伴随着大数据、AI、物联网等新技术的应用，商业零售行业进入智慧零售新时代，从信息化到数据化、场景化、智能化，行业走势和发展脉络的演进也愈发清晰。
更高效率的线上和线下交易流程、更智能的科技与解决方案，正在助力商业零售企业迎来“第二增长曲线”。
这个过程中，如何通过技术手段来推进商业零售行业的数字化转型?
『AIoT创新应用话题大家谈』视频访谈直播间，文安智能副总郑强认为，商业零售业务流程的信息化、运营管理的数字化，核心是打通商业零售人、货、场各类数据链路，充分挖掘数据价值，用智能数据驱动商业零售运营管理效率和顾客体验提升，同时帮助线下零售企业实现降本增效提质。
数据的价值在不断被挖掘和放大，然而在《数据安全法》等条例监管之下,商业零售行业的数字采集、应用的合规性又该如何保障？疫情加速了线下实体商铺的“关店潮”，线下商铺如何通过数字化升级踏上自救之路？
关于商业零售领域的数字化转型实践，听一听文安智能副总郑强的梳理和分析。
Q：a&s
A：文安智能副总 郑强
▲文安智能副总 郑强
Q：在这一波数字化转型浪潮下，您看到行业市场发生的最大的变化是什么?
A：现在各行各业都在拥抱数字化大潮，但不同的产业对数字化有不同的理解。
数字化是上一波信息化浪潮的延伸。信息化主要是实现了企业部分业务流程和业务交易的数字化，不过这个过程中，由于系统之间的割裂，产生的数据也容易变成“数据孤岛”，尤其跨领域、跨流程的数据共享其实非常困难。
互联网和移动互联网的发展加速了数据链条的融通，传统围绕着“人”去做流程的自动化已经触到天花板，但效率仍然提高不了多少，但发展到“数字化”阶段，数据的天花板则无穷无尽。
数字化和信息化感觉上是类似，但本质上有很大的区别，就好像是一台独立PC机和互联网之间的区别。也正是因为这个原因，大多数人并不太了解数字化的本质，也就导致在应用过程中会遇到很多问题。当下有些行业已经看到了数字化的价值和数字化转型的方向，但部分行业和企业还没有真正地从意识上转型去做数字化这件事情。
行业发展不均衡，行业发展的阶段也不太一样，数字化带来的机会和挑战对我们提供数字化能力和服务的企业而言也是并存的。
Q：您觉得现在有哪些行业是走在数字化转型前列的?他们的共性是什么?
A：我们先谈共性，首先积极跟进市场发展潮流趋势的企业一定会走在前列。
数字化转型领先行业首先是政策红利区域内的行业领域。数字化浪潮主要受政策的大力推进。政府投资会主张“适度超前”，比如平安城市、雪亮工程、数字化政府、智能交通、新基建，政府端在这些大的工程项目上做的顶层设计都是超前和长远的，这也使得智能交通、智能安防、数字政务等领域的数字化进程会领先于其他行业，而这些行业领域的相关企业也会比较早展开数字化转型。
还有一类是受市场趋势推进的企业。资本对于一个市场领域的超前投资，一般不是个体行为，而是整个市场的行为，是基于对该市场未来发展趋势的乐观判断而主动发起的投资。这在To C行业更为明显，比如互联网、移动互联网。
商业零售行业也是在资本催生下加速了行业数字化升级的步伐，因为它们天生就带着数字化的属性。一些To B企业，也正在大范围拓展线上业务，从线下到线上，这样的企业会主动拥抱数字化科技的能力。
综合而言，谁能尽早拥抱数字化科技，也能尽快构筑起在数字化转型方面的护城河，在这方面，商业零售无疑是走在前列的。
Q：现阶段商业零售行业的数字化升级进展到了哪个阶段?
A：商业零售可分成线下传统零售和线上零售，现阶段线上零售和线下零售在数字化进展方面仍然存有较大差距。
线上零售天然带着数字化属性和基础，从早期的电商到现在的直播带货电商，所有的业务流程都已经实现了数字化运转，领先了线下零售好几个阶段。
线下零售的数字化进展很大程度受限于传统商超零售模式，每新增一个数据维度就要有一个新的投资，且投资并不能即刻带来效益，需要经历数据累积的过程。
商业零售行业，线上零售的数字化程度一骑绝尘，而伴随着精准营销理念的渗透，线下零售近年来也开始在探索利用数字化手段来提升商超运营管理效率和顾客体验。比如依托监控视觉系统来展开客流分析、远程巡店、用户画像等功能应用。这些创新应用也成为线下商业零售数字化转型的主要方向。
Q：商业零售领域的数字化标准是什么，怎样才算是实现了数字化?
A：很大程度上，行业标准的推出普遍具有滞后性，一般是产业先进行探索和创新，最终留下的一些共性的基准才得以构成行业标准。
我们当下谈到数字零售，其实主要是指商业零售业务流程的信息化、运营管理的数字化，核心就是打通商业零售人、货、场各类数据链路，充分挖掘数据价值，用智能数据驱动商业零售运营管理效率和顾客体验提升，同时帮助线下零售企业实现降本增效提质。
目前行业内也诞生了大量专门做数据服务解决方案的企业，他们会根据用户的需求，帮助用户把各方面的数据单独作为一个数据源，通过各类数据链路的打通，从而辅助客户展开精细化运营。
在传统商业零售业务流程中，早期的数字化工具有CRM系统，也奠定了商业零售业务流程信息化的基础，但现在随着线上线下融合，一套CRM系统已经不能满足客户精细化运营的需求，业内也有越来越多企业开始启用像CDP这一类新一代客户数据分析管理平台。
Q：商业零售数字化解决方案，从前期的用户需求调研到方案设计，到后面工程实施，项目验收以及后期运维，整个流程中最具挑战性的环节在哪里?
A：最具挑战性的环节在用户需求调研和方案设计之间，现在很大的挑战在于对用户数字化意识的判断。因为不同的企业对数字化的理解有一定差异，数字化本身也并非标准化的东西，所以不同企业对数字化转型的需求程度也千差万别。
国内很多零售企业，尤其是中小型企业，非常关注投入产出比，一项投入如果不能马上产生收益就会采取保守投入。同时，很多企业对于数字化的理解并不深刻，而一套数字化系统的价值也会因为缺少理解而被严重低估，这也直接影响到中小型用户对于数字化系统的采购意向。
如果用户本身的数字化理解很浅，要让他们做数字化转型就变得特别困难。
Q：疫情期间线下实体店应该会更希望通过一些数字化手段来实现降本增效，疫情能否成为普及数字化系统价值的转折点?
A：是这样的趋势，整个疫情周期，商业零售领域的商户基本都在思考如何修炼内功?我们有客户虽然减少了线下门店的数量，但在运营效率和服务质量上往更高的方向做了提升。
疫情因素让更多商户考虑到高坪效，传统以扩充门店数量来增厚业绩的方式收效甚缓，且投入太大。如何通过数字化手段的介入来提高有限门店的坪效，通过更优质的服务体验增强用户粘性?这些也是用户对于数字化系统的核心诉求。
疫情加速了数字化系统在线下零售场景的渗透，对我们提供数字化服务的企业而言这也是利好消息。
Q：《数据安全法》《个人信息保护法》这类法规的颁布，对商业零售市场的数字化是否会有影响?
A：其实已经产生影响了，去年3.15晚会上实体商户人脸识别事件的曝光，后续政策层面相继颁布系列法规条例规定商家未经同意禁止非法采集人脸信息。
这将直接影响到线下商业空间关于采用数字技术的可选项，尤其在人脸技术的应用方面。
这种情况下，如何展开线下数据化作业是一个新问题，考验着AI企业的技术能力。文安智能现在主要采用ReID技术来解决更多维、更精准的感知数据的采集和使用问题。
另外，现在的摄像头普遍已升级成了智能化的物联网感知设备，不同于传统监控设备直接输出视频画面，AI监控做算法运算主要是通过特殊代码来让机器读懂视觉画面，不会直接输出视频图像和画面。这种方式可以很好的保护隐私数据的泄漏。作为AI技术提供商，文安智能还在前后端模型数据比对过程中采用了联邦学习技术，目前在数据的隐私计算防护方面，可以说已经走在了行业前列。
AI技术的进步由算法、算力和数据三大因素共同驱动，当下，随着各种开源架构的开放，算法瓶颈并不大。东数西算工程的开启，国内算力设施和基础建设将进入高峰期，算力资源将逐步成熟。
反而数据仍然是瓶颈，大量物联网设备持续产生海量数据，带来的就是数据能否共享?数据隐私安全等系列问题。作为AI企业，我们很早之前就会考虑在数据不能共享的情况下怎样去挖掘数据价值的问题，所以会诞生隐私计算这样的一些技术，主要就是保障数据的隐私安全。
Q：场景碎片化严重是AI应用的核心问题,也造成了AI模型“标准化”和“定制化”之间的矛盾，目前有哪些方式可以缓解这样的矛盾问题?或者提高AI系统的复用性?
A：受限于技术瓶颈问题，一种模型不可能适用于所有场景，“算法定制硬件”概念趋势下，我们更愿意围绕着可以覆盖更多场景的模型来定制配套的硬件，这在很大程度上可以解决因场景碎片化带来的算法泛化能力不足的问题，有效提高硬件设备的可复用性。
通过前端AIoT硬件+SaaS云服务模式，前台后台可以形成闭环。前端AIoT设备很容易复制，因为它就是一个智能化硬件，但一套系统的数字化能力仅前端远远不够，更多是由后端充当“大脑”，辅以软件平台，在业务层面实现数字化应用的能力，而这个层面往往会面临很多个性化的需求。
商业零售领域一个非常典型的应用是AI巡店。在原本商铺安防监控设备的基础之上，通过AI技术的融合应用，我们可以助力用户展开更多个性化功能应用，比如远程门店巡视，方便管理者集中监管每个线下商铺的运营情况，包括查看商品摆放情况、店员执行SOP是否标准等个性化应用。
同时，线下商超还可以依托AI视觉系统来展开关于店铺清洁度检测(地面是否有垃圾、水渍，是否定期打扫)的应用，这项AI应用的标准化程度较高，目前基本可以实现多行业通用。
当下随着各项资源的开放和逐步成熟，驱动着AI普惠化加速，云的方式可以很好的实现成本的下降，同时我们也在打造算法的底层平台，让算法能力做到标准化，用较低成本的小数据的方式将算法模型训练出来，强化覆盖更多个性化场景的能力，这也是“专精特新”企业的一个方向。
简而言之，解决AI高度碎片化问题的有效方式是标准化前端，后端是标准化的能力加定制化的应用这样一套组合。
Q：如何预判未来3~5年商业零售领域数字化升级的未来路径?
A：不论从产业自身的经营发展还是数字化趋势推动，商业零售领域线上线下融合是必然趋势。
要实现很好的融合，就意味着线上和线下都要均衡发展。
现阶段，线上零售产业的数字化已非常成熟先进，但线下商超零售的数字化相对滞后，而这其中存在的巨大差异其实就是AI企业的商业机会。如何通过AI+商业零售整体解决方案能力去弥补线上线下的数字化鸿沟，是我们作为AI企业在商业零售领域未来探索的方向，也是整个线下商业零售领域数字化升级的方向。
线上线下的融合是一个大趋势，线上线下的数字化技术手段要达到协同统一又是一个大趋势。推动线下商业零售行业的数字化升级，AI技术依然是引领性角色。无论是线上还是线下的商业零售，AI企业都应该主动思考AI在整个产业数字化升级过程中可以发挥哪些作用，这个问题弄清楚，对AI企业而言，对商户用户而言，都会获得更高性价比的投资回报率。
AI发展到现在这个阶段，必须要和行业深度结合，实现AI产品化、工程化，才能够被用户所接受，也才能够产生它真正的应用价值。作为AI技术及解决方案提供商，我们也更应该去关注AI技术能够给用户带来的真正应用价值，找到数字化升级的根本去精准发力。
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作者：汪琴丽
