AIoT 如何改变零售业：更智能的商店、更好的服务和优化的供应链

零售业也未能幸免于商店、客户服务渠道、仓储和供应链中物联网设备和传感器激增的影响。现在，零售商正在利用人工智能来更好地利用这些数据。

因此，事物的人工智能 （AIoT）正在成为零售商的关键。为什么？将人工智能与物联网设备的数据相结合，可以帮助零售商重新构想店内体验，增强服务交付，并在每个运营层面保持产品可见性。

在零售和服装领域的全球数据物联网主题报告中，人工智能日益融入零售业的物联网产品和服务是不可避免的，并且已经发生：“物联网价值链中的关键层是物理、连接、数据、应用程序和服务。虽然这些层在逻辑上是离散的，但大规模物联网解决方案的逻辑边界相当模糊。

例如，虽然堆栈顶部将继续存在清晰可识别的数据层，但越来越多的数据处理发生在网络内部和边缘。生成式人工智能（尤其是 ChatGPT）的加速发展提高了人工智能在所有物联网层的相关性。因此，越来越多的物联网产品和服务将人工智能融入其功能中，尤其是跨客户驱动的界面。

事件选择产生实时结果和解决方案

通过事件流进行的细粒度路由使系统能够对人工智能分析的内容更具选择性，从而可以更便宜且对事件更具反应性。事件表示状态更改或更新，例如将商品放入购物车、提交会员卡申请或准备发货的订单。

事件通过一个表明其内容的主题“发布”，系统可以“订阅”以接收具有相关主题的所有事件。人工智能系统接收事件以产生实时结果，从而自动触发实时解决方案/操作，但此数据馈送还提供了持续学习的流，可以通过引入矢量数据库或通过微调模型本身。

通过智能用例赢得利益相关者

人工智能在零售业的许多早期应用可能会集中在生成人工智能（Gen-AI）和大型语言模型（LLM）上。这些可用于通过商店应用程序进行直接客户交互、全渠道客户服务交互，甚至可以帮助仓库中的工作人员。

但当今基于法学硕士的人工智能最大的问题之一是它相对昂贵且缓慢。简单地将物联网数据传输到法学硕士进行处理很快就会变得笨拙且非常昂贵。零售业中人工智能和物联网融合的最大好处将通过零售组织识别智能用例来实现，从而为客户、员工和整个企业带来利益。

……让好处不言而喻

支持事件的物联网流可以通过客户服务渠道甚至仓储为零售客户和店内员工带来好处。

以下是三个用例，在事件流的支持下，人工智能和物联网在零售业的融合可以产生真正的影响。

1) 介绍互联工厂工人

从仓库开始，人工智能可以帮助工厂工人处理异常情况。大多数零售商现在在仓储操作中使用某种移动或平板电脑设备，这些设备由地面物联网设备支持，用于库存监控和其他库存相关任务。

这些都提供了大量的潜在好处，人工智能可以从中收集新的见解并解决潜在的问题。例如，Gen-AI 解决方案可以为所有员工提供一种极其简单的方法来报告问题、事件/未遂事件或提高效率的想法。这是定性信息，但基于法学硕士的人工智能可以审查、排序、分组并向管理层提供精心策划的建议。

实时紧急响应，确保运营安全

例如，在紧急情况下，还有可能大大提高组织在仓库或工厂车间实时响应的速度。拥有一个事件驱动的系统来传递信息，并通过人工智能来转录、查看信息，然后尽快将其提供给相关人员，可以提高工厂车间的安全性、时间和金钱。

在这里，事件网格可以链接许多人工智能代理，每个代理都针对一组特定的事件进行定制。这可以像订阅包含原始音频的所有事件并使用语音到文本模型来创建转录一样简单，然后将其发布回网格中。所有这些组件通过事件网格使用有保证的消息传递进行异步通信，以确保在传输过程中不会丢失任何事件，并将它们传递给适当的人员或设备以触发紧急响应。

2) 更好地了解客户偏好以定制购物体验

AIoT 使零售商能够智能地利用店内数据和客户数据来提供高度定制的购物体验。通过使用人工智能分析来自物联网设备的客户数据，零售商可以根据个人喜好定制产品推荐、优惠甚至店内体验。以提供店内客户服务助理为例，他知道客户在哪里，更重要的是，知道其他所有东西的位置。

例如，客户可以告诉商店应用程序他们正在寻找建造围栏。他们不再需要等待五金店代表就他们需要的产品在哪里以及应该使用哪种产品提供建议。相反，人工智能助手将使用商店特定的信息来提供适合每个客户需求的响应。它会进入数据库，智能地回答查询，然后说，好吧，现在我们已经找到了您需要的材料类型，让我们在商店里走一圈并找到它们。

最大化前端客户体验需要后端数据移动

能够快速、准确、有效地处理这些请求意味着事件能够支持所有股票信息和人工智能处理。顾客需要实时了解他们需要的材料是否有货，这还需要在店内使用传感器来引导他们到商店区域找到他们的商品。

集成设备数据和人工智能处理的事件驱动方法将使用事件网格（一个互连的事件代理网络，能够在应用程序、云服务和设备之间分发事件信息）以实现实时处理和预测洞察。购买后，活动还可以包括后端文档和说明，向客户解释回家后如何构建所需的项目。

3) 联络中心出现了一位值得信赖的副驾驶座席

现代客户联络中心现在配备了人工智能副驾驶，旨在提供更好的客户服务。例如，Microsoft Copilot 现在是 Microsoft 365 所固有的，并通过生成式 AI 扩展了现有的联络中心渠道，以增强服务体验并提高座席工作效率。

人工智能可以帮助处理对客户服务的录音或实时呼叫，以突出显示任何需要紧急援助的严重问题。请注意，这并不是人工智能取代客户支持人员，而是对人与人通话中出现的问题做出反应，以提供有关客户及其所遇到问题的实时背景信息。

基于事件的 AI 可以进一步为客户服务代表添加上下文

通过事件启用此 AI 副驾驶并将其与整个客户服务流程中的众多数据点（客户历史记录的 CRM 数据、他们通信的设备/渠道类型、客户服务脚本/协议和 BI 报告）联系起来，组织可以为客户服务代表提供新级别的实时洞察。

AI 代理可以订阅一小部分事件，提供特定于该订阅的提示模板，然后使用 LLM 通过附加信息来增强事件。例如，对用户交互进行情绪分析，以识别存在需要转给专家的问题的客户、适合追加销售的客户，或者根据积累的数据组合合成新事件。

互联商务创造更智能的零售未来

人工智能和物联网在零售行业的结合代表了零售商如何利用他们掌握的技术和数据的变革。事件驱动策略是此过程中的关键组成部分，将帮助零售组织增强客户体验、简化运营，并为从工厂车间到店内和联络中心的员工提供支持。