場景描述

多點數智的AI商品出清係統在應用生成式AI技術的過程中，主要麵臨以下挑戰：

1. 多源數據融合與質量風險

實體零售的商品決策依賴銷售、會員、市場等多維度數據，但數據分散、格式異構，且存在缺失、噪聲和樣本偏差。生成式AI雖能處理非結構化數據，但可能因噪聲產生錯誤關聯。需構建自適應數據清洗框架，平衡數據覆蓋度與質量，避免模型輸出偏差策略。

2. 多智能體協作的目標衝突

品類規劃、汰換、引進等Agent目標可能存在衝突（如追求零售門店的品類多樣性與快速清倉的衝突），且信息傳遞延遲或規則模糊易引發決策循環。生成式AI的“黑箱”特性加劇了協作不透明性，實體門店難以追溯責任或調整策略。需通過強化學習協調Agent目標，並設計可解釋的決策協議，確保局部優化與全局目標一致。

3. 動態市場的模型適應性不足

消費趨勢、突發事件（如暴雨等惡劣天氣突襲）導致市場快速變化，模型需實時更新，但傳統批量訓練模式滯後，且生成式AI的複雜結構增加計算成本。需增量學習或輕量化模型可提升實時性。

4. 業務規則與AI決策的融合難點商品出清的運營需兼顧商業邏輯與AI優化結果，但剛性規則難以嵌入模型。生成式AI的生成結果缺乏可解釋性，導致規則-模型衝突難以調和。需將業務規則轉化為可優化的約束條件，並構建人機協同審核機製，平衡效率與可控性。

解決方案

多點數智的AI商品出清係統在以上挑戰中，通過多年行業客戶經驗積累，以及先進的技術能力，沉澱出了一套高效精準的AI應用實踐方案：

1. 數據收集與預處理：全麵收集曆史銷售數據，涵蓋過往數年的銷售記錄，包括不同季節、節日、促銷活動等多維度信息；實時獲取收貨數據，精確記錄每一筆進貨的時間、數量、供應商等細節；動態更新實時庫存數據，確保數據的準確性。同時，整理門店類型（如社區店、商圈店、大賣場等）、商品類型（生鮮、日用品、食品等）、行業出清思維鏈（如節日促銷出清、換季出清、新品推廣出清等）等知識，為模型提供豐富背景信息，以便更精準地識別滯銷、臨期商品，動態優化清倉策略，涵蓋定價、渠道、時效等多個方麵。

2. 模型訓練與優化：采用先進的深度學習算法，結合時間序列分析、聚類分析等技術，對大量曆史數據進行深入學習，挖掘商品銷售規律與出清模式。通過不斷地迭代訓練與參數調整，使模型能夠準確預測商品的滯銷、臨期風險，並給出合理的折扣建議。在模型優化過程中，充分考慮門店的實際運營情況，如商品的保質期、庫存成本、市場需求等，確保模型輸出的折扣策略既能有效減少損耗，又能最大程度地保留利潤空間。

3. 係統集成與應用：將AI模型無縫集成到門店的銷售管理係統中，實現自動化的商品出清流程。係統每天定時對庫存商品進行掃描與分析，一旦發現滯銷或臨期商品，立即根據模型給出的折扣建議，自動生成折扣標簽與促銷方案，並推送給相關銷售人員。銷售人員隻需按照係統提示進行操作，即可完成商品出清工作，大大提高了工作效率與準確性，改變了商家傳統的晚間生鮮折扣銷售模式，通過AI模型動態算折扣，全鏈條自動化，既提升毛利又減少人工工作量。

關鍵技術：

大模型應用：依托大模型構建強大的行業智能體。該大模型經過海量數據的訓練，具備強大的語言理解、邏輯推理、知識表示等能力，能夠對複雜的零售業務場景進行深度理解和分析，為AI出清係統提供堅實的技術支撐，使其能夠精準地識別和處理各種零售業務中的複雜問題，為門店提供智能化的決策支持。

數據驅動優化：充分利用零售數字化係統積累的海量商家獨有數據，涵蓋商品、銷售、庫存、會員等多方麵的信息，作為模型不斷學習與優化的寶貴資源。同時，融合行業know-how，由經驗豐富的零售專家對模型進行調試與指導，使各agent在業務環節達專家級決策水準，為零售門店提供精準、高效的智能化服務，助力整體運營效益的提升，實現從傳統的人工經驗決策到智能化自動決策的轉變，推動零售業的數字化轉型。

成效

1、經濟效益：

生鮮商品AI出清以20品100家店為標準；按額預估，月收入提升9w+，一天提升利潤額3000+元；按率預估，平均20%門店不用再5折出清，商品正價銷售率提升10%；每日鮮促銷費用減少15%；綜合可以將生鮮損耗率控製在3%，保持商品有貨率達到98%。

2、社會效益：

減少商品損耗，降低資源浪費，滿足消費者對生鮮等商品品質需求，提升消費體驗；改善員工工作強度與難度，助力企業降本增效，間接穩定就業崗位。

3、行業價值：

目前多點數智已服務591家客戶，業務覆蓋10個國家和地區。其成功實踐為商貿流通領域數字化轉型提供了可推廣、可複製的標杆案例，推動行業資源高效配置與社會經濟可持續發展。