19、零售与金融领域的机器学习应用探索

零售与金融领域的机器学习应用探索

1. 零售领域新技术应用

1.1 互联商店系统

互联商店系统借助机器学习和人工智能等技术，实现商品在不同店铺间的智能调配。例如，当店铺 A 提出请求时，系统会准备配送无人机将货架上的多余商品调配出去。一旦该系统实现自动化搭建，对于在城市拥有多家店铺的企业而言，能节省数百万美元的成本。

商品会依据算法序列和机器学习模型，在店铺间流动，这些模型可预测特定店铺需保留的最有效商品数量。该系统的主要优势包括：
- 减少货架上陈旧或临近过期商品的数量。
- 及时满足需求，增强顾客对店铺的信心，从而提高收入和顾客忠诚度。
- 降低企业仓库和零售店的仓储成本。

虽然亚马逊的 Go 商店使用无人机进行配送，但目前尚不清楚其是否利用无人机实现商品在不同零售店之间的调配。互联商店系统关注的是店铺的后端运营，旨在提高当前零售运营的效率和可预测性，实现长期的成本降低和收入增长。

1.2 互联仓库系统

互联仓库系统也是零售运营后端系统的一部分，它将同一企业在城市内或跨多个城市的不同仓库连接起来。以大型零售企业如塔吉特或沃尔玛为例，它们在城市内有不同的店铺，由一个仓库网络为其提供服务。这些仓库有的位于零售店后方，有的位于城市郊区。

该系统通过机器学习和人工智能，根据季节性需求或特定商品服务的随机需求高峰，预测每个地区对特定商品和服务的需求。例如，若一个仓库对冷冻产品的需求预计下个月将大幅上升，而另一个仓库对家庭清洁用品的需求预计增加，系统会分析当前库存水平和预测需求，确定多余商品数量，并将其调配到相应地点。运输方式可能会使用能够承载大量货物的大型无人机。 </