人工智能正在對零售產(chǎn)生影響。

說的更具體一點，聲音識別、圖像識別和數(shù)字化的人工智能算法，會對零售行業(yè)帶來根本性的推動。

人工智能音箱產(chǎn)品，例如亞馬遜Echo、小度在家、都是聲音識別的應(yīng)用。智能音箱相當(dāng)于一個深度學(xué)習(xí)的智能管家，提醒你什么時間應(yīng)該購買什么樣的產(chǎn)品。

圖像識別方面，人臉識別與顧客會員體系掛鉤。顧客到店里，超市會提供更好的服務(wù)；結(jié)賬時的自助掃碼購，會更加節(jié)省時間，讓購物更加便捷。

數(shù)字化的人工智能算法，對進銷存、訂貨、選品、商業(yè)選址都是很有幫助。大數(shù)據(jù)預(yù)測的算法，會根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，加上天氣、節(jié)日、時間段的影響，機器就可以處理進銷存的訂貨、研究用戶的消費行為，對未來的選品和定價都非常有幫助。

智能冷柜則是運用這些最新技術(shù)的新產(chǎn)品，例如Walgreens推出了“智能冷柜”，其實是裝備了攝像頭的冰箱，能夠掃描購物者的臉來推測他們的年齡和性別。

地理信息對零售店而言十分關(guān)鍵。零售商家想知道，人們在買些什么，將購物者按照性別、年齡、收入水平等特征進行分類，從而針對細(xì)分市場進行產(chǎn)品定位。所以這時候大數(shù)據(jù)和AI算法就派上了用場。

比如說，如果Pepsi打算針對年輕女性進行廣告推銷，它可以使用這些智能冷柜收集的數(shù)據(jù)來預(yù)測這個廣告推銷是否有效。

這些機器能夠得出各種有效的推論：如果廣告在Mountain Dew旁展示，年輕女性們可能會買更多的Sprite?；蛘撸恢芾?，年長的女性可能更喜歡在周四晚上買冰淇淋等。

當(dāng)然，應(yīng)用到具體，還應(yīng)該包含“虹膜追蹤”這項技術(shù)，你在哪款商品上多看了幾眼，系統(tǒng)立馬能夠判斷出來。

有些智能冷柜鏡頭系統(tǒng)沒有使用人臉識別技術(shù)，購物者被掃描時不會被識別身份，系統(tǒng)只是對購物者的臉部進行分析來推測他們的年齡和性別。

首先，鏡頭拍攝照片，AI系統(tǒng)進行分析度量，眼距、嘴唇和鼻子之間距離和其它細(xì)微差別等。之后，系統(tǒng)能夠估計這個開門進入的人究竟是一個20來歲的女人，還是一個快50的男人。它使用的是分析技術(shù)，而非人臉識別技術(shù)。

兩者的區(qū)別是非常重要的。在伊利諾斯州，公眾場合地區(qū)使用人臉識別技術(shù)是違反《生物識別隱私法案》（BIPA）的。

Google和Facebook因違反BIPA的集體訴訟打了兩年官司，原告起訴這兩家公司稱他們未經(jīng)同意收集用戶臉部數(shù)據(jù)。例如Nest或Amazon的Ring牌帶人臉識別能力的家用安保攝像頭，在伊利諾斯州不允許使用該功能。

甚至Google那個火得不行的“藝術(shù)自拍”app也被禁了。針對Facebook的起訴1月被駁回，但擁護隱私保護的BIPA法案可能成為世界上所有對人臉識別技術(shù)需要進行監(jiān)管的地區(qū)作為潛在的模版。

去年，加拿大有個商場使用攝像頭來記錄購物者信息，收集信息對片區(qū)偏好的店鋪進行推論。購物者的身份未被收集或儲存，但該商場受到大范圍的強烈抵制，只好停止了該試點行為。

除了智能冷柜，例如在Amazon Go商店——也即無人超市，裝有各式的感應(yīng)器來記錄購物者的消費行為，并從他們Amazon賬戶里進行扣款。最后的數(shù)據(jù)作為對模型反饋的數(shù)據(jù)的一部分，公司從而可以更精準(zhǔn)地對消費者進行廣告定位，也就能賺更多的錢了