Trí tuệ nhân tạo trong hệ thống bán lẻ cơ hội và thách thức

Trí tuệ nhân tạo hệ thống bán lẻ - Cơ hội thách thức Tóm tắt: Mục đích nghiên cứu xác định lợi ích thiết thực rủi ro liên quan đến việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) bán lẻ giải pháp phát triển khung phần mềm (Framework) để tích hợp công nghệ AI hệ thống thông tin công ty bán l ẻ Bài viết đưa nhiều giải pháp với lợi ích nguy r ủi ro sử dụng AI bán l ẻ, phân đoạn khác chuỗi giá trị (CECoR), từ việc cải thiện trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CE) với trợ giúp hệ thống ảo (Chatbot, trợ lý ảo ), giảm chi phí, tăng doanh thu đ ề xuất sản phẩm ưu đãi chiết khấu cá nhân hóa Khung đề xuất tập trung vào hồ sơ khách hàng bao g ồm khuyến nghị việc triển khai AI công ty bán lẻ, từ quan điểm CECoR Khung CECoR có th ể cơng cụ hữu ích cho chun gia bán lẻ AI, cung cấp hướng dẫn chung để bắt đầu giám sát dự án tích hợp AI hệ thống thông tin công ty Giới thiệu Trong môi trường kinh doanh siêu kết nối ngày nay, tổ chức buộc phải sử dụng hệ thống, chế công cụ cho phép họ đạt lợi cạnh tranh Với nhiều ứng dụng đa dạng, AI coi đột phá mang tính cách mạng cho phép mơ trí thông minh người, thay người nhiệm vụ phức tạp Các khía cạnh nghiên cứu đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, điều khiển đối tượng Bán lẻ ngành có nhiều ứng dụng thành công công nghệ AI không ngừng phát triển Các cơng nghệ khác có tác động đáng kể đến bán lẻ như: Tự động hóa quy trình (Robotic Process Automation - RPA), vạn vật kết nối (Internet of Things - IoT), thực tế ảo/tăng cường (VR/AR), Robot xe tự hành Mặt khác, vấn đề chi phí xếp lại nguồn nhân lực q trình tích hợp cơng nghệ AI, cịn vấn đề nhận thức khách hàng uy tín công ty cách thức cụ thể mà máy móc thuật tốn quản lý lượng lớn thơng tin cá nhân đư ợc thu thập Đó điển hình cho thách thức lớn tổ chức bán lẻ yêu cầu cách xử lý thích hợp bối cảnh quản lý rủi ro liên quan đến AI Để đảm bảo lợi cạnh tranh cách áp dụng công nghệ mới, nhà bán lẻ phải xem xét ba yếu tố chính: (1) Cải thiện trải nghiệm người tiêu dùng; (2) Giảm chi phí; (3) Tăng doanh thu l ợi nhuận kinh doanh Nghiên cứu nhằm xác định làm bật lợi ích, thách thức việc triển khai công nghệ AI bán lẻ theo ba yếu tố Các công ty lĩnh v ực bán lẻ tận dụng việc tích hợp kỹ thuật thuật tốn AI hệ thống thơng tin họ Để đạt mục tiêu này, lĩnh vực hoạt động xác định hai câu hỏi: (1) “Từ góc độ CECoR, lợi ích rủi ro tạo nhà bán lẻ triển khai AI gì?”; (2) “Việc khởi xướng, quản lý dự án tích hợp cơng nghệ AI hỗ trợ nào?” Bài viết có hai phần chính: Phần đầu tập trung vào lợi ích sử dụng AI bán l ẻ phân tích từ quan điểm CECoR Phần thứ hai mô tả cụ thể hội thách thức việc tích hợp AI với hệ thống thơng tin kết nghiên cứu: Khung khái niệm CECoR, kịch minh họa cách kiến trúc tích hợp CECoR, với khía cạnh liên quan đến rủi ro vấn đề triển khai thực tế Lợi ích AI bán lẻ Được định nghĩa hệ thống có khả thu thập - phân tích liệu học sau áp dụng kiến thức để đạt kết định thực nhiệm vụ thơng qua hành vi thích ứng, AI bao gồm nhiều lĩnh vực người, có th ể kể đến: Học máy (Machine Learning - ML); Học sâu (Deep Learning - DL), dựa kỹ thuật mạng thần kinh nhân tạo thực nhiệm vụ học phức tạp sử dụng khả xử lý nâng cao để tạo liên kết, phân loại, nhóm hồi quy, cách phân tích khối lượng lớn liệu Mạng sâu (Deep Neural Networks - DNN) kết hợp nhiều tác vụ ML tận dụng công nghệ tiên tiến khác, chẳng hạn điện toán đám mây, IoT liệu lớn (Big Data), cho phép thuật toán ML quản lý nhiều liệu khác (video, âm thanh, văn b ản) để cải thiện độ xác dự báo nhu cầu sản phẩm cách phân tích hành vi khách hàng Hơn nữa, cách tận dụng cơng ngh ệ tính tảng kỹ thuật số khác, công ty bán l ẻ tăng khả quảng bá mở rộng hoạt động kinh doanh họ toàn cầu Một là, cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua công ngh ệ AI Sự phát triển thương mại điện tử tăng trưởng theo cấp số nhân liệu khách hàng góp phần dự đốn hành vi cải thiện trải nghiệm người tiêu dùng (Consumer Experience - CE) Theo Maghraoui Belghith (2019), liệu chia sẻ Internet thập kỷ qua vượt liệu lịch sử nhân loại Do đó, tổ chức phân tích khai thác liệu cách đạt lợi khác biệt Các công nghệ nhận dạng ngôn ngữ Chatbot cải thiện CE thông qua việc cung cấp dịch vụ 24/7, đồng thời giảm khối lượng giao dịch trực tiếp đến nhân viên Chatbot cung c ấp dịch vụ tạo mẫu cá nhân, sử dụng tùy chọn ảnh đặt câu hỏi phong cách người mua, tạo hồ sơ phong cách cho khách hàng Cơng ngh ệ nhận dạng giọng nói liên quan đến việc sử dụng trợ lý ảo, thực nhiều tác vụ khác (nhận lệnh qua điện thoại, tìm kiếm thơng tin, gửi khuyến nghị cho khách hàng ) Bằng cách chuyển giọng nói thành văn bản, lệnh khách hàng truyền tới hệ thống nhận đơn đặt hàng, tự động qua email Công nghệ nhận dạng trực quan dựa trợ lý ảo xác định hình dạng người, theo dõi trạng thái lô hàng sản phẩm, mở tài khoản từ xa phát sở thích người dùng Internet số thương hiệu định Ví dụ, cách sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nhà bán lẻ xác định người mua sắm thường xuyên chủ thể khách hàng thân thiết họ bước vào cửa hàng Bảng hiệu kỹ thuật số lĩnh vực bán lẻ, kết hợp với nhận dạng khn mặt phân tích liệu lớn, nhắm mục tiêu trực tiếp đến khách hàng cụ thể dựa hành vi mua hàng trước họ Các cơng nghệ sử dụng Robot tự động cho phép thực hoạt động nhiệm vụ cách thích ứng hành vi với mơi trường Một cách nhà bán l ẻ sử dụng Robot cửa hàng để giúp khách hàng tìm th sản phẩm họ cần Sự tị mị khách hàng muốn xem chúng hoạt động khiến Robot bán lẻ trở thành đòn bẩy quan trọng việc áp dụng thương hiệu cải thiện CE Công ngh ệ phân tích dự đốn cho phép cơng ty l ớn dự đoán hành vi khách hàng tương lai cách sử dụng mẫu hành vi khứ tại, từ chứng minh cho quy ết định chiến lược họ Các phân tích dự đốn xác định khách hàng khơng hài lịng đ ể phát tình rủi ro, giúp giảm tỷ lệ công ty bị ngừng trệ Hai là, tiết kiệm chi phí Ngồi vấn đề cải thiện trải nghiệm khách hàng tăng doanh thu, v ấn đề giảm chi phí cần xem xét cẩn thận đánh giá tác đ ộng công nghệ cơng ty bán l ẻ Có số khả giúp tiết kiệm chi phí dựa AI: Tiếp cận hiệu người tiêu dùng mục tiêu, giảm lực lượng lao động tối ưu hóa hàng tồn kho (i) Tiếp cận người tiêu dùng mục tiêu với chi phí thấp Thời điểm yếu tố quan trọng bán lẻ: Cung cấp thông điệp phù hợp cho khách hàng vào thời điểm định gia tăng đáng k ể doanh số bán hàng Áp d ụng công nghệ Big Data, chẳng hạn phân tích dự đốn, nhà bán l ẻ “ước tính” hành vi c người tiêu dùng điều chỉnh dịch vụ họ cho phù hợp Hàng chục terabyte liệu tích hợp với liệu lịch sử hàng triệu khách hàng hàng tỷ hành trình sản phẩm bán Các công cụ hỗ trợ AI xử lý khối lượng liệu ngày tăng v ới địi hỏi kỹ thuật, thời gian chi phí hệ thống máy tính gặp lỗi hay gián đoạn, tiết kiệm chi phí đáng k ể (ii) Giảm nhân công Các công nghệ cảm biến, di động AI mang đến khả thay người Công nghệ kệ thông minh, mắt lưới cảm biến, tách sóng quang, micrơ c ảm biến thu thập liệu tình trạng sản phẩm gửi thông báo cho nhân viên cửa hàng số lượng sản phẩm số lượng xác định trước; ngồi ra, AI dựa khoảng khơng quảng cáo theo thời gian thực cho phép c ửa hàng cập nhật giá tự động cho tất sản phẩm hết hạn vào ngày Do đó, kệ thơng minh tự quản lý nên nhân viên cửa hàng không cần định kỳ kiểm tra kho sản phẩm kệ, tổng hợp liệu thu thập gửi cho người phụ trách (iii) Tối ưu hóa hàng t ồn kho Quyết định số lượng sản phẩm thời điểm đặt hàng để bổ sung hàng dự trữ định nhạy cảm, chúng có tác động trực tiếp đến chi phí tồn kho đến việc tối đa hóa lợi nhuận Đây lý tối ưu hóa khoảng khơng quảng cáo lên trường hợp cho việc triển khai AI công ty bán lẻ Sử dụng thuật toán ML để dự báo tốt xu hướng bán hàng hàng tuần, với sai sót Về mặt thực tiễn, phân tích dự đốn giúp nhà bán lẻ xác định lượng sản phẩm tươi sống, tối ưu số lượng cung cấp địa điểm phù hợp, giảm tồn kho mặt hàng thực phẩm dễ hư hỏng, giảm thiểu chất thải đồng hóa mức cung cấp hạ nguồn thượng nguồn cách thông minh Ba là, tăng trưởng doanh thu nhờ AI Các xu hướng công nghệ khiến ứng dụng AI lĩnh vực bán lẻ trở nên phổ biến, giúp tăng doanh thu, lợi nhuận hiệu kinh doanh Công nghệ AI giúp nhà bán lẻ củng cố chiến lược bán hàng cách tận dụng tính có cửa hàng Các mục tiêu tối ưu hóa giá tối đa hóa doanh s ố dẫn đến việc sử dụng công nghệ liệu lớn nâng cao AI, phát mối tương quan biến độc lập giá khuyến mại, vị trí, mở rộng chủng loại biến phụ thuộc doanh số lợi nhuận cửa hàng, chuyển đổi thương hiệu Phân tích tác động việc áp dụng AI sách trả hàng trực tuyến nhận thấy rằng, trải nghiệm ảo để nâng cao cá nhân hóa có th ể giảm chí loại bỏ không chắn độ phù hợp sản phẩm cải thiện dịch vụ sau bán hàng, cách coi lợi ích người tiêu dùng hội để tạo điều kiện cho họ liên tục tìm kiếm trao đổi Các công ty bán lẻ châu Âu bắt đầu sử dụng tính ngăn ch ặn gian lận dựa AI để giải lỗ hổng Ứng dụng công nghệ AI IoT để nhận dạng người tiêu dùng nhận dạng hàng hóa, tạo luồng khách hàng tăng khối lượng giao dịch Thừa nhận phát triển gần thương mại điện tử, tăng tốc 05 năm đại dịch, chuyên gia cảnh báo rằng, nhà bán lẻ không tận dụng công nghệ AI VR/AR, IoT, di đ ộng khơng thể cải thiện hoạt động kinh doanh 3 Những thách thức rủi ro việc sử dụng AI bán l ẻ Phần đưa quan ểm quản lý rủi ro theo 03 lo ại lợi ích AI phân tích Một là, vấn đề công nghệ AI Một thách thức quan trọng AI đảm bảo chất lượng liệu, khối lượng lớn tính đa dạng liệu (Web, mạng xã hội, thiết bị di động, cảm biến IoT) tăng lên đáng k ể Ví dụ, ứng dụng thuật toán ML, sử dụng tập liệu khơng đầy đủ để đào tạo mơ hình, mơ h ình có nhận định sai lệch - lỗ hổng xem từ AI Hơn nữa, độ mở thuật tốn, mơ hình ML coi “hộp đen” khó mà giải thích cách chúng thực hiện, dự đốn khuyến nghị Khi chúng trở nên phức tạp hơn, mô hình học AI tạo lỗ hổng mới, hệ thống AI dễ bị lỗi bất ngờ công phát Hai là, thách thức giảm chi phí dựa AI Việc nghiên cứu phát triển để xây dựng hệ thống AI cho thấy vấn đề tài khơng thể xem nhẹ Do đó, thách th ức nhà bán lẻ đặt lĩnh vực ưu tiên để triển khai AI t ốn Trong tương lai, AI tập trung vào việc nâng cao lực người khơng phải để thay Tuy nhiên, A I dẫn đến thay đổi quan trọng chất cơng việc, có nghĩa nguồn tài quan trọng phải hướng đến đào tạo đào tạo lại nhân viên nâng cao k ỹ Hơn nữa, công việc trả lương thấp trung bình chủ yếu hoạt động tự động hóa có khả giảm, cịn công vi ệc mức lương cao liên quan đến việc triển khai AI dự kiến tăng lên, làm tăng t chi phí vận hành AI Ba là, thách thức việc tăng doanh thu nâng cao tr ải nghiệm khách hàng dựa AI Khả tăng doanh thu bán l ẻ triển khai AI phụ thuộc vào chất lượng số lượng thông tin khách mà công ty thu thập Tuy nhiên, điều liên quan đ ến lợi ích cá nhân rủi ro Để trải nghiệm lợi mua sắm hỗ trợ AI, khách hàng phải chia sẻ thơng tin cá nhân, v ậy họ bị chịu áp lực vấn đề quyền riêng tư Dữ liệu người tiêu dùng đư ợc trích xuất, xử lý máy móc thuật toán để hiểu dự báo nhu cầu chuỗi cung ứng, sau tùy chỉnh trải nghiệm mua sắm mục tiêu AI Tuy nhiên, doanh số bán hàng doanh thu có th ể bị hạn chế kỹ thuật AI Ví dụ: Dự báo doanh số bán hàng dựa hành vi người tiêu dùng khứ tạo thiên vị, nhu cầu khứ ngẫu nhiên khơng cịn phù hợp với nhu cầu khách hàng Bốn là, vấn đề đạo đức vai trị người kiểm duyệt lợi ích AI Tốc độ phát triển nhanh chóng AI làm tăng mối quan tâm vấn đề đạo đức, tạo thách thức trách nhiệm việc khai thác hệ thống AI Do đó, quan qu ản lý phải xây dựng ban hành hướng dẫn đạo đức, sách khung pháp lý đ ể ngăn chặn việc lạm dụng AI Tuy nhiên, n ền tảng AI lớn thường gồm hệ thống nên rủi ro bắt nguồn từ giải pháp bên thứ ba, làm phức tạp thêm việc quản lý rủi ro AI cho công ty thụ hưởng Các vấn đề đạo đức nguyên nhân gây r ủi ro uy tín, quản lý khía c ạnh AI khơng thành cơng doanh nghiệp mà cịn ảnh hưởng đến khách hàng xã hội Khi không đư ợc quản lý cách, r ủi ro danh tiếng dẫn đến doanh số bán hàng giảm mạnh chi phí khơi ph ục lịng tin khách hàng hình ảnh thương hiệu tăng lên đáng kể Cơ hội thách thức bán lẻ tích hợp cơng nghệ AI Phương pháp nghiên cứu Mục đích nghiên cứu xác định lợi ích thiết thực rủi ro việc triển khai AI bán l ẻ tận dụng kết để phát triển khung khái niệm, tích hợp cơng nghệ AI với hệ thống thông tin công ty bán lẻ Lợi ích thách thức dự án tích hợp AI bán l ẻ phân tích từ quan điểm nhóm yếu tố này, coi yếu tố khung đề xuất (Hình 1) Hình Các bước phương pháp nghiên cứu Khung tích hợp đề xuất Nghiên cứu lấy hồ sơ khách hàng làm trung tâm, tích h ợp kỹ thuật thuật toán AI với hệ thống thông tin tổ chức bán lẻ Mục tiêu cách tiếp cận AI gồm việc tạo ưu đãi cá nhân hóa xác cho khách hàng Ở cấp độ bản, việc phân tích phải dựa hoạt động kinh doanh tương t ự lĩnh vực bán lẻ: Cải thiện CE, giảm chi phí, tăng doanh s ố doanh thu Các thành ph ần khung CECoR mơ tả Hình Hình Khung CECoR Kiến trúc tích hợp AI quản lý nhóm triển khai AI nhà bán lẻ, bắt đầu với hệ thống Hệ thống quản lý toàn liệu khách hàng, liệu bán hàng liệu Internet Dữ liệu bán hàng đư ợc thu thập xếp với khía cạnh đặc trưng cho bán l ẻ (ví dụ: Thời gian, khách hàng, sản phẩm vị trí) Dữ liệu Internet đư ợc tổng hợp từ nguồn bên m ạng xã hội diễn đàn công cộng, sử dụng công nghệ khai thác Web thu thập từ nhà cung cấp khác Hệ thống liệu khách hàng cá nhân qu ản lý chi tiết liệu lịch sử giao dịch khách hàng (doanh số bán hàng hoàn thành, đơn đ ặt hàng, đơn hủy ) Hệ thống tích hợp liệu khách hàng thu thập xử lý nhanh chóng “m ột cách thơng minh”, tương tác v ới tác nhân (Chatbot, trợ lý ảo, trợ lý kỹ thuật số, tác nhân trò chuyện) từ phản hồi ý kiến diễn đàn Hệ thống thứ ba kiến trúc tích hợp CECoR quản lý liệu hàng tồn kho thông tin v ề chương trình khuy ến mại cho sản phẩm bán Hình bi ểu diễn sơ đồ kiến trúc mức cao hỗ trợ tích hợp AI Quản lý hồ sơ khách hàng hỗ trợ AI Kiến trúc tích hợp giới thiệu dựa cấu trúc hồ sơ khách hàng, với lĩnh vực: Hồ sơ khách hàng chung, hồ sơ khách hàng cá nhân h sơ khách hàng theo ngữ cảnh Phần trình bày sở lý luận kiểu phân loại hồ sơ vai trị hệ thống thơng tin bán l ẻ có hỗ trợ AI Hồ sơ khách hàng chung (Generic customer profiles) Bất chấp khía cạnh cá biệt hóa khách hàng, số mơ hình giao dịch hành vi định, xác định kết hợp với yếu tố mô tả khác (giới tính, tuổi tác, vị trí ), cho phép phân khúc khách hàng c công ty thành nhóm tương đối đồng Mỗi cụm kết tương ứng với hồ sơ chung bao gồm yếu tố xác định cho nhóm nhỏ khách hàng, cho phép xử lý thống tương tác với họ Hồ sơ khách hàng cá nhân (Individual customer profiles) Trong hồ sơ chung trừu tượng hóa đặc điểm chung nhóm khách hàng định công ty, hồ sơ riêng lẻ kết trình ngược lại, cho phép hồ sơ chung điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù khách hàng H sơ cá nhân xác định sở thích nhu cầu mua khơng theo thuật ngữ chung, chúng hướng đến việc xử lý khác biệt với khách hàng có hồ sơ chung Do đó, m ột hồ sơ cá nhân có đư ợc cách tinh chỉnh mở rộng thuộc tính giao dịch hành vi c hồ sơ chung, với yếu tố xác định danh tính giao dịch khách hàng Hồ sơ khách hàng theo ngữ cảnh (Contextual customer profiles) Chúng đại diện cho quan điểm cụ thể hồ sơ cá nhân, truyền đạt nhận thức khách hàng cụ thể liên quan đến yếu tố định mà cơng ty có kế hoạch sử dụng để tác động đến bối cảnh hoạt động Ví dụ: Hồ sơ theo ngữ cảnh sử dụng để xác định khách hàng có nhiều khả quan tâm đ ến sản phẩm chào bán khách hàng quan tâm đến sản phẩm hết hàng chưa kiểm tra, để cung cấp lựa chọn thay Các cấu hình tạm thời, mức độ liên quan chúng giới hạn bối cảnh kinh doanh c ụ thể, với khung thời gian cụ thể (ví dụ: Tình hình tồn kho định, mắt sản phẩm mới, chiến dịch truyền thông xã hội để hỗ trợ thương hiệu ) Hình Các lớp hồ sơ khách hàng Hình cho thấy, trình tự cấu hình hỗ trợ AI trình chuyển đổi từ chung sang đặc biệt mối quan hệ với khách hàng, tức tạo cấu hình chi tiết từ cấu hình thơ Các chức quản lý hồ sơ khách hàng hỗ trợ AI bao gồm: (1) Tự động cập nhật cấu hình lại hồ sơ chung hồ sơ riêng lẻ, kích hoạt luồng liệu liên tục từ nguồn bên bên ngồi; (2) T ạo cấu hình theo ngữ cảnh thích ứng tốt với tình phù hợp với việc sử dụng chúng Kết tích hợp AI kỳ vọng theo giai đoạn định hướng kinh doanh CECoR Logic tích h ợp liên quan đến hệ thống mô tả luồng liệu tương ứng biểu diễn dạng quy trình ba bước Ở bước đầu tiên, thuật toán học AI sử dụng liệu bán hàng, điều chỉnh với liệu Internet, để tạo hồ sơ khách hàng chung Sau đó, d ữ liệu khách hàng cá nhân đư ợc sử dụng để tinh chỉnh hồ sơ người cụ thể Sau đó, hồ sơ cá nhân khách hàng sử dụng cho hệ thống phiếu mua hàng để đối sánh hồ sơ với liệu khoảng khơng quảng cáo chương trình khuy ến mại tại; giai đoạn cuối cùng, kỹ thuật thuật toán AI lần sử dụng để tạo hồ sơ khách hàng theo ngữ cảnh ưu đãi cá nhân hóa tương ứng (ví dụ: Đề xuất sản phẩm, giảm giá ) cho khách hàng Phương pháp tiếp cận theo lớp hồ sơ khách hàng, bắt nguồn từ tác động tích cực dễ dàng ánh xạ tới mục tiêu kinh doanh tương tự sử dụng để điều tra tác động AI ngành bán lẻ: Cải thiện trải nghiệm khách hàng - khách hàng cảm thấy quan trọng có giá trị ưu đãi đư ợc điều chỉnh cụ thể cho nhu cầu thị hiếu họ nhờ vào liệu khách hàng; doanh thu bán hàng tăng - hệ trực tiếp việc cung cấp sản phẩm cá nhân hóa nâng cao trải nghiệm khách hàng; gi ảm chi phí - phiếu mua hàng dựa liệu hàng tồn kho theo thời gian thực, hỗ trợ giảm chi phí cho sản phẩm hết hạn doanh số bán hàng bị Để hiểu rõ kiến trúc tích hợp CECoR giới thiệu trên, minh họa chức ví dụ mơ tả trải nghiệm mua sắm giả định Vào thứ Tư, John mua hai hộp sữa từ nhà sản xuất (Classic Milk) Bên cạnh đó, vài tháng qua có nhi ều khách hàng đánh giá ph ản hồi tích cực dành cho sản phẩm sữa hai thương hiệu khác (New Milk Best Milk) nhi ều tảng Internet Hôm th ứ Tư, lượng sữa tồn kho New Milk Best Milk s ẽ hết hạn vào ngày mai nhiều, sữa Classic Milk h ết Nếu dựa vào liệu tổng hợp từ nguồn bán hàng liệu Internet công ty, khách hàng tương t ự John xếp vào danh mục thích Best Milk sau m ới đến New Milk liệu thu thập từ diễn đàn công ty cho th đăng c John Best Milk có ch ứa từ cho thấy anh khơng thích Best Milk Do hồ sơ khách hàng điều chỉnh theo liệu cá nhân - John nằm danh mục thích New Milk; hệ thống thơng báo cho John biết anh mua sữa New Milk có chiết khấu Đây cách nhà bán lẻ ngăn chặn thất thoát tránh trư ờng hợp tồn lượng lớn sữa hạn sử dụng Tương tự, từ quan điểm khách hàng, trải nghiệm khơng phần bổ ích: Khách hàng cảm thấy đặc biệt nhà bán lẻ “biết” họ cần sữa, đồng thời giảm giá cho sản phẩm thương hiệu mà họ muốn mua Hơn nữa, nhà bán lẻ khơng cịn rủi ro hậu tiêu cực tiềm ẩn trải nghiệm khó chịu khách hàng “Tơi khơng thích Best Milk, t ại họ lại gửi cho lời đề nghị này?" Các vấn đề thực tế kỹ thuật Mơ hình tích hợp CECoR AI đư ợc đề xuất giới thiệu viết giải pháp có tính tổng qt cao sử dụng nhiều bối cảnh kinh doanh Đương nhiên, ều có nghĩa kiến trúc mơ tả phải phát triển thêm để phù hợp với hệ thống thông tin sử dụng công ngh ệ AI công ty bán lẻ cụ thể Ví dụ, trư ờng hợp cửa hàng truyền thống, khách hàng cần “đăng ký” sử dụng điện thoại vào cửa hàng; cách khác, hệ thống đăng ký tự động, với điều kiện cửa hàng có cơng nghệ nhận dạng khn mặt Hơn nữa, hệ thống phải có khả “liên kết” khách hàng riêng bi ệt cặp vợ chồng mua sắm phải coi thực thể khách hàng với đặc điểm cụ thể Việc triển khai giải pháp AI áp dụng khn khổ tích hợp CECoR trình bày đặt nhiều thách thức kỹ thuật, điều liên quan đến kết hợp cơng nghệ mà tất công ty bán lẻ dễ dàng tiếp cận: Điện toán đám mây, Big Data, DL, ML, ngơn ng ữ lập trình Tuy nhiên, tiến không ngừng nghiên cứu phát triển AI, lợi ích mang l ại kinh doanh m đường cho công nghệ AI ứng dụng cách phổ biến tất ngành, bao gồm bán lẻ Do việc triển khai AI vư ợt lĩnh vực kỹ thuật thuật toán học xử lý liệu lớn, khung khái niệm CECoR có rủi ro định Điều đòi hỏi phải có nhìn từ xuống bối cảnh AI cụ thể cho nhà bán lẻ để định ngun tắc liên quan đ ến cơng nghệ thông tin, v ấn đề kinh doanh đ ạo đức Trên thực tế, tất mối quan tâm đạo đức quan tâm hệ thống bán lẻ sử dụng hồ sơ khách hàng AI ều khiển Khi công ty thu th ập, theo dõi phân tích r ất nhiều khách hàng họ, họ có cơng cụ để sử dụng hồ sơ, khai thác lư ợt thích khơng thích khách hàng định hướng định mua hàng họ Mặc dù hợp lý từ góc độ kinh doanh, nh ững cách làm gây rủi ro đáng kể uy tín có th ể gây nguy cho lợi ích kinh doanh mà cơng nghệ AI hứa hẹn Kết luận Trong Cách mạng công nghiệp lần thứ tư diễn sôi nổi, sóng thay đổi cơng nghệ khổng lồ thúc đẩy cơng ty nhanh chóng thích ứng để trì khả cạnh tranh Nghiên cứu góp phần hỗ trợ tổ chức bán lẻ AI dường trở thành công nghệ cao phổ biến đưa dần vào hầu hết hoạt động thương mại Thứ nhất, để giúp chuyên gia bán l ẻ tìm cách áp dụng AI tổ chức họ, có hiểu biết thực tế, có phân tích lợi ích AI xác định thực tế tại: Nâng cao CE, gi ảm chi phí tăng doanh thu Có nhiều cơng cụ AI có ảnh hưởng tích cực đến khơng một, mà hai chí ba trình điều khiển CECoR Thứ hai, liên quan đến CECoR, rủi ro triển khai AI bán l ẻ đưa Dựa phân tích, tác đ ộng tích cực việc triển khai AI phụ thuộc vào việc quản lý hiệu rủi ro liên quan đến loại công nghệ Cần đặc biệt ý đến vấn đề đạo đức, chẳng hạn khả thao túng khách hàng thông qua AI Vi ệc lạm dụng khai thác liệu gây tác động trái với dự kiến ban đầu Thứ ba, khung khái niệm CECoR, thiết kế cho phép điều chỉnh nhằm tận dụng đầy đủ hội cải tiến mang lại lợi cạnh tranh đáng kể cho công ty Khung xây d ựng chứng minh cách tận dụng CECoR, ứng dụng có hai mục đích quan trọng: Tinh chỉnh hồ sơ khách hàng t ối ưu hóa việc cá nhân hóa ưu đãi Tầm nhìn lưỡng phân - định hướng theo CECoR t ập trung vào hồ sơ khách hàng - khác biệt viết với nghiên cứu trước lĩnh vực  ... xác định làm bật lợi ích, thách thức việc triển khai công nghệ AI bán lẻ theo ba yếu tố Các công ty lĩnh v ực bán lẻ tận dụng việc tích hợp kỹ thuật thuật tốn AI hệ thống thơng tin họ Để đạt... thương hiệu tăng lên đáng kể Cơ hội thách thức bán lẻ tích hợp cơng nghệ AI Phương pháp nghiên cứu Mục đích nghiên cứu xác định lợi ích thiết thực rủi ro việc triển khai AI bán l ẻ tận dụng kết để... tận dụng kết để phát triển khung khái niệm, tích hợp cơng nghệ AI với hệ thống thông tin công ty bán lẻ Lợi ích thách thức dự án tích hợp AI bán l ẻ phân tích từ quan điểm nhóm yếu tố này, coi