場景描述

多點數(shù)智的AI商品出清系統(tǒng)在應用生成式AI技術的過程中，主要面臨以下挑戰(zhàn)：

1. 多源數(shù)據(jù)融合與質(zhì)量風險

實體零售的商品決策依賴銷售、會員、市場等多維度數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)分散、格式異構，且存在缺失、噪聲和樣本偏差。生成式AI雖能處理非結構化數(shù)據(jù)，但可能因噪聲產(chǎn)生錯誤關聯(lián)。需構建自適應數(shù)據(jù)清洗框架，平衡數(shù)據(jù)覆蓋度與質(zhì)量，避免模型輸出偏差策略。

2. 多智能體協(xié)作的目標沖突

品類規(guī)劃、汰換、引進等Agent目標可能存在沖突（如追求零售門店的品類多樣性與快速清倉的沖突），且信息傳遞延遲或規(guī)則模糊易引發(fā)決策循環(huán)。生成式AI的“黑箱”特性加劇了協(xié)作不透明性，實體門店難以追溯責任或調(diào)整策略。需通過強化學習協(xié)調(diào)Agent目標，并設計可解釋的決策協(xié)議，確保局部優(yōu)化與全局目標一致。

3. 動態(tài)市場的模型適應性不足

消費趨勢、突發(fā)事件（如暴雨等惡劣天氣突襲）導致市場快速變化，模型需實時更新，但傳統(tǒng)批量訓練模式滯后，且生成式AI的復雜結構增加計算成本。需增量學習或輕量化模型可提升實時性。

4. 業(yè)務規(guī)則與AI決策的融合難點
商品出清的運營需兼顧商業(yè)邏輯與AI優(yōu)化結果，但剛性規(guī)則難以嵌入模型。生成式AI的生成結果缺乏可解釋性，導致規(guī)則-模型沖突難以調(diào)和。需將業(yè)務規(guī)則轉(zhuǎn)化為可優(yōu)化的約束條件，并構建人機協(xié)同審核機制，平衡效率與可控性。

解決方案

多點數(shù)智的AI商品出清系統(tǒng)在以上挑戰(zhàn)中，通過多年行業(yè)客戶經(jīng)驗積累，以及先進的技術能力，沉淀出了一套高效精準的AI應用實踐方案：

1. 數(shù)據(jù)收集與預處理：全面收集歷史銷售數(shù)據(jù)，涵蓋過往數(shù)年的銷售記錄，包括不同季節(jié)、節(jié)日、促銷活動等多維度信息；實時獲取收貨數(shù)據(jù)，精確記錄每一筆進貨的時間、數(shù)量、供應商等細節(jié)；動態(tài)更新實時庫存數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性。同時，整理門店類型（如社區(qū)店、商圈店、大賣場等）、商品類型（生鮮、日用品、食品等）、行業(yè)出清思維鏈（如節(jié)日促銷出清、換季出清、新品推廣出清等）等知識，為模型提供豐富背景信息，以便更精準地識別滯銷、臨期商品，動態(tài)優(yōu)化清倉策略，涵蓋定價、渠道、時效等多個方面。

2. 模型訓練與優(yōu)化：采用先進的深度學習算法，結合時間序列分析、聚類分析等技術，對大量歷史數(shù)據(jù)進行深入學習，挖掘商品銷售規(guī)律與出清模式。通過不斷地迭代訓練與參數(shù)調(diào)整，使模型能夠準確預測商品的滯銷、臨期風險，并給出合理的折扣建議。在模型優(yōu)化過程中，充分考慮門店的實際運營情況，如商品的保質(zhì)期、庫存成本、市場需求等，確保模型輸出的折扣策略既能有效減少損耗，又能最大程度地保留利潤空間。

3. 系統(tǒng)集成與應用：將AI模型無縫集成到門店的銷售管理系統(tǒng)中，實現(xiàn)自動化的商品出清流程。系統(tǒng)每天定時對庫存商品進行掃描與分析，一旦發(fā)現(xiàn)滯銷或臨期商品，立即根據(jù)模型給出的折扣建議，自動生成折扣標簽與促銷方案，并推送給相關銷售人員。銷售人員只需按照系統(tǒng)提示進行操作，即可完成商品出清工作，大大提高了工作效率與準確性，改變了商家傳統(tǒng)的晚間生鮮折扣銷售模式，通過AI模型動態(tài)算折扣，全鏈條自動化，既提升毛利又減少人工工作量。

關鍵技術：

大模型應用：依托大模型構建強大的行業(yè)智能體。該大模型經(jīng)過海量數(shù)據(jù)的訓練，具備強大的語言理解、邏輯推理、知識表示等能力，能夠?qū)碗s的零售業(yè)務場景進行深度理解和分析，為AI出清系統(tǒng)提供堅實的技術支撐，使其能夠精準地識別和處理各種零售業(yè)務中的復雜問題，為門店提供智能化的決策支持。

數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化：充分利用零售數(shù)字化系統(tǒng)積累的海量商家獨有數(shù)據(jù)，涵蓋商品、銷售、庫存、會員等多方面的信息，作為模型不斷學習與優(yōu)化的寶貴資源。同時，融合行業(yè)know-how，由經(jīng)驗豐富的零售專家對模型進行調(diào)試與指導，使各agent在業(yè)務環(huán)節(jié)達專家級決策水準，為零售門店提供精準、高效的智能化服務，助力整體運營效益的提升，實現(xiàn)從傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗決策到智能化自動決策的轉(zhuǎn)變，推動零售業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

成效

1、經(jīng)濟效益：

生鮮商品AI出清以20品100家店為標準；按額預估，月收入提升9w+，一天提升利潤額3000+元；按率預估，平均20%門店不用再5折出清，商品正價銷售率提升10%；每日鮮促銷費用減少15%；綜合可以將生鮮損耗率控制在3%，保持商品有貨率達到98%。

2、社會效益：

減少商品損耗，降低資源浪費，滿足消費者對生鮮等商品品質(zhì)需求，提升消費體驗；改善員工工作強度與難度，助力企業(yè)降本增效，間接穩(wěn)定就業(yè)崗位。

3、行業(yè)價值：

目前多點數(shù)智已服務591家客戶，業(yè)務覆蓋10個國家和地區(qū)。其成功實踐為商貿(mào)流通領域數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了可推廣、可復制的標桿案例，推動行業(yè)資源高效配置與社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。