实体零售的商品决策依赖销售、会员、市场等多维度数据，但数据分散、格式异构，且存在缺失、噪声和样本偏差。生成式AI虽能处理非结构化数据，但可能因噪声产生错误关联。需构建自适应数据清洗框架，平衡数据覆盖度与质量，避免模型输出偏差策略。 品类规划、汰换、引进等Agent目标可能存在冲突（如追求零售门店的品类多样性与快速清仓的冲突），且信息传递延迟或规则模糊易引发决策循环。生成式AI的“黑箱”特性加剧了协作不透明性，实体门店难以追溯责任或调整策略。需通过强化学习协调Agent目标，并设计可解释的决策协议，确保局部优化与全局目标一致。 消费趋势、突发事件（如暴雨等恶劣天气突袭）导致市场快速变化，模型需实时更新，但传统批量训练模式滞后，且生成式AI的复杂结构增加计算成本。需增量学习或轻量化模型可提升实时性。 4. 业务规则与AI决策的融合难点商品出清的运营需兼顾商业逻辑与AI优化结果，但刚性规则难以嵌入模型。生成式AI的生成结果缺乏可解释性，导致规则-模型冲突难以调和。需将业务规则转化为可优化的约束条件，并构建人机协同审核机制，平衡效率与可控性。 多点数智的AI商品出清系统在以上挑战中，通过多年行业客户经验积累，以及先进的技术能力，沉淀出了一套高效精准的AI应用实践方案： 1. 数据收集与预处理：全面收集历史销售数据，涵盖过往数年的销售记录，包括不同季节、节日、促销活动等多维度信息；实时获取收货数据，精确记录每一笔进货的时间、数量、供应商等细节；动态更新实时库存数据，确保数据的准确性。同时，整理门店类型（如社区店、商圈店、大卖场等）、商品类型（生鲜、日用品、食品等）、行业出清思维链（如节日促销出清、换季出清、新品推广出清等）等知识，为模型提供丰富背景信息，以便更精准地识别滞销、临期商品，动态优化清仓策略，涵盖定价、渠道、时效等多个方面。 2. 模型训练与优化：采用先进的深度学习算法，结合时间序列分析、聚类分析等技术，对大量历史数据进行深入学习，挖掘商品销售规律与出清模式。通过不断地迭代训练与参数调整，使模型能够准确预测商品的滞销、临期风险，并给出合理的折扣建议。在模型优化过程中，充分考虑门店的实际运营情况，如商品的保质期、库存成本、市场需求等，确保模型输出的折扣策略既能有效减少损耗，又能最大程度地保留利润空间。 3. 系统集成与应用：将AI模型无缝集成到门店的销售管理系统中，实现自动化的商品出清流程。系统每天定时对库存商品进行扫描与分析，一旦发现滞销或临期商品，立即根据模型给出的折扣建议，自动生成折扣标签与促销方案，并推送给相关销售人员。销售人员只需按照系统提示进行操作，即可完成商品出清工作，大大提高了工作效率与准确性，改变了商家传统的晚间生鲜折扣销售模式，通过AI模型动态算折扣，全链条自动化，既提升毛利又减少人工工作量。 大模型应用：依托大模型构建强大的行业智能体。该大模型经过海量数据的训练，具备强大的语言理解、逻辑推理、知识表示等能力，能够对复杂的零售业务场景进行深度理解和分析，为AI出清系统提供坚实的技术支撑，使其能够精准地识别和处理各种零售业务中的复杂问题，为门店提供智能化的决策支持。 数据驱动优化：充分利用零售数字化系统积累的海量商家独有数据，涵盖商品、销售、库存、会员等多方面的信息，作为模型不断学习与优化的宝贵资源。同时，融合行业know-how，由经验丰富的零售专家对模型进行调试与指导，使各agent在业务环节达专家级决策水准，为零售门店提供精准、高效的智能化服务，助力整体运营效益的提升，实现从传统的人工经验决策到智能化自动决策的转变，推动零售业的数字化转型。 生鲜商品AI出清以20品100家店为标准；按额预估，月收入提升9w+，一天提升利润额3000+元；按率预估，平均20%门店不用再5折出清，商品正价销售率提升10%；每日鲜促销费用减少15%；综合可以将生鲜损耗率控制在3%，保持商品有货率达到98%。 减少商品损耗，降低资源浪费，满足消费者对生鲜等商品品质需求，提升消费体验；改善员工工作强度与难度，助力公司降本增效，间接稳定就业岗位。 目前多点数智已服务591家客户，业务覆盖10个国家和地区。其成功实践为商贸流通领域数字化转型提供了可推广、可复制的标杆案例，推动行业资源高效配置与社会经济可持续发展。
