1. AI背景下的应用场景理论

1.1文献综述

人工智能技术赋能的商业场景，为研究商业模式创新的驱动因素和采纳后的融合机制提供了恰当的技术平台，有利于将商业模式创新的价值增值与新技术创造的知识增值有机融合。但已有的研究对人工智能背景下的商业模式研究仍处于初期阶段。陈皓欣认为智慧商业将成为新的发展趋势，很多企业开始布局其商业智能版图。百度创始人李彦宏认为: “在不久的将来，智能流会像今天的电流一样平静地环绕、支持着我们，在每个环节提供养料，彻底改变人类经济、政治、社会、生活的形态”。另一部分学者识别了人工智能商业模式在特定行业中的价值增值机制，张琪探讨了人工智能在医疗行业中对于驱动经营、自反馈决策优化及个性化服务中的作用。

从商业模式的研究脉络来看，这些研究尽管加入了人工智能的技术要素，但依然集中于人工智能赋能下商业模式的绩效结果和内容特征的描述上，并没有触及人工智能商业模式的前因要素和变革后与传统商业模式的融合分析。

1.2技术采纳模型

商业模式的采纳可以从技术采纳模型中寻找理论基础。

对技术创新采纳的研究中，TOE(Technology-Organization-Environment) 模型较为清晰地将创新采纳的关键要素分为: 技术、组织和环境三个方面。胡保亮认为商业模式创新作为一种创新行为，其采纳问题可以应用TOE模式。

从驱动因素的作用方向来看，商业模式创新受到内外因素的联合作用。一方面在内部因素中，领导者因素尤为受到关注。Martins等指出:企业的高层管理者对外部环境的认知能力也会影响企业商业模式创新。同Doz和Kosonen等认为，组织活动和组织结构的变化将对商业模式创新产生驱动作用，例如企业成本结构的变化，创新和研发方式的变化等。另一方面在外部因素中，胡保亮等提出了跨界知识搜索对商业模式创新的中介作用。

2. AI商业模式运行动机

人工智能背景下的商业模式大致出于两方面动机: 内部（要素的）推力和外部（环境的）压力。

2.1内部推力

从内部组织管理要素来看。一方面领导者是企业采纳AI+商业模式的重要推动力量。领导者具有一定的战略远见和技术趋势的前瞻性，企业越有可能采纳人工智能的商业模式变革方案。另一方面组织内部设有专门的人工智能实验室（研发部门）会促使企业采纳人工智能商业模式。

2.2外部压力

新零售趋势。当前，传统零售行业增长逐渐放缓。截止到2019年1月，线上的消费红利触底，大多数零售企业陷入了赔本局面。通过大量报告分析得出，线下零售的重点在于供应链与运营，而线上零售的核心在于技术能力。中国的线上零售市场基本被 BATG( 百度、阿里、腾讯和京东) 瓜分，线上市场趋于饱和，而线下市场被严重挤占。新零售（或无界零售）旨在寻找线上和线下融合的突破口。将线上的人工智能技术运用到线下，提升线下的运营效率。

图1.人工智能背景下的新模式

3. AI背景下的新零售行业应用场景

当前AI+的商业模式从应用层上来说能够为零售业实现从店铺到用户，从运营到管理的全方位功能。笔者整理的应用场景有四种: 智能商店、店面运营、智能客户管理以及智能供应链。

首先是智能商店，通过人脸识别等技术对顾客进行深度剖析，了解不同类别顾客的产品偏好，实现清晰的用户画像;建立全品类商品的识别和知识图谱，在顾客购买时自动识别并介绍产品详细信息;实现自助收银;通过视觉方案让店面的货架盘点效率提升， 帮助进行店面实时监控和分析。

其次是店面运营。基于销量数据实现智能订货; 基于店铺的销量和客户需求定制店铺的选品策略; 基于单店的定价与组合实现千店千价的智能定价; 根据顾客购买行为与店内库存情况实时促销返利; 通过用户行为分析实现智能商品摆放; 全局优化使配送员在相同工作时间内完成更多订单。

接着是智能客户管理。通过人工智能算法实现个性化推荐、智能会员分级体系、智能线上定价系统和智能客服交互，提升顾客满意度。

最后是智能供应链。根据不同物种的销量与关联，加快新物种的产生，打造柔性供应链; 根据销量预测的单品数据，优化从源头采购的智能规划; 以最高的风控能力为生产方保证充分的资金供应; 通过智能技术实现机器质检，节省人工提高精度。

图2.人工智能零售业解决方案

4.案例分析---永辉超市

零售业是较早实践人工智能模式的行业，其广泛且灵活的市场特征，为人工智能赋能的商业模式提供了具体的场景。

4.1永辉超市

中国本土零售连锁超市，最早起步于福建省福州市，在2003年以前只是一个区域性的小型超市，2004 年确立了以生鲜为主的差异化竞争策略，旨在区别于传统农贸市场“脏乱差”。

永辉超市致力于创建干净有序的购物环境，销售各种海鲜、农副产品、餐桌食品等，门店扩展和发展规模明显加速。2009 年以后平均每年新开业45家门店，在外资连锁超市巨头和本土超市的激烈竞争中依然稳健发展，2010年成功上市，目前在中国大陆范围内有360多家门店。

永辉超市拥有自己的数据团队(DBA) ，自2015年起，永辉超市详细采集了企业的店面运营数据、供应链数据、物流数据、会员数据和财务数据。通过大量的数据基础和积累进行机器学习并实现深度学习的预测。永辉超市逐步通过机器取代人员，不仅能够提高效率，并且能够减少由于人员离职带来的风险。基于人工智能技术所实现的智能商店、智能运营、智能顾客管理、智能供应链管理等应用场景，不仅提高了企业经营效率， 还为该商业模式增加了较高的附加值。

永辉超市提出三大战略布局，分别是云超，云创以及云商。云超是传统零售板块；云创孵化的超级物种、永辉生活，以及提供到家服务的APP；云商是永辉公司配套的供应链板块，即达曼国际+彩食鲜。

永辉超市旗下的超级物种旨在提高传统购物模式下消费者的购物体验，开设了自助收银、APP扫码购、社区服务等各类新服务项目。与此同时，永辉超市还推出了“高端超市+生鲜餐饮”的新业态，对实体零售和线上销售进行融合。

新零售带给传统零售业转型的同时，但依旧存在同业竞争激烈等现象。

综上，人工智能是零售业未来发展的重要发展方向。建议零售行业通过线上线下融合的模式进行探索，并在当前技术起步阶段积累相关技术知识。

图3.超市生鲜供应链体系

作者：滴滴无限 来源：知乎

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