華爲X天虹：塑造AI+零售新標杆，深耕零售行業垂直模型
（原標題：華爲X天虹：塑造AI+零售新標杆，深耕零售行業垂直模型）
新一代消費者小婕在天虹商場附近的家中，偶然發現天虹導購的朋友圈推薦了一款4釐米增高的戶外運動鞋，這正是她心儀的產品。由於她新買的冬季加絨牛仔褲需要一雙增高鞋來搭配，這給了她一個外出的完美藉口。
到達商場後，小婕跟隨AI導購的指引，通過商場精心設計的動線，輕鬆找到了門店，那款熱門鞋款被放置在顯眼的位置。試穿後，她迅速前往收銀臺結賬。小婕通過掃描小票，不到5秒就通過了關鍵信息的審覈，完成購物積分，節省了線下排隊時間。
這種服務升級背後，是天虹的數智化轉型成功實踐。AI導購和AI拍小票積分功能只是其用戶體驗環節AI化的初步嘗試。今年9月，天虹與華爲共同發佈了“靈智百靈鳥AI大模型”，爲未來商場的構想提供了更具體的藍圖。
一、十年變遷，AI開闢新路
“後疫情時代下，零售行業的復甦並未如預想中的那麼迅猛，在面對互聯網消費購物的衝擊下，實體零售企業目前正處於轉型的重要時期，如何提升存量市場發展的競爭力成爲了更重要的話題”，在近期發佈的《生成式人工智能零售業全景探索白皮書》（下文稱“白皮書”）中寫到，“對於企業而言，如何做到改善產品服務、改善用戶體驗並提高生產效率更是成爲了重中之重。”
這樣的背景下，人工智能爲零售行業提供了一種新思路。一場從傳統零售到數字化轉型的變革風潮正撲面而來，智能化成爲了零售業破冰的關鍵動力，在白皮書中也爲零售企業提供了大量AI+零售的權威指導和標杆案例參考。
二、數智創新，重塑垂直領域
連續多年進入中國連鎖經營協會（CCFA）發佈的“中國連鎖百強”TOP 20榜單的天虹，根據不同目標顧客需求，以百貨、購物中心、超市三大業態線上線下融合的數字化、體驗式新零售、智慧供應鏈爲底層能力，打造“天虹”、“君尚”、“sp@ce”等核心品牌。
天虹研究發現，現有的AI大模型難以滿足零售業複雜的業務需求，如消費者行爲分析、庫存和供應鏈管理等場景。許多解決方案缺乏實際行業數據，因此，零售業需要專屬的AI技術來適應具體運營場景。天虹及其科技子公司靈智數科憑藉其在業務場景和數據的積累以及零售數字化技術能力，已具備開發專屬於零售行業大模型的潛力。
在這樣一條短期爆發式增長的賽道里，與零售AI強相關的核心要素有四個：對業務場景的理解、高質量數據集、適配的算法和高性能的算力資源。華爲作爲少數提供全棧AI解決方案的廠商之一，正在積極聯合夥伴打造昇騰AI生態。以系統級架構創新，打造了極致性能、極簡易用、生態開放的全場景人工智能平臺；沉澱標準AI工作流，工具鏈支持百模千態的模型算法開發，最大化經驗複製，降低開發門檻，交付週期從月級優化到天級；AI數據治理，爲模型訓練提供高質量訓練數據；多樣化算力統一調度，算力性能相比同行提升30%以上，爲零售AI提供澎湃算力。
今年9月，天虹與華爲聯合發佈的“靈智百靈鳥AI大模型”，正是專爲零售行業打造的垂直AI大模型，其算法和數據量均爲行業領先——該模型基於自主創新的昇騰AI平臺，融合通用大模型和多元算法，利用天虹業務數據、外部公開數據及開源行業數據集，結合實戰經驗訓練而成。它專注零售需求，考慮實際業務操作，構建了全面的行業語料庫，實現高效輸入輸出。
三、效率倍增，深耕場景
如果說數字化是打通了一個又一個信息孤島，讓企業內部信息流暢起來，那麼AI則是使得這個過程幾何倍增速。通過天虹多年來沉澱的顧客畫像、交易數據、營銷方案、優惠活動、運營策略等多場景的數字訓練、精確優化，最終生成的靈智百靈鳥AI大模型，給到消費者煥新的購物體驗，大幅提高了企業經營效率。
AI的落地成功依賴於精確的應用場景。不同場景的需求決定了AI技術的選擇與數據處理方式，只有在合適的環境中，其才能發揮最大效能。在白皮書中，將AI在連鎖經營的應用場景劃分成了面向消費者服務的業務場景，稱爲“前臺”，以及面向內部服務的場景，稱爲“後臺”。
那麼，結合靈智百靈鳥AI大模型的零售業務有多大變化？我們分前臺和後臺去剖析：
首先是新老客戶的營銷上。在老客戶維繫中的會員粘性維護這個核心場景中，靈智百靈鳥AI通過首購二次復購模型，挖掘會員購物數據，精準識別復購機會，實現個性化營銷。相較傳統營銷方式，該模型能夠輔助轉化率提升40%。
而在新客戶的拓展上，其擴客模型能夠精準定位潛在客戶，通過定製化的營銷策略提高廣告投放效率，藉助商品偏好模型，精準捕捉每位消費者的個性化需求，推送定製化商品推薦，極大提升了顧客的購物體驗與商品轉化率。
另一個效率指數級增長的前臺場景是內容生成部分。以前，天虹每個門店都需要配備2-3名設計師，從事重複性的宣傳設計工作，約400名設計師每天處理大量的平面設計任務。通過引入AIGC設計平臺後，其優化了設計流程，總部將選品信息上傳後，AI能根據需求自動生成多個宣傳素材並適配不同的宣傳點位，解決了設計師工作負擔過重、設計週期長的問題。原本需要3小時完成的一個產品頁面製作，在AI的介入下，縮短到30分鐘，效率提升了80%，而在雙11的促銷活動中，AI迅速生成了多款適合各地門店的宣傳設計，減少了設計人員的時間消耗，並且保證了設計質量的一致性和精確性。
而在用戶體驗上，天虹通過AI導購和客服系統爲顧客提供個性化的購物建議和產品信息。顧客可以通過AI系統快速獲取商品的詳細信息，包括價格、促銷活動以及產品的對比分析等，從而幫助顧客更好地做出購買決策。這種智能化的服務不僅提升了顧客滿意度，也優化了導購人員的工作負擔；而對於顧客提出的積分審覈慢和積分到賬慢的反饋，則通過OCR識別技術，AI可以自動掃描並解析不同類型的小票，快速獲取關鍵信息，並實時完成審覈，整個過程僅需5秒鐘，積分快速到賬，顧客則可以使用積分支付停車費用。
至於白皮書提及的後臺場景中，天虹也通過靈智百靈鳥AI達到了效率翻倍。
在新員工培訓方面，藉助數字員工這個超強輔助，讓新員工成爲了一個個“超級個體”——新員工通過與數字員工的對話，可快速瞭解公司產品、規章制度等必要信息，無需通過繁瑣的人工培訓過程，進一步提高了入職效率，減少了人力資源管理的壓力；此外，在數字員工的幫助下，新員工還能快速查詢個人假勤信息、工作任務等內容。
而在經營決策方面，天虹的指標平臺與AI深度結合，使得管理層在制定決策的過程中更加科學高效。通過靈智百靈鳥AI，管理層可以快速查詢經營相關數據，基於歷史營銷案例，AI還可以提供相關的優化建議；當銷售遇到瓶頸時，AI能夠即時提供建議，幫助調整庫存分佈和促銷策略等等。
結語：
歷經十年沉浮，步入AI時代的零售業或將迎來轉機。隨着靈智百靈鳥AI大模型這樣零售垂直大模型的問世以及天虹的案例實戰，極大地證明了AI技術在零售行業轉型中的巨大潛力和價值，而在不斷翻涌的AI浪潮中，靈智百靈鳥AI大模型基於華爲AI全棧解決方案優勢和天虹的龐大數據，未來持續的走深向實，會在更多的零售場景擦出不一樣的火花。
華爲致力於打造業界領先的、全棧AI生態，持續與行業場景深度融合，解難題，做難事，來滿足零售企業的差異化需求，使能“百模千態”，攜手零售企業加速走向智能化。零售行業將衍生出怎樣的新物種？我們拭目以待。
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