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"per sfruttare appieno le opportunità di business, il settore della vendita al dettaglio deve analizzare una grande quantità di dati, il che richiede la capacità di raccogliere i dati, salvarli e accedervi quando necessario. pertanto, il settore verticale si basa sul modello generale di grandi dimensioni base la creazione di modelli di grandi dimensioni è particolarmente importante." recentemente, durante l'amazon cloud technology consumer technology summit del 2024, zhang xiangyang, direttore generale di shenpan technology di new hope fresh life group, ha dichiarato in un'intervista ai media tra cui il "daily economic news ".

secondo zhang xiangyang, nell’era dell’informazione e della digitalizzazione, le aziende hanno esplorato come trovare soluzioni ottimali ai problemi aziendali, che di solito comportano il supporto teorico della ricerca operativa, dell’economia quantitativa e della statistica. tuttavia, con l’aumento della quantità di dati e considerazioni, i metodi tradizionali espongono gradualmente problemi di efficienza insufficiente e colli di bottiglia computazionali. pertanto, metodi informatici di nuova generazione come l’apprendimento intelligente sono emersi come nuovi modi per risolvere problemi complessi di vendita al dettaglio.

negli ultimi anni, le nuove tecnologie stanno apportando cambiamenti nel panorama del commercio al dettaglio di consumo: l’introduzione della tecnologia digitale, dell’intelligenza artificiale, in particolare della tecnologia di intelligenza artificiale generativa, sta gradualmente rimodellando il tradizionale rapporto “persone, beni e luogo”, spingendo il settore a diventare sempre più sviluppo intelligente ed efficiente.

in questo contesto, i fornitori di servizi cloud rappresentati da amazon cloud technology, tra cui volcano engine di bytedance e jd cloud, stanno promuovendo attivamente l'applicazione dell'intelligenza artificiale negli scenari di vendita al dettaglio. stanno tutti cercando di digitalizzare il settore della vendita al dettaglio.

la tecnologia cloud di amazon definisce il settore della vendita al dettaglio

i tecnici di amazon cloud technology hanno detto ai giornalisti che nei tradizionali metodi matematici e basati su regole, quando il numero di variabili aumenta, è difficile eseguire un adattamento efficace attraverso metodi matematici. la tecnologia ai, in particolare l’applicazione di modelli di grandi dimensioni, può gestire più variabili e dati e creare modelli in grado di far fronte ad ambienti di dati complessi attraverso l’estrazione automatica delle funzionalità e l’ottimizzazione dei parametri del modello. al fine di ottenere un'ulteriore implementazione negli scenari di consumo.

in effetti, il modello di cooperazione tra amazon cloud technology e canpan technology è particolarmente tipico al momento. la logica alla base della cooperazione tra le due parti è che amazon cloud technology fornisce le funzionalità generali del modello di grandi dimensioni, mentre i fornitori di servizi al dettaglio come canpan technology. costruire su questa base. creare modelli di settore di grandi dimensioni appartenenti a scenari specifici per chiamare e supportare funzionalità sottostanti come la pianificazione delle linee, l'inventario del magazzino, lo stato dei conducenti, l'adeguamento della linea e il monitoraggio della temperatura coinvolti nell'intera catena di fornitura e logistica.

durante l'intervista, il giornalista ha appreso che la cooperazione tra shenpan technology e amazon cloud technology si concentra principalmente sulle tre aree principali di "magazzino", "distribuzione" e "persone". il "magazzino" enfatizza il turnover delle scorte e migliora l'efficienza della circolazione dei prodotti; la "distribuzione" enfatizza il percorso di trasporto intelligente e la consegna rapida; le "persone" enfatizzano il miglioramento dell'efficienza lavorativa dei dipendenti.

queste tre aree principali del settore della vendita al dettaglio hanno un elemento sottostante unificato: i dati.

zhang xiangyang ha detto ai giornalisti che agli albori dell’era dell’informazione, il lavoro di manutenzione dei dati nel settore della vendita al dettaglio si basava principalmente sul lavoro manuale. tuttavia, questo metodo tradizionale presenta due grossi inconvenienti: in primo luogo, è inefficiente e spesso consente solo una gestione post-evento; in secondo luogo, la copertura dei dati è limitata e si concentra principalmente sui dati aziendali necessari, come la distribuzione nel tradizionale erp (enterprise resource planning); sistemi. dati a strati. con il rapido sviluppo della tecnologia iot, questa situazione sta cambiando.

zhang xiangyang, direttore generale di shenpan technology. fonte foto: foto del giornalista stagista zhang zitong.

al giorno d’oggi, le aziende fanno sempre meno affidamento sulla manutenzione manuale dei dati e utilizzano sempre più dispositivi iot per raccogliere direttamente i dati. indipendentemente dal collegamento aziendale in cui ci si trova, i dati richiesti, come temperatura, numero di aperture delle porte, informazioni sui documenti, ecc., possono essere raccolti in tempo reale tramite i corrispondenti dispositivi iot. questa trasformazione non solo migliora notevolmente l’efficienza e l’accuratezza della raccolta dei dati, ma rende anche la copertura dei dati più ampia e approfondita.

prendendo come esempio il settore della logistica, il tradizionale processo di consegna delle merci e di inventario richiede molta partecipazione umana, ma ora questi collegamenti sono sostanzialmente senza personale. attraverso apparecchiature video e sensori iot, il processo di consegna e inventario delle merci può essere completato automaticamente e i dati vengono caricati nel sistema in tempo reale, migliorando notevolmente l'efficienza e la precisione del lavoro.

"l'introduzione della tecnologia internet of things ci consente di comprendere in tempo reale le condizioni effettive di centinaia di magazzini in tutto il paese, compreso il funzionamento e la temperatura dei veicoli online. questo è un enorme miglioramento per noi, che non solo migliora l'efficienza del lavoro, ma ma rende anche le nostre decisioni più accurate e tempestive", ha affermato zhang xiangyang.

prendendo come esempio i prodotti freschi, zhang xiangyang ha affermato che per ottenere una consegna estremamente rapida di prodotti freschi, è necessario predisporre immediatamente un cablaggio intelligente, un monitoraggio completo della temperatura in tempo reale e un allarme tempestivo, ecc. ciò richiede ai produttori di raccogliere dati in tempo reale e fornire un trattamento tempestivo.

ma allo stesso tempo, zhang xiangyang ha anche affermato senza mezzi termini che le due parti hanno dovuto affrontare anche alcune sfide durante il processo di cooperazione. ad esempio, durante un inventario di magazzino, è necessario installare delle telecamere per raccogliere dati, ma si verifica un conflitto tra le specifiche del cablaggio elettrico del magazzino e i requisiti di installazione della telecamera. di fronte a questo dilemma, le due parti hanno finalmente trovato una soluzione che non solo rispettava le normative ma migliorava anche gli affari attraverso una comunicazione e una negoziazione complete.

i fornitori di cloud competono per gli scenari di vendita al dettaglio

poiché la portata del mercato globale del cloud computing continua a crescere, la trasformazione digitale negli scenari di consumo al dettaglio diventerà più profonda. anche fornitori come volcano engine, jd cloud, alibaba cloud e amazon cloud stanno promuovendo attivamente l’applicazione dell’intelligenza artificiale negli scenari di vendita al dettaglio.

nell'agosto di quest'anno, volcano engine ha rilasciato una serie di aggiornamenti di prodotto per i modelli di pouf e ha collaborato con diverse società di vendita al dettaglio per creare la "retail model ecological alliance". zhang wenzhong, fondatore di multipoint dmall e fondatore di wumart group, all'epoca disse senza mezzi termini che il grande modello di alleanza ecologica del commercio al dettaglio è un modo per le società di vendita al dettaglio di stare insieme per riscaldarsi. "dobbiamo abbracciare pienamente l'intelligenza artificiale, non solo per un futuro migliore, ma per la sopravvivenza."

tan dai, presidente di volcano engine, in un'intervista con un giornalista del "daily economic news" aveva detto in precedenza: "questa volta ho scelto il commercio al dettaglio perché ritengo che il commercio al dettaglio copra abbastanza persone e dati e crediamo che qui si possano apportare grandi cambiamenti ., e ci sono enormi barriere industriali e know-how (know-how tecnico) per i terminali, che è anche degno di innovazione”.

jd cloud fa affidamento sui tradizionali vantaggi della catena di fornitura per fornire ai commercianti una gamma completa di soluzioni di intelligenza digitale negli scenari di consumo al dettaglio.

recentemente, jd cloud ha proposto dieci principali scenari industriali, inclusa la vendita al dettaglio digitale intelligente. attraverso il rilascio di cinque principali piattaforme industriali, tra cui la torre di controllo della catena di fornitura, la nuvola di carbonio energetico e la piattaforma di collaborazione della catena di fornitura automobilistica, jd cloud ha ulteriormente consolidato la matrice di prodotto della catena di fornitura dell'intelligenza digitale e arricchito gli scenari di segmentazione del settore dell'intelligenza digitale catena di fornitura. nel campo della vendita al dettaglio, la trasmissione in diretta umana digitale yunyanxi di jd.com è diventata un punto culminante quest'anno.

ovviamente, i principali fornitori di servizi cloud stanno cercando di apportare cambiamenti senza precedenti al settore della vendita al dettaglio attraverso l’intelligenza artificiale, l’analisi dei big data e altri mezzi. è prevedibile che lo scenario del commercio al dettaglio diventerà un altro importante campo di battaglia affinché i fornitori di servizi cloud possano realizzare valore aziendale. tuttavia, in questa competizione, non possiamo limitarci a guardare al livello avanzato della base generale del modello di grandi dimensioni. come comprendere a fondo il processo di business della vendita al dettaglio e fornire soluzioni personalizzate che si adattino veramente alle caratteristiche del settore è il vero obiettivo di questa competizione.

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