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每逢节假日与企业促销活动,海底捞基础设施运维总监冯杰就格外忙碌。

“我们要确保系统运行稳定性与可靠性,应对流量激增与海量订单快速处理;同时,我们还要优化算法,提前安排好食材库存,既不能预估错误,又要做到精准节约。”冯杰说。

目前,海底捞逾千家门店的经营状况不一,算法系统需要根据不同门店以往节假日与促销活动的经营成效,差异化地调配食材库存。

在这个过程,外部因素对算法及数据分析的准确性构成新挑战,包括天气对民众出行就餐的影响、民众口感的变化等。

海底捞决定用AI解决这些挑战。

以进销存系统为例,海底捞通过AI等技术打通“线上预定—线下消费—库存调拨”的全链路:某个菜品订单突增时,系统会实时计算库存,自动向就近仓库补货,库存响应速度从“按天算”被压缩至“按分钟算”。企业的食材库存调配决策也从“事后总结”转向“事中干预”,甚至在某些方面实现“事前预测”。

粒上皇CIO蔡艺铭称,AI对零售业态的“财富创造”效应正与日俱增。他透露,粒上皇在全国设立约2000家门店,促销活动开展期间的单日业务量或达到100万单,这需要企业有稳定的海量订单快速处理能力,才能快速响应用户需求。面对这种情况,粒上皇引入融合AI技术的数据底座系统,在减少运维开支、提升系统性能的同时,满足海量订单快速处理的要求。

AI正重塑零售行业的核心竞争力,给零售企业带来“财富创造效应”。

中国连锁经营协会行业创新部主任田芮丰认为,零售行业已从粗放流量运营转向用户价值的深度挖掘,AI技术贯穿“研、产、供、销、服”全链路,逾九成零售企业认为生成式AI将提升企业生产力。但零售企业的传统IT架构存在数据延迟、系统割裂、资源冗余等问题,难以支撑实时决策与AI创新应用。

在田芮丰看来,面对脉冲式流量冲击与AI变革的双重考验,一个稳定、高效且支持AI应用的数据底座将成为零售企业的制胜关键。

在国产数据库OceanBase(海扬)CEO杨冰看来,零售行业的数字化转型面临三个核心挑战:如何驾驭流量“脉冲式爆发”,如何让数据成为实时决策引擎,以及如何让AI从锦上添花变为基础设施。

AI如何赋能业务提效

“对零售企业而言,数字化转型不仅是采购一套ERP(企业资源规划)或人力资源管理系统,而是从业务、技术、数据等多维度深度重构业务链条,提升企业内部管理效率与更好服务客户。”冯杰说。

为更好推进数字化转型,海底捞已实现会员系统上云,力争实现“千人千面”的智能推荐服务。

冯杰发现,广大会员的需求千差万别,如何精准识别每位会员的个性化需求,又是新挑战。

另一个让冯杰伤脑筋的事情,是数字化转型过程的成本控制。

以往,海底捞做业务数据与客户数据分析时,采取多套数据库,中间通过DTS(数据传输服务)等方式确保数据同步。但此举导致数据分析链路延长和成本偏高。其中一个环节出现问题,会导致整个数据分析系统的停摆。

冯杰意识到,零售企业的数字化转型,一要保证业务稳健运营,二要保证技术架构运行的成本可控,三要支撑流量峰值,其中技术架构建设成本将是重要的考量点。

冯杰开始尝试引入支持AI等前沿技术的数据底座系统,打通“线上预定—线下消费—库存调拨”的全链路,既能根据用户以往餐饮偏好,提供千人千面的餐品推介,又可以针对菜品需求变化状况,实时计算门店库存状况并完成就近补仓。“AI对实时数据的分析,可以让以往只能事后总结的工作,转变成事中干预,甚至做到某定程度的事前预测。”冯杰称。而AI对海底捞产生的最大“财富创造”效应,体现在应对节假日与促销活动导致的脉冲式爆发的业务流量上。企业在食材库存储备调拨、会员线上预定、海量订单快速处理等方面不再是被动应对,而是精准备货与主动管理,既避免食材浪费,又能提升客户满意度。

感受到AI赋能的“财富创造”效应后,海底捞又借助AI技术优化员工排班制度;针对菜品质量与提升丰富度,海底捞也使用AI技术提升管理效率。

冯杰透露,当前成效显著的AI应用场景,主要集中在解决重复劳动力与提升业务数据分析准确性等方面。在他看来,海底捞要做的是让AI这项技术辅助业务,实现真正意义上的提效。此外,通过AI赋能,企业还希望能将以往有益的业务经验转化成数据驱动。“就海底捞的AI发展策略而言,内部管理的AI赋能会优先于外部服务。毕竟,菜品质量与服务体验是海底捞的核心竞争力,企业会投入新万博体育:力量推动AI在内部标准化管理与食品安全管理的应用。”冯杰说。

蔡艺铭也透露,粒上皇也在探索AI在新万博体育:业务场景的应用,包括用户关心的食品安全、内部工作效率提升、驱动业务增长等。“粒上皇虽然属于零食行业,但企业要求新鲜现制,如板栗炒完后不允许隔夜出售。如何做好这项工作,我们一方面借助AI摄像头等技术掌握门店的销售行为,另一方面通过现场督察保障食品安全新鲜。”蔡艺铭说。

AI投入产出比的评估标准

OceanBase公有云事业部总经理尹博学发现,近年来,越来越多的零售企业开始拥抱AI等前沿技术。过去两年,OceanBase旗下云数据库OBCloud已服务逾200家头部零售企业,涵盖鞋服、餐饮、快消、商超、DTC新经济等全零售业态。

在尹博学看来,零售企业之所以积极拥抱这些技术,主要基于四个因素考虑:一是实现交易与数据分析融合,增强企业实时精准决策能力;二是实现多源数据融合,简化数据架构,降低数字化转型过程的系统运维成本;三是加速AI应用落地,有效应对大促、直播等场景流量脉冲式激增下的海量订单快速处理需求;四是提供“千人千面”智能推荐,有效提升客户服务满意度与助力业务持续增长。

尽管AI在零售行业的应用日益广泛,但企业如何精准评估AI的投入产出比,仍缺乏权威标准。

在蔡艺铭看来,客户满意度或许是粒上皇的一项重要评估标准。此外,企业还会使用ROI(投资产出比)衡量AI的投入产出比,如要解决企业的某项内部管理问题,原先需涉及多少业务链条、使用多少人力成本,但在AI赋能提供智能问答服务后,可以节省多少人力成本与业务链条。这也是相对简单的评估标准。

冯杰称,除了客户满意度与人工成本节约等显性评估指标,企业还应关注AI应用的隐性评估指标。比如,企业通过AI建设知识库,可以将以往业务运营经验、业务处理心得、运作制度优化建议等纳入企业知识库,并以AI智能问答形式解决员工在实际工作过程中遇到的困惑与挑战,从而提升整体管理效率与市场快速反应能力。

目前,海底捞通过AI技术,梳理了1994年以来的众多“知识”,这在冯杰看来是一项非常有意义的工作。这或许意味着零售企业需要构建企业专属的AI大模型,方便员工通过后者的智能问答,快速掌握企业的“成功秘诀”。

冯杰认为,零售企业若单独构建一整套向量架构与AI大模型,不但流程复杂且成本昂贵,因此他们会考虑借助第三方AI技术平台的向量化能力与多模能力,帮助海底捞快速将AI大模型能力在业务系统落地,推动企业数字化转型取得成效。

(作者 陈植)

免责声明:本文观点仅代表作者本人,供参考、交流,不构成任何建议。

陈植

长期关注银行、保险、外汇、黄金、企业出海、科技金融、产融结合等领域报道,敏锐深入洞察全球经济趋势与中国经济前景。

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