AI APAC mažmeninės prekybos sektoriuje pereina nuo analizės ir bandomųjų versijų prie darbo eigos ir kasdienių operacijų.
Tankios miesto parduotuvės, didelis darbo jėgos trūkumas ir konkurencingos greitosios prekybos ekosistemos skatina įsisavinimą. „GlobalData“ 2025 m. ketvirtojo ketvirčio apklausa parodė, kad 45 procentai Azijos ir Australazijos vartotojų labai ar gana tikėtina, kad įsigys produktą, pagrįstą AI rekomendacijomis ar patvirtinimais.
„GlobalData“ vartotojų analitikė Jaya Dandey sakė: „Nesvarbu, ar pirkėjai tai supranta, ar ne, mašininio mokymosi sistemos jau seniai sprendžia, kada paskatinti vartotojus pirkti, kokius produktus jie gali pamatyti ir kokiomis nuolaidomis gali pasinaudoti.
„Dabar agentų sistemos taip pat gali atlikti su apsipirkimu susijusias užduotis iki galo.”
Kompiuterinis matymas ir parduotuvių automatizavimas
Įmonės, vertinančios kompiuterinę viziją ir mašininį mokymąsi, gali stebėti ankstyvą diegimą regione.
Pavyzdžiui, Lawsonas 2022 m. Japonijoje pristatė „Lawson Go“ parduotuves su dirbtiniu intelektu. 2025 m. mažmenininkas bendradarbiavo su technologijų tiekėju „CloudPick“, kad integruotų dirbtinį intelektą, mašininį mokymąsi ir kompiuterinę viziją. Ši integracija pašalina išsiregistravimo linijas ir kasininkus, kad pagerintų klientų patirtį.
Pietų Korėjoje mažmeninės prekybos dirbtinio intelekto įmonė Fainders.AI 2024 m. sporto salėje pristatė kompaktišką ir be kasos parduotuvę „MicroStore“. Šis diegimas pagerino savarankiškos mažmeninės prekybos prieinamumą įvairiose įmonėse.
AI taip pat padeda prognozuoti ir automatizuoti mažmeninės prekybos papildymą – ši galimybė puikiai tinka APAC rinkai, kur parduotuvių plotas nedidelis, o papildymo dažnis yra didelis.
Japonijos maisto mažmeninės prekybos tinklas „Coop Sapporo“ naudoja kameromis pagrįstą AI sistemą, pavadintą „Sora-cam“, kurią sukūrė „Soracom“. Sistema padeda tinklui išvengti perteklinių atsargų ir sumažinti neparduotų prekių kiekį parduotuvių lentynose. „Coop Sapporo“ samdo analitikos komandą, kad įvertintų sugeneruotus vaizdus. Komanda nustato optimalų lentynų rodymo santykį. „Sora-cam“ sistema taip pat įspėja darbuotojus užklijuoti nuolaidų etiketes ant maisto produktų, kurių galiojimo laikas baigiasi, kad būtų išvengta švaistymo.
AI modeliai seka švaistymą ir sumažinimo laiką, kartu gerindami reklamos efektyvumą. Pietryčių Azijos (SEA) rinkose, kurioms būdingas didelis kainų jautrumas, nedideli reklamos efektyvumo patobulinimai padidina pelno maržas.
AI pagrįstos darbo optimizavimo priemonės apima planavimą, užduočių prioritetų sąrašus ir darbo krūvio balansavimą. Šios priemonės padeda mažmenininkams Japonijoje ir Pietų Korėjoje, kurios susiduria su struktūriniu darbo jėgos trūkumu. Jie taip pat suteikia efektyvumo privalumų sparčiai augančiose SEA rinkose.
Agentinės AI sistemos mažmeninėje prekyboje gerina APAC vartotojų sąveiką
„Maisto prekyboje agentinis AI geriausiai suprantamas kaip AI „operatorius“, galintis suprasti tikslą, planuoti veiksmus, neviršyti biudžeto ar alergenų apribojimų, atlikti veiksmus įvairiose sistemose, užduoti aiškinamuosius klausimus ir laikui bėgant išmokti pasirinkti, ką daryti“, – sako Dandey.
Klientai gali apeiti atskirų prekių paieškas, nurodydami savo bendrą tikslą. Pavyzdžiui, klientas gali paprašyti dirbtinio intelekto agento „Suplanuoti penkias vakarienes keturių asmenų šeimai, dažniausiai pagal azijietiškus receptus, be vėžiagyvių, trumpiau nei 45 minutes“. Tada agentas sugeneruoja receptus, sukuria pirkinių krepšelį, nustato kiekius ir į krepšelį prideda trūkstamų segtukų.
Ši mažmeninės prekybos agentų dirbtinio intelekto galimybė atitinka regioninį elgesį, nes daugelis APAC namų ūkių gamina dažnai ir apsiperka šviežiai. Dirbtinio intelekto agentai, atpažįstantys vietines virtuves, pvz., korėjietišką banchaną, japonišką bentosą ir indiškus prieskonius, geriau atitinka regioninius įpročius nei įprasti vakarietiški valgio planai.
„Daugelyje APAC rinkų apsipirkimas jau yra giliai integruotas į skaitmenines pinigines, pranešimų siuntimo programas, pavėžėjimo ir pristatymo ekosistemas, todėl agentams dirbtinis intelektas lengviau įsijungia į kasdienę veiklą“, – aiškina Dandey.
„Nepaisant to, reikia įveikti kai kuriuos pagrindinius iššūkius: užtikrinti sutikimą dalytis privačiais duomenimis, sumažinti haliucinacijas dėl alergenų ir sudedamųjų dalių ir įgyvendinti tinkamą sistemos lokalizaciją su kalbos niuansais.
Taip pat žiūrėkite: DBS pilotų sistema, leidžianti AI agentams atlikti mokėjimus už klientus
Norite daugiau sužinoti apie AI ir didelius duomenis iš pramonės lyderių? Peržiūrėkite „AI & Big Data Expo“, vykstančią Amsterdame, Kalifornijoje ir Londone. Išsamus renginys yra „TechEx“ dalis ir vyksta kartu su kitais pagrindiniais technologijų renginiais, įskaitant „Cyber Security & Cloud Expo“. Norėdami gauti daugiau informacijos, spustelėkite čia.
AI naujienas teikia TechForge Media. Čia rasite kitus būsimus įmonių technologijų renginius ir internetinius seminarus.
