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起草背景
人工智能技术正在快速发展,特别是在零售行业有越来越多的应用,一些应用提升了运营效
率,改善了消费体验,提高了客户服务能力,已成为推动行业进步的重要力量。
有的应用在线上已经较为普遍,如虚拟导购、智能设计、智能推荐等。在线下门店,人工智
能同样应用广泛,例如智能货架管理,实现实时监测库存、自动补货功能,从而降低缺货风
险。智能分析工具根据顾客购物习惯和流量分布,优化店面布局和产品摆放。智能停车系统
缩短停车寻位时间,提升到店体验。除此之外,人工智能还能够在客群画像和信息搜集方面
发挥作用,通过分析顾客行为数据,零售商能更准确地定位目标市场和消费者需求。
然而,随着人工智能在零售行业的广泛应用,也带来了一系列法律、合规、数据安全和隐私
保护方面的挑战。为了引导行业合法合规高效地应用人工智能技术,中国百货商业协会组织
了“零售行业应用人工智能专项课题组”,由课题组牵头起草了本原则,作为零售企业合理
和安全应用人工智能技术的参考。
一般性原则
1.人工智能零售行业应用的目标
(1)降本增效:应用人工智能,机器学习等技术手段,优化企业管理流程,帮助零售企
业提高效率、降低成本、提高销售额。
(2)提升消费体验和顾客忠诚度:通过人工智能提供个性化推荐、智能导购、智能客服
智能化服务手段,为消费者提供更加便捷、个性化的购物体验,提高消费者满意度
和忠诚度。
(3)实现可持续发展:通过人工智能,帮助企业实现低碳可持续发展,提升竞争力。
(4)市场洞察和趋势预测:利用人工智能进行深入的市场分析和消费趋势预测,帮助零
售企业更好地理解市场动态,预测未来的消费趋势。
(5)优化供应链:应用人工智能技术优化供应链管理,包括库存预测、物流规划、以及
供应商管理,确保供应链的高效和弹性,减少断货和过剩库存的风险。
(6)数据驱动的决策制定:通过数据建模与分析,帮助管理者进行经营决策,提高决策
的准确性和效率。
(7)个性化精准营销:借助人工智能分析消费者行为和偏好,实现更加精准和个性化的
营销策略,提高营销效果和投资回报率。
2.内部管理与风险管控原则
(1)合规性:人工智能的应用需遵守我国相关法律法规的要求。确保对人工智能系统进
行持续的监督和定期审计,以评估系统性能、检测潜在的偏差和问题,并确保系统
的持续优化和符合标准。
(2)合理性:人工智能的决策基于算法模型,应建立在企业数据准确性和模型训练有效
的基础上。在应用推出时采取谨慎态度,需要评估企业自身数据能力和模型算法的
准确度,避免因算法存在缺陷或错误对自身及行业造成负面影响。
(3)真实性,要保证企业数据的真实性,避免用假数据、和事实不符的的数据,训练人
工智能模型,使人工智能模型给出错误的决策或推荐。
(4)安全性:零售行业应用人工智能时,应建立完善的风险管理机制,制定风险管理策
略和流程,核心数据脱敏和加密处理,建立数据安全治理体系,明确风险责任人和
应对措施,避免滥用非业务相关的人工智能能力或模型,具有完善的权限管理机
制,实现应用可追溯,可控制,确保数据隐私和安全风险、不发生数据泄露、任意
滥用等安全问题。
(5)透明性:零售企业应确保人工智能系统的决策过程具有可解释性和可理解性,使消
费者和相关利益方能够理解其决策原理和运行机制。同时,应向各方明确说明人工
智能技术的使用目的、范围和限制,以及应用过程中可能存在的风险和不确定性。
(6)以人为本:人工智能在某些方面可能会替代人类的工作,企业需采取符合自身特点
的应用方式,加强员工培训提高技能以适应新的行业需求,并平衡人工智能和企业
人力资源的关系,实现人工智能和人力资源的有机结合。
(7)符合道德伦理:人工智能的应用中,应符合社会主义核心价值观,避免引发道德和
伦理的问题,需要零售商在应用时进行谨慎考虑和决策。
(8)尊重知识产权:在算法设计、训练数据的选择上,尊重他人知识产权,对图片、音
频、视频等生成内容进行显著标识,不侵犯他人合法权益。
3.服务消费者(顾客)的关系原则
(1)以顾客为中心:零售行业
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