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知道如何收集數據

但是知道如何收集數據以及收集哪些數據可能會創造或顛覆這些系統。

Britcliffe說，“經典的機器學習依賴于高質量的數據，并且擁有優秀的軟件工程師和數據專家，他們可以確保數據被正確收集和分類，同時是安全的和匿名的。”

為了彌補這一差距，各類公司都在尋求數據科學家的幫助——在2018年夏天，零售商Marks和Spencer與Decoded合作，教會員工如何更好地使用數據。

在數據分析用例之外，Britcliffe表示可以考慮其他人工智能技術，或者使用開源框架進行深度學習 － 所有這些都有可能在零售商正確實施時受益。

克服更多的挑戰尋求利益

即使零售商已經決定使用人工智能技術，知道它適合于業務以及將用于什么目的，并且決定了如何實現該技術——無論是通過第三方供應商、內部供應商還是相關初創企業，未來仍然存在更多挑戰。

微軟公司英國零售、消費品和運輸部門高級主管Diana Parke表示，在許多情況下，遺留系統阻礙了企業預期的人工智能和其他技術的使用。

她表示，“有很多傳統產業的組織需要找出最佳和最有效的方法來獲取這些數據。”

例如，在實施網站或電子商務時，通常會有兩個系統沒有集成，因此沒有單一的庫存視圖。修復這樣的事情不僅僅是在同一個地方推送企業的所有數據。

為了解決這些問題，零售商越來越多地選擇與初創企業合作，或者采用“實驗室”方法來研究新技術，以確定如何采用。

在許多情況下這取決于企業的態度。Parker說，當組織試圖采用任何一種新技術時，企業文化可能是一個挑戰。

“這不是人工智能所獨有的，但如果要做出重大的、基于技術的改變，需要員工為此而改變。”她說，“員工要明確為什么改變工作方式對其具有價值，因此需要創造一種人們能夠參與變革的文化。”

將舉措視為業務項目

這些舉措不僅僅是一個實驗或IT項目，還需要被看作是對整個業務有貢獻的“業務項目”。

此外，還存在人工智能系統偏差的問題。這不僅適用于影響人工智能所做選擇的社會偏見，也適用于基于不良數據做出糟糕決策的系統。“人工智能在要求推理的數據集方面表現得非常好——如果你的數據集包含偏見，它會影響做出的決定。”Parker說。

由于所有這些障礙，零售商可能會認為沒有采用這些系統可能會更好。

但Toys＇R＇US，House of Fraser和BHS只是一些因為未能改變而面臨麻煩的零售商。

Parker說，人工智能并不只是一種新的時尚。零售商知道這一點 － 根據富士通公司的研究，95％的零售商都認為人工智能和其他新興技術將影響該行業的發展。

機器學習的好處

對于那些愿意付出努力的企業來說，人工智能可以為其業務帶來重大改變。例如，Asos公司使用機器學習和人工智能在瀏覽網站時向1500萬客戶提供建議。Morrisons公司根據其商店的當地人口統計數據，最大化銷售額并節省供應鏈的開支，將人工智能用于需求預測和定制庫存。

絕大多數情況下，零售商，技術提供商和該領域的專家都建議，最好的辦法是“嘗試”。

Elixirr公司合伙人Karina van den Oever表示，任何認為可以避免采用人工智能的零售商都會被市場所淘汰。“一些零售商拒絕接受改變，我認為這是因為他們因業務活動而分散了注意力。”她說。“零售商需要做的更多只是試驗。例如需要采用無人機嗎？需要采用零售機器人嗎？我們不知道，但如果現在不進行試驗，將會一直落后。”

利用技術生態系統

零售商曾經想要建立這樣的系統，因為這可能是零售商獨特賣點的核心，Van den Oever說，現在是建立和利用技術生態系統的時候了，除非零售商已經擁有很強的能力。

“對于零售商或企業試圖解決的每一個問題，有一些創業公司正在試圖解決同樣的問題，”她說。“在解決問題之前，先采用顛覆性的技術。找到可能成為未來的解決方案。”

無論是邁出一小步還是邁出一大步，很明顯，那些準備將所需努力投入到人工智能采用中的零售商可以獲得諸如增加銷售、更好地了解客戶、節省成本等諸多好處。