群,針對新老潛失(NAPL)四種階段,運用實體店面、網站、手機,一切管道創造鋪天蓋地的無縫購物體驗。」零售業更需要即時的數據處理,因此對業者而言,資料搜集、清理、分類,再透過AI協助處理,成為新一代零售業的現在進行式。
Pure Storage 大中華技術總監何與暉也表示:「Data 流得越快,需求被處理的速度就越快,客戶體驗也就越好——畢竟客戶體驗,才是零售業最關鍵能影響業績的因素。」
企業何時能開始用 AI?鍾哲民:1,000 筆資料就能開始
MoBagel 並帶來實際協助零售業客戶的案例,與現場零售業高階主管們分享
MoBagel 資料科學專案經理莊忻倫表示,AI 能協助零售業者做出以往透過人工無法精準判斷的問題,例如:
- 供應鏈管理:決定該生產多少的產銷協調
- 庫存管理:預測能賣多少,決定備貨數量
- 精準行銷:行銷預算有限,如何找到購買意願最高的客戶
莊忻倫以 MoBagel 客戶中一家中國知名食品公司作為案例。由於該客戶處理大量冷藏食品,效期通常只有 7 天,以往由各工廠自行估計出貨量,時常造成供需不平衡。備貨太多的時候產生大量報廢品,備貨太少的時候供不應求,導致通路罰款成本高昂。
於是 MoBagel 蒐集該客戶的出貨資料、產品資料、通路訂單、日曆節慶等資料,以 MoBagel 核心產品Decanter AI 建模,為每一個工廠的每一工作日預測最適出貨量。在未採用 AI 之前,該企業出貨準確率有時低至 35%,而運用 Decanter AI 之後,平均準確率達到 70%~98%,可靠度大幅提升,積極降低管理成本。同時,若客戶按照 AI 分析結果擬定出貨策略,每年可為客戶節省新台幣 5 億元的庫存週轉效率。
活動最後,當鍾哲民被問及「企業在實際導入AI的過程中遇到的挑戰是什麼?」時,鍾哲民答:「最常遇到企業客戶問『要多少資料、什麼資料才夠?』。其實,透過 Decanter AI 這樣簡便的 AI 解決方案,只要有 1,000 筆資料就可以開始。」鍾哲民認為,當企業的營運資料小於 1,000 筆以下,經驗法則或統計方法就很好用;但若有 1,000 筆以上資料且需要考慮更多影響因子,導入 AI 來協助企業決策就是一個不錯的開始。鍾哲民說:「只要有數據,我們就能找到適合企業導入 AI 的場景,幫助企業跨出 AI 轉型的第一步。」
關於 MoBagel 行動貝果
行動貝果(MoBagel)是一家專注於 AI/AutoML 和資料科學領域的科技公司,協助製造、零售、電信、金融等超過數百家企業以「門檻最低、時間最快、效益最明確」三大特色進行 AI 數位轉型,合作客戶遍佈美國、日本、台灣及中國等地,並榮獲 Gartner 推薦為 2020 年十大科技趨勢報告中的 AI/ML 平台關鍵代表原廠。
(本文訊息由 MoBagel(行動貝果)提供,內文與標題經 TechOrange 修訂後刊登。新聞稿 / 產品訊息提供,可寄至: [email protected] ,經編輯檯審核並評估合宜性後再行刊登。本文提供合作夥伴轉載。)
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