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「ビジネス チャンスを最大限に活用するには、小売業界は大量のデータを分析する必要があります。そのためには、データを収集し、保存し、必要なときにアクセスできる必要があります。したがって、業界の垂直方向は一般的な大規模モデルに基づいています。 「大規模なモデルの作成が特に重要です。」最近、2024年のamazonクラウドテクノロジーコンシューマーテクノロジーサミット中に、ニューホープフレッシュライフグループのシェンパンテクノロジーゼネラルマネジャーである張祥陽氏は、「デイリー経済ニュース」などのメディアのインタビューで述べました。 」。

zhang xiangyang 氏によると、情報化とデジタル化の時代において、企業はビジネス上の問題に対する最適な解決策を見つける方法を模索してきましたが、これには通常、オペレーション リサーチ、定量経済学、統計による理論的サポートが含まれます。しかし、データと考慮事項の量が増加するにつれて、従来の方法では不十分な効率と計算のボトルネックの問題が徐々に明らかになります。したがって、複雑な小売問題を解決する新しい方法として、インテリジェント学習などの新世代コンピューティング手法が登場しました。

近年、新しいテクノロジーが消費者小売業の現場に変化をもたらしています。デジタルテクノロジー、人工知能、特に生成aiテクノロジーの導入により、従来の「人、モノ、場所」の関係が徐々に再構築され、業界はより一層の変化を遂げています。インテリジェントで効率的かつ人間的な開発。

これに関連して、bytedance の volcano engine や jd cloud などの amazon cloud technology に代表されるクラウド ベンダーは、小売業界のデジタル化の余地を見つけようと積極的に推進しています。

amazonのクラウドテクノロジーが小売業界をレイアウトする

アマゾンクラウドテクノロジーの技術者らは記者団に対し、従来のルールベースの数学的手法では、変数の数が増えると数学的手法で効果的なフィッティングを実行するのが困難だと語った。 ai テクノロジー、特に大規模モデルのアプリケーションでは、より多くの変数とデータを処理でき、自動特徴抽出とモデル パラメーター調整を通じて複雑なデータ環境に対応できるモデルを構築できます。消費シナリオへのさらなる実装を実現するため。

実際、amazon クラウド テクノロジーと canpan テクノロジー間の協力モデルは、現在特に典型的です。両者間の協力の基礎となるロジックは、amazon クラウド テクノロジーが基礎となる一般的な大規模モデル機能を提供し、canpan テクノロジーなどの小売サービス プロバイダーが提供するというものです。これに基づいて、特定のシナリオに属する大規模なインダストリ モデルを作成し、サプライ チェーンと物流全体に関わるライン スケジュール、倉庫在庫、ドライバーのステータス、ライン調整、温度監視などの基礎的な機能を呼び出してサポートします。

記者はインタビュー中に、shenpan technologyとamazon cloud technologyの協力が主に「倉庫」、「流通」、「人」の3つの中核分野に焦点を当てていることを知りました。 「倉庫」は在庫回転率の向上と商品流通効率の向上、「物流」はインテリジェントな輸送ルーティングと迅速な配送を重視、「人」は従業員の作業効率の向上を重視します。

小売業界のこれら 3 つの主要分野には、データという統一された基礎要素があります。

張祥陽氏は記者団に対し、情報化時代の初期には小売業界のデータ保守作業は主に手作業に頼っていたと語った。ただし、この従来の方法には 2 つの大きな欠点があります。1 つは、非効率であり、多くの場合、イベント後の管理しか実現できないこと、2 つ目は、データの対象範囲が限られており、主に従来の erp (エンタープライズ リソース プランニング) での配布など、必要なビジネス データに焦点を当てていることです。システムのレイヤーデータ。 iot テクノロジーの急速な発展により、この状況は変わりつつあります。

shenpan technology のゼネラルマネージャー、zhang xiangyang 写真提供: インターン記者 zhang zitong による写真。

現在、企業は手動によるデータ保守にますます依存しなくなり、iot デバイスを使用してデータを直接収集することが増えています。どのビジネスリンクにいても、温度、ドアの開閉回数、文書情報などの必要なデータを、対応するiotデバイスを通じてリアルタイムに収集できます。この変革により、データ収集の効率と精度が大幅に向上するだけでなく、データの対象範囲がより広く、より深くなります。

物流業界を例にとると、従来の貨物の引き渡しと在庫のプロセスには多くの人の関与が必要ですが、現在ではこれらのリンクは基本的に無人化されています。映像機器とiotセンサーにより、商品の受け渡しや棚卸しが自動で完了し、データがリアルタイムにシステムにアップロードされるため、作業効率と正確性が大幅に向上します。

「モノのインターネット技術の導入により、オンライン車両の稼働状況や温度など、全国数百の倉庫の実際の状況をリアルタイムで把握できるようになりました。これは当社にとって大きな進歩であり、作業効率が向上するだけでなく、しかし同時に、私たちの決定がより正確かつタイムリーになります」と張翔陽氏は語った。

生鮮食品を例に挙げると、張祥陽氏は、生鮮食品の極めて迅速な配送を実現するには、インテリジェントな配線、フルリンクのリアルタイム温度監視、早期警告などを即座に手配する必要があると述べました。これには、メーカーが収集する必要があると述べました。データをリアルタイムに取得し、タイムリーな対応を提供します。

しかし同時に、張祥陽氏は、両国は協力の過程でいくつかの課題にも直面しているとも率直に述べた。たとえば、倉庫の棚卸し中にデータを収集するためにカメラを設置する必要がありますが、倉庫の電気配線の仕様とカメラの設置要件の間に矛盾があります。このジレンマに直面した両社は、最終的に、規制を遵守するだけでなく、十分なコミュニケーションと交渉を通じてビジネスを改善する解決策を見つけました。

クラウドベンダーは小売シナリオをめぐって競争する

世界のクラウド コンピューティング市場の規模が拡大し続けるにつれて、小売消費シナリオにおけるデジタル変革はさらに深刻なものになるでしょう。 volcano engine、jd cloud、alibaba cloud、amazon cloud などのベンダーも、小売シナリオでの ai の適用を積極的に推進しています。

今年8月、ボルケーノエンジンはビーンバッグモデルの一連の製品アップグレードをリリースし、多くの小売企業と提携して「小売モデルエコロジカルアライアンス」を設立した。 multipoint dmall の創設者であり wumart group の創設者でもある zhang wenzhong 氏は当時、小売大型モデルのエコロジー提携は小売企業が暖かさを求めて団結する方法であると率直に語った。 「私たちは、より良い未来のためだけでなく、生き残るためにも ai を全面的に受け入れる必要があります。」

ボルケーノ・エンジン社のタン・ダイ社長は以前、「デイリー・エコノミック・ニュース」の記者とのインタビューで次のように語った。「今回、小売業を選んだのは、小売業で十分な人材とデータをカバーできると感じたからであり、ここで大きな変化を起こすことができると信じているからです」 、端末には大きな業界の壁とノウハウ（技術的ノウハウ）があり、それもイノベーションに値するものです。」

jd cloud は、従来のサプライ チェーンの利点を活用して、小売消費シナリオにおけるあらゆる種類のデジタル インテリジェンス ソリューションを販売者に提供します。

最近、jd cloud はデジタル スマート リテールを含む 10 の主要な産業シナリオを提案しました。サプライチェーンコントロールタワー、エネルギーカーボンクラウド、自動車サプライチェーンコラボレーションプラットフォームを含む5つの主要産業プラットフォームのリリースを通じて、jdクラウドはデジタルインテリジェンスサプライチェーンの製品マトリックスをさらに統合し、デジタルインテリジェンスの業界セグメンテーションシナリオを充実させました。サプライチェーン。小売分野では、jd.comのyunyanxiデジタルヒューマン生放送が今年のハイライトとなった。

大手クラウドサービスプロバイダーがaiやビッグデータ分析などの手段を通じて小売業界に前例のない変化をもたらそうとしているのは明らかだ。小売シナリオは、クラウド サービス ベンダーがビジネス価値を実現するためのもう 1 つの重要な戦場になることが予測されます。しかし、このコンペティションでは、一般的な大規模モデルベースの高度なレベルだけを見ることはできず、小売業のビジネスプロセスをいかに深く理解し、業界の特性に真に適合したカスタマイズされたソリューションを提供するかが、このコンペティションの真の焦点です。

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