人工智能智能视频分析在零售业中的应用

人工智能(AI)与数据科学有着密切的关系，后者旨在从一系列信息中提取有业务价值的信息。这种价值包括扩展预测能力、规律性知识、明智的决策、降低成本等。换句话说，人工智能以大量信息运行，分析输入数据，并基于这些信息开发自适应解决方案。

在现代世界中，零售业正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的应用。因此，通过应用分析来利用机会无疑可以改善零售行业中的各种运营。借助人工智能，大型的连锁超市正在实现宏伟的目标：如改善和扩展客户服务能力，自动化供应链计划和订单交付，减少产品浪费，加强对缺货和库存过多(杂货库存不足)的管理，以及加强需求预测。

人工智能解决方案生态系统范围广泛，能够满足所有杂货零售商的大部分需求(从大型连锁店到小型企业)。截至目前，尤其是在新冠疫情隔离期间，在线商店分析已成为管理缺货状况的真正“救星”。借助智能的数据驱动方法，超市可以处理大量信息，准确预测消费者的需求和供应库存，并生成最准确的定价和购买建议。

因此，杂货零售商不仅能够生存，而且即使在最严峻的形势下，例如在冠状病毒大流行期间，也将继续创造利润。很明显，所有公司现在都需要针对COVID-19的立即行动计划。

视频监控的新水平

通常，大多数零售店都具有连续的视频监视系统。以前，此类系统的安装仅出于安全目的：保护产品的安全性并防止盗窃。但是现在，人工智能视频分析能够监视客户从进入商店到付款的整个过程。

那么，它是如何工作的，为什么商店需要它?

像亚马逊和沃尔玛这样的大型连锁店都使用了高科技摄像头，这些摄像头利用自动对象识别(RFID)。通常，这种系统用在无人驾驶的电动车辆中，以监视乘客的行为并通过计算机处理视觉信息。

但是，零售店视频分析的主要目标是确定需求量高的商品，购买者最常光顾的货架等。此外，摄像机可以进行面部识别，确定顾客的身高、体重、年龄和其他身体特征。随后，AI(基于所有获得的数据)识别特定消费者群体中最受欢迎的产品，并提供更改定价策略的选项。计算机无需人工干预即可自动执行所有这些过程。

自动补货

零售业中的人工智能能够解决人们无法应对的问题。专家指出，一个人实际上无法观看所有视频监控。因为，没有足够的时间进行此操作，而且人类的视觉并不完美，容易疲劳导致出错。零售店的视频分析可完美应对此类任务。例如，将摄像头连接到商店的自动化仓库系统，并在货架上配备传感器，可以发现库存记录中的空缺并促进调查。零售店数据分析还可以监视库存并提供有关补货需求的信号。如上所述的面部识别技术能够比较犯罪分子(或通缉犯)的脸孔并警告安全性。

改善客流和商店布局

收集的有关客户行为的数据可帮助超市经理优化商店布局。此外，计算机程序可以设计最“最佳”的布局并对其进行测试，从而产生总体上更好的客户体验，并增加商店的每月销售额。

零售店AI系统可以收集有关进入商店的人数以及他们花费的购物时间的数据。 基于这些数据，人工智能可以预测人群的大小和人们排队等候的时间。这将有助于改善客户服务并减少成本。换句话说，AI能够在一天的各个小时制定最佳的商店管理计划，从而为企业带来最大的收益。 例如：

• 改善顾客流量
• 优化展示位置和平面布置
• 改善战略人员分配
• 在停留时间内和购买之间得出相关性
• 预测各个购物群体的产品
• 增强客户体验

每个企业都应尽可能了解其受众，以提供最佳服务。零售店中的AI使用视频智能软件提供详细的人口统计数据，并详细分析购物习惯。这些信息为商店提供了无限的机会来增加利润。通过了解他们的顾客，商店经理可以最大化顾客的购物体验，创造有利条件(专门针对顾客的喜好)。此外，用于零售店的AI可以帮助产生给定目标市场的最准确的需求预测模型。

除了与目标受众合作之外，管理人员还可以使用从视频分析获得的数据将信息传输到营销部门。通过探索其他受众，营销人员可以制定策略，通过创建相关的广告，促销和销售来吸引新客户。此外，商店可以为小型购物群体创建单独的展示柜(纯素食产品或无麸质产品)，以满足他们的需求。

在零售店所有现有的人工智能技术中，视频内容分析可在几乎所有活动中提供最大的支持：销售、营销、广告和布局策略。通过优化这些流程，商店不仅可以节省和减少损失，还可以通过增加利润来扩展业务。主要目标不仅是要满足客户需求，而且要提高客户保留率。

著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对 人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。