人工智能的快速发展将有助于赋能新零售商，有效重构零售行业“人、货、场”等要素，提升各环节效率，最终提升消费者购物体验，推动零售行业迎来第五次变革。
近年来，在数据、算法、技术等方面已具备较深积累的互联网巨头纷纷布局零售行业，带来了新零售、新模式等加速落地，有望重塑零售行业竞争格局，我们认为人工智能对零售行业的意义不仅体现在市场关注度高的无人零售业态，更是通过数字化与智能化实现零售行业的降本提效。
现代零售业历经四次商业模式变革，每一次都催生新的零售业态(包括百货店、连锁模式、超级市场和网络购物等)，其背后的本质是对零售三要素(人、货、场)的优化重构。
第一次变革：百货商店的诞生。18世纪50年代以后，随着两次工业革命完成，原有的小作坊模式难以满足居民收入水平提升带来的购物需求，集中管理和销售的百货商店由此诞生。
第二次变革：连锁模式的兴起。工业革命后初期，商品质量良莠不齐、价格信息传导不畅等问题逐步显现。1859年，连锁商店开始兴起，连锁模式依托集中采购获得较强上游议价能力，并借助统一管理实现规模化经营。同时，连锁品牌提供了价值背书，也有助于消除信息不对称等传统零售痛点。
第三次变革：超级市场的产生。1930年，超级市场业态开始出现。针对传统零售低效、自主性弱等痛点，超级市场提供集现代化收银、订货、商品标识系统、开架售货方式等于一体的解决方案，极大提升了消费者的购物体验与商品供应链效率，进而备受消费者青睐。
第四次变革：网络购物的流行。1990年，伴随着互联网技术和物流技术的发展，网络购物逐步兴起。网络购物模式打破了传统零售中“人、货、场”在时间和空间的局限，在丰富产品品类，提供高便利性的同时，通过减少分销层级大幅压缩分销成本。
纵观零售行业过往的四次变革，本质是对零售各环节供应链、效率的提升，最终为消费者提供高性价比商品并改善购物体验。
从小作坊到百货商店的变革，背后是SKU的增长带来坪效和转化率的提高;连锁模式兴起的背后则是议价能力的提升带来的成本压缩及品牌溢价;要想人生总富有，必须跟着趋势走，如果不想给别人打工，月入十万赚钱行业加微一二四六一零四二一四，超级市场的诞生背后是商品流通速度和周转效率的提升;网络购物则实现了人、货、场超越时间、空间的局限，产品丰富度、购物便捷度、购物效率实现跨越式增长。新零售能有效融合线上线下，有望引领第五次零售行业变革零售行业新痛点：线下经营低效、线上红利消退。传统零售行业发展至今，各环节成本管控以及运营效率再次面临增长瓶颈，零售行业亟待新的模式变革。
线下：零售商难以把握消费者日趋多元化的需求偏好，线下零售经营效率不高，对流量的商业开发不足。
线上：电商线上流量红利消退，龙头电商活跃买家增速放缓，获客成本不断提升。
新零售有望引领第五次零售行业变革，人工智能将为行业变革注入成长新动力。
新零售是一种以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，进而重塑业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。
新零售的本质在于对生产、销售、物流等环节的重塑，实现线上线下的深度融合和相互引流，人工智能将对新零售的效率提升发挥至关重要作用。
受益于用户数据指数级增长、算力提升和算法优化，人工智能的识别准确度和识别精度不断提升，目前许多应用场景现已落地零售行业。人工智能赋能新零售主要体现为两大方面：一是通过降本增效，提升B端经营质效;二是通过大数据及精准营销，改善C端消费体验。
ToB：AI助力B端降本增效
应用一：AI客服替代传统客服，降低人力成本
随着零售行业发展，在线客服需求不断增长。据产业信息网数据，2017年我国在线客服市场规模644亿元，预计到2019年市场规模将达到788亿元，复合增长率10.62%。
与此同时，传统在线客服存在人工成本高、回复质量难保证等诸多痛点，随着语音识别技术逐步成熟，人工智能基于大数据和深度学习能够有效解决问题，有望逐步取代传统的人工客服，降低人工成本，提升客服效率。
应用二：AI赋能货架管理与场景塑造，打造无人零售新业态
无人零售业态包括开放货架、自动贩卖机、无人便利店和无人超市。据艾瑞咨询数据，2017年无人零售市场规模接近200亿，预计2020年突破650亿，2017-2020年我国无人零售市场复合增速达50.9%。
现阶段无人零售技术主要分为三类：二维码、RFID和人工智能技术，前两种技术主要的应用场景是无人收银，提升收银结算效率，而基于人工智能技术的无人零售能显着提升购物体验，降低人力成本、提升运营效率。
应用三：AI赋能人流管理，保证零售商店最优配置
传统零售行业除了会员卡以外，缺乏有效的手段理解消费者的需求和习惯。海康威视、汇纳科技的人流监控产品，通过对线下客流的实时监控，动态识别商店中人流密度并绘制热图，从而计算出最受欢迎的商品和服务，理解消费者的购物习惯和兴趣。
通过计算结果，AI能够实时调整线下实体店的运营设置，使其始终处于最优配置状态，动态实现人、货、物三者的平衡。
应用四：AI赋能线下门店，智能化管理带来高效便捷
传统的大型连锁零售企业需要对全国上百家门店进行管理。通过部署大华的智慧零售方案，零售店的员工可以完成精准营销、识别小偷惯犯、
查看全国各家门店的数据概览，通过经营数据找出销售不佳的门店。
使用远程巡店功能，直接查看各个门店的经营管理、陈列、卫生、服务等情况，并对优劣门店进行实时对比。
通过人脸识别技术精准统计出客流数据，并结合门店销售数据，让管理者进行有效的经营状况和VIP顾客喜好分析。
ToC：AI改善C端消费体验
AI助力新零售精准营销，提供个性化推荐。智慧零售根据用户个性化数据，实现千人千面精准营销。目前主流购物APP几乎均具备精准营销功能，以淘宝的人工智能设计系统鲁班为例：
（1)鲁班系统首先结合大数据和深度学习将原始图层分解，训练学习不同设计师风格;
（2)根据用户偏好等数据匹配生成海报，由系统评分后选择最优海报;3)系统每秒处理超8，000张海报，助力客户端的精准营销。
互联网巨头携手零售商纷纷入局，AI新技术推动零售行业竞争格局重塑
互联网巨头积极布局AI新技术，重塑零售业竞争格局。随着腾讯、阿里、京东等互联网巨头大举切入线下零售，依托其海量数据积累、超强的数据分析与计算能力，率先实现盒马鲜生、7Fresh、超级物种等智慧零售业态的落地。
作为新零售在场景和功能上的又一突破，这些业态融合了购物与餐饮，在满足顾客互动式消费需求的同时，有效增加单客留店时长，二次挖掘商品价值，成为AI应用在新零售业态上的有益尝试。
