运用智能自动化加速发展
品牌企业和零售商以令人惊叹的速度采用人工智能驱动的智能自动化， 而且这个过程还在不断加速。IBM 商业价值研究院与美国零售联合会合 作开展的一项新调研表明，零售和消费品行业 80% 以上的受访高管都预 计自己的企业将在 2021 年之前使用智能自动化。
此外，40% 的受访高管表示，他们的企业已经采用了某种形式的智能自 动化。没有尝试过这种能力的企业存在落后的风险，如果他们希望保持 竞争力，就需要迅速采取行动。
为什么越来越多的企业加入到采用智能自动化的行列？智能自动化是一 项重大的技术突破，它不仅有能力改进流程，而且可以改变企业开展业 务的方式。通过将人工智能融入智能自动化，使机器能够不断学习，提 出建议，做出自主决策并持续进行自我纠正（请参阅第 2 页的侧边栏 “智能自动化与人工智能”）。
20 世纪 90 年代，电子商务革命促使消费者购物习惯发生了根本性改变，这 种变化在移动和社交媒体时代仍保持着强劲势头。在此过程中，客户需求重 塑了零售和消费品行业。为了应对这些变化，零售商和品牌企业在过去十年 中利用先进技术紧跟当地市场发展趋势，了解消费者喜好和购物行为，设计 产品，提供增值服务，并以适当的方式吸引消费者。
为了解品牌企业和零售商目前使用智能自动化的情况，以及他们对未来 影响的预期，我们面向 1900 名消费品和零售业高管开展了一项调研， 受访对象涵盖了 23 个国家或地区的供应链和运营以及客户互动领域的领 导。然后，我们深入研究智能自动化对行业和企业各职能部门的影响， 确定了零售商和品牌企业应对智能自动化带来的挑战和机遇的方法。
我们发现，零售商和品牌企业的主管对于借助智能自动化提高企业利润 寄予厚望。调研受访者预计，这些能力有助于降低平均 7% 的运营成 本，将年收入增长率提高 10%，这是 2017 年消费品行业平均收入增 长水平的四倍，也是 2018 年零售业预计增长率的两倍。
智能自动化与人工智能
在调研中，我们将人工智能定义为机器的一种能力 — 进行推 理，记忆信息，开展学习，通过数据发现技术挖掘新的洞察。智 能自动化由人工智能工具负责指导，只需最少程度的例行人为干 预。运营方式的转变增强了人类能力，减少了人为错误，提高了 效率，同时实现了数字化运营和创新。智能自动化由以下四个要 素组成，前三个由人工智能驱动，第四个由自动化驱动。
接触，涉及用户与系统互动的外部接触点
学习，通过分析不同的数据源，确定可用作决策标准的语义参考
推理，通过一段时间的学习，自主做出决定，自我进行纠正
实施或执行，由系统通过数字化方式和/或由人类或机器人通过物 理方式执行下一步最佳行动
目前关注内部改善，未来聚焦外部拓展
目前，零售和消费品企业主要使用智能自动化来执行依赖于现有丰富数 据集的各种内部流程，例如需求预测和客户情报。然而，未来三年内， 高管们计划在更复杂的流程中整合智能自动化，以便支持更广泛的数据 集，促进外部协作，实现与其他系统的整合。在此期间，智能自动化预 计会渗透到整个价值链中超过 70% 的组织领域（见图 1）。
“从过去几年收集的丰富数 据中，我们了解了大量的客 户喜好信息。现在，我们可 以利用数据科学和机器学 习，为数百万客户营造真正 个性化的体验。”
——Bindu Thota — zulily, LLC 的技术副总裁
零售商和品牌企业使用智能自动化的方式不断变化，采用率增长最高的 领域并不一定与人们的预期相符。我们预计，未来三年智能自动化采用 率最高的领域与目前渗透度最高的领域将大相径庭。根据每个行业独特 的业务需求，零售和消费品企业的预计采用率也各不相同。
促进消费品的制造与设计
消费品企业的高管预计，未来三年内智能自动化采用率最高的领域将是 生产制造、产品设计与研发。这些是智能自动化可能产生潜在革命性影 响的领域。
在制造领域，生产线机械设备的日常维护是一项主要的成本来源。另一 方面，任何停机都会产生更高成本。品牌企业可利用预测性维护解决这 一难题。预测性维护采用先进的人工智能算法，发现潜在的机器故障并 自动安排所需的具体服务。
除了维护设备外，品牌企业还必须在产品上市速度越来越快，产品和工 艺越来越复杂的情况下保持高水平的产品质量。法规、标准以及客户对 无缺陷产品的要求，使上述目标的实现更加困难
通过使用人工智能算法，配备智能自动化的机器可以评估出可能导致质 量问题的新生产事件。当发现潜在问题时，机器可以自动通知生产人 员，甚至可以自主执行纠正措施。
设计和开发产品时，品牌企业必须始终紧跟而且最好能够引领设计概念 的潮流（请参阅侧边栏“人工智能搜索引擎有助于激发未来时装设计的 灵感”）。为此，品牌企业可以使用智能自动化功能，采集与产品使用 相关的大量数据，以及背景信息和全球消费信息。
人工智能搜索引擎有助于激发未来时 装设计的灵感
人工智能支持的搜索引擎有助于重塑 时装设计师开展新设计的方式。我们 使用 10 年来时装周获奖作品的 10 万 张印刷样品对引擎进行训练。它可以 根据用户选择的图像数据集，搜索具 有特定元素或设计图案的图像。设计 师可以使用引擎找到灵感，或检查他 们的设计理念，防止无意中抄袭。未 来的改进方向可能包括修改搜索引擎 生成的设计，以及通过输入一些基本 参数就能生成整个设计。
耐克实现流程自动化，使客户能够自 己设计运动鞋
耐克公司是一家运动鞋类、服装和装 备企业。它研发出一种系统，使客户 能够自己设计运动鞋，并且可以穿着 设计的鞋子走出实体店。这个新的自 动化系统名为 The Nike Maker Experience，客户穿上 Nike Presto X “毛坯”鞋子，用语音激活系统，选 择图案和颜色来设计鞋子。
该系统利用增强现实、物体跟踪和投 影系统，为客户展示设计好的鞋子。 客户完成选择后，系统会将设计图案 在运动鞋上打印出来，鞋子在两小时 内即可提供给客户。而标准的自定义 流程通常需要耗费两周时间。
然后，他们可以分析和学习这些数据，生成精确而相关的洞察，并加以应 用，以前所未有的速度设计出产品。一些企业已将设计和生产流程的多个 部分实现自动化，使客户能够直接与系统互动，做出产品设计选择（请参 阅侧边栏“耐克实现流程自动化，使客户能够自己设计运动鞋”）。
改进零售业中的供应链和实体店运营
另一方面，我们调研中的许多零售业高管正在探索将智能自动化应用于 跨职能协作和客户互动的方法。这些活动需要更复杂的流程，涉及更多 的系统整合。这一关注点在两个领域尤为明显：在未来三年，预计智能 自动化将在供应链规划和实体店运营领域实现最高的采用增长率。
供应链规划涉及多个职能部门的协作，包括材料、分销和运输规划。以 前，用于将这些规划职能联系在一起的许多流程都是由人工完成的。
而智能自动化恰好是此类环境的理想解决方案。基于人工智能的工具可 以吸收来自不同规划职能的数据，并快速消化，快速分析。然后，工具 进行计算，帮助零售商在制定和平衡计划、进行权衡以及争取各方同意 时，接近实时地做出决策。在整个流程中，零售商可以使用自动化技术 执行重复性任务、引导工作流程以及消除异常情况。
商店运营和店内服务也可以从智能自动化中获益。每个城市或社区都是 独一无二的，高度本地化的人流、场地以及事件导致独特的消费者行为 和需求。大学城的商店与度假区的商店售卖的商品种类是不同的。智能 自动化可以学习本地数据，确定满足社区需求的产品和服务。根据当地 场地特征和可用因素，智能自动化可以自动选择特定商店的商品种类。 人工智能技术还可以应用所学到的知识，定制店内产品和服务，满足每 个客户的需求。想象一下，假如您走进一家体育用品商店，寻找高尔夫 装备。当您进入商店并选择接受帮助时，商店的人工智能应用会获取有 关您的购买模式、兴趣和偏好的数据。然后，它会自动为您指定一名熟 悉高尔夫运动的销售店员。 同时，该应用会将您的信息提供给该销售店员，便于她了解相关背景。 她亲自迎接您，在引导您前往商店的高尔夫球区时进行相关谈话，根据 她的高尔夫专业知识推荐特定产品，帮您找到中意的装备
“和所有零售商一样，我们期 待的未来是，明确知道谁是我 们的客户，然后以正确的方式 与之互动。”
——北美某零售业 CMO
期待效率，收获敏捷
智能自动化和人工智能的兴起为品牌企业和零售商带来了意想不到的益 处。如今，那些目前使用智能自动化的企业高管感受到的积极影响比仍处 于规划阶段的高管所期望的影响程度更高（见图 3）。两组高管对这些影 响的排名顺序也表明了期望与现实之间的显着差异。
处于规划阶段的高管期望智能自动化能够帮助企业提高运营效率、拓展 能力、降低成本以及促进收入增长。智能自动化确实可以帮助企业实现 这些目标，但其潜在的优点远比这些渐进式改进具有更深远、更有意义 的影响。那些已在使用智能自动化的高管正在经历业务开展方式的根本 转变：运营敏捷性显著提升，决策质量和速度大幅提高，客户体验明显 改善。 他们较少关注于降低成本，而是投入更多精力关注于增强竞争力和保持 长期增长。虽然提高效率和降低成本可能是使用智能自动化的初衷，但 随着能力的成熟，意想不到的好处将接踵而至。
衡量对各职能领域的影响
因此，目前使用智能自动化的企业正在经历同行难以想象的影响。为进 一步了解这一现象，我们对目前正在试点或使用智能自动化的受访者 （占总样本的 56%）的反馈进行了分析。我们将这组受访者称为“早期 采用者”。
然后，我们将早期采用者的反馈细化到各个职能区域，以便深入了解高于 平均评级的影响（见图 4）。由于这些影响广泛分布于整个企业之中，因 此我们根据影响在推动业务绩效、提高运营效率或获得洞察方面所发挥的 作用，对它们进行分类。
通过改善客户体验，零售商可以发现全新的客户参与和互动方法。利用 智能自动化，零售商可以准确发现客户的需求，适时提供合适的商品推 荐，从而获得竞争优势。
例如，零售服装连锁店 Avenue Stores LLC 整合多个接触点的数据，包 括店内活动和市场趋势分析，以了解并推理客户的需求以及需求的产生 时间。该公司利用实时消息传递和自动个性化商品推荐，持续与访问者 互动，并在时机成熟时激励他们购物。
与智能自动化的其他组成部分相比，客户体验流程的自动化程度略低。 目前，品牌企业和零售商已开始利用人工智能驱动的引擎，自动触发电 子邮件营销活动（请参阅侧边栏“零售商利用智能自动化加快营销活动 的开发”）。这种能力还有一个更为强大之处 — 可用于订单履行流程， 使客户能够直接在营销活动中下单购买。
提高库存生产力和运营敏捷性
在供应链规划、运营和物流职能领域，早期采用者认为智能自动化能够 对库存生产力和运营敏捷性产生最大影响。这两个领域对于业务发展至 关重要。
供应链规划的目标是实现供需匹配，也就是在合适的时间将产品交付到 合适的地点，以满足客户的需求和期望。积压会导致降价，而库存不足 则意味着丧失销售商机。这两种情况都会对库存生产力和利润产生负面 影响。
零售商利用智能自动化加快营销活动 的开发
一家北美零售商掌握了丰富的客户偏 好和购买习惯信息。这些数据难以整 合到营销活动管理工具中，所以一直 被束之高阁。该公司希望利用这些数 据，并实现促销活动工作流自动化， 以便更轻松地为合适的受众定制内 容。市场营销部门通常需要四天时间 来设计和发送通用的电子邮件。现 在，有了人工智能支持的营销活动自 动化软件，公司团队只需一天半的时 间，就能生成丰富的个性化活动，并 且能够快速响应业务需求。市场营销 部门也提高了电子邮件打开率，帮助 提升客户转化率，增强客户忠诚度。
为了提高库存生产力，零售商和品牌企业可以利用人工智能和机器学习 算法，优化需求预测和供应链规划。然后，自动化引擎可以引导工作流 程，自动更新和调整计划，解决由于意外和计划内的事件（例如新产品 推出或季节性变化）导致的需求上涨和下降
例如，跨国消费品公司宝洁正致力于部署下一代需求规划解决方案，以 提高其全球短期预测的准确性。该解决方案的目标是提高生产力，帮助 规划人员在传统上具有挑战性的领域做出更好的决策，例如促销预测。
运营敏捷性，是指能够在运营中快速轻松地适应变化；智能自动化可以 改变这一领域的游戏规则。越来越多的企业使用物联网和其他智能设备 来监控车队和仓库运营，跟踪整个供应链中货物的流动。人工智能和机 器学习可以将学习和推理能力用于监控和跟踪数据。然后，他们可从这 些数据中挖掘洞察，并提出下一步最佳行动建议，以消除可能代价高昂 的瓶颈和损失。
在恶劣天气或路况不佳的情况下，配备有智能自动化的系统可以动态地 重新安排货运路线，以免延误；还可以根据需要重新平衡库存。例如， 新的联合包裹服务公司的机器学习应用可以根据成本与收益分析，发现 并消除瓶颈问题。例如，如果该应用检测到风暴即将来袭，它可以经济 有效地让货运路线避开风暴影响区。9 通过使用高级算法使这些流程实现 自动化，该公司更好地满足了客户需求，有效保持了服务水平，并能够 灵活地处理突发事件。
规划未来
智能自动化为零售商和品牌企业提供了巨大的转型发展潜力，我们调研 中的高管们指出了充分发挥其优势的一些关键因素。关键中的关键是建 立合适的技能、企业文化、基础架构和技术（见图 5）
一项《哈佛商业评论》报告指出，许多企业已使用人工智能实现流程自 动化，但主要用于取代员工，因此只能实现短期的生产力提升。10 该报 告发现，那些成功将智能自动化作为员工辅助工具的企业，实现了最显 著的绩效改善。
我们的调研结果表明，高管们也有同样的想法。虽然并非所有职位都会 因智能自动化而发生变化，但 81% 的调研受访者希望在特定职能领域实 施智能自动化时重新培训员工，使他们获得新技能。这可能包括培训员 工如何利用关于客户的洞察，提供更加个性化的服务；或为商家提供工 具，帮助他们制定更有针对性的库存计划
另外，高管们还希望智能自动化能够推动企业内对新职位的需求。调研 参与者提到最多的新职位包括：机器学习工程师、数据分析师、数据科 学家、人工智能互动设计师以及人工智能设计师。
