随着互联网人口红利消失，电商获客成本逐渐提高等原因，线上消费进入了瓶颈期，电商平台面临着持续增长的压力。在这样的背景下，阿里提出“新零售”，腾讯提出“智慧零售”，均意在利用技术优势给线下零售业注入活力。
2018年传统零售整体转型，阿里、腾讯、京东等互联网巨头纷纷进军新零售，新零售在线下的角逐越发猛烈。
据艾媒咨询的统计预测，2018 年 AI+零售的市场规模为 4.2 亿，到 2019 年达到 6.5 亿，预计到 2022 年将达到 26.7 亿元。
【图片来源：艾瑞咨询】
零售商业模式日益更迭，新一轮的零售革命不断展开，在政策环境、技术创新、用户变迁与消费升级的驱动下，社会正飞速进入智慧零售时代。
AI技术是智慧零售的“助推器”
传统零售主要由传统的分销渠道进货，线下实体店出货的模式，来实现盈利。
智慧零售依托新技术应用与大数据的深厚积累，对供应链全链路进行数字化改造，进而重塑业态结构与生态圈，通过持续输出品牌、供应链、金融、物流配送、技术、大数据等方面的能力，构建合作共赢的数字零售生态。
可以说，技术是新零售的“助推器”。互联网企业利用平台优势、技术优势，打造数字化产品，帮助B端改善生产、销售方式，丰富销售场景，从而促进传统零售业转型升级。
智慧零售改变以往线上线下竞争的局面，将二者打通融为一体，创建合作共赢局面，或将破除电商平台和传统零售业的增长困境，推动产业数字化和智能化，全面促进消费升级，提升人民生活品质。
【图片来源：unsplash】
AI技术在零售业中的应用
01.助力企业推出新产品、调整销售策略
智慧零售可以准确记录消费者购物的全过程，通过人工智能等技术，将消费者的行为转化为数据，再把数据转化为生产力，打通商品的生产、销售与消费者之间的信息壁垒，深入下沉市场，助力智能制造，促进消费升级。
比如，可以通过线上平台，基于用户数据开展定向设计、价格制定和产品选择，打造一体化的C2B智能制造模式。
此外，零售商也可以依托线上平台，实时了解用户对商品的需求量、审美偏好，性能和品质倾向等，可以因地制宜推出不同功能的产品，并有针对性地区分不同类商品在不同地区的零售数量。
02.对消费者进行个性化推荐
个性化推荐依靠推荐系统算法，向消费者提供个性化的信息服务和决策支持，基于人工智能等技术的推荐，系统可以提高推荐质量，促进营销转化。
比如，公司A是一家食品销售商，公司B是一家社交网络公司，公司B不直接销售商品，但是它有每个用户的画像数据。如果能够利用这部分数据，则对公司A的销售额同样有很好的提升。
再比如，公司A销售商品，公司B销售饮料，根据协同过滤思想，具有相同食品偏好的用户很有可能有相同的饮料偏好，因此，如果能联合多家零售企业进行建模，那么将明显提升推荐效果。
但这也让我们不得不面对两大难题：一是，出于保护用户隐私以及企业数据安全等原因，不同企业之间的数据壁垒是很难打破的，很难直接把数据进行聚合并建模；二是，不同企业的用户特征数据通常是异构的，传统的机器学习模型无法直接在异构数据上进行学习。
这时，可以利用联邦学习技术，不用导出企业数据，基于纵向联邦的因子分解机算法、基于横向联邦的因子分解机算法、基于纵向联邦的矩阵分解算法等联邦推荐算法，三方即可联合构建机器学习模型，既充分保护了用户隐私和数据安全，又能实现多方共同受益。
【图片来源：unsplash】
未来，随着智慧零售市场规模不断扩大，联邦学习依托其在数据安全和隐私保护机器学习等方面的优势，将深度融入商品的生产和销售过程中，在供应链全流程中发挥至关重要的作用。
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其中既有理论知识的系统性总结，又有详细的案例分析，包括经典的案例和实战代码，适合工程开发人员和学生群体使用。
内容特色鲜明：
● 深度剖析前沿应用案例，侧重于工程实践。
● 丰富的配套视频资源、线上资源。
● 部分案例配以Python代码讲解。
作者实力可鉴：
▊ 杨强教授
微众银行首席人工智能官（CAIO）和香港科技大学（HKUST）计算机科学与工程系讲席教授。
曾任香港科技大学计算机科学与工程系系主任。
研究兴趣包括人工智能、机器学习和数据挖掘，特别是迁移学习、自动规划、联邦学习和基于案例的推理。
▊ 黄安埠
微众银行AI项目组资深研究员，毕业于清华大学。
在机器学习、隐私保护安全计算、推荐系统和计算机视觉等领域有丰富的研究和落地经验。
▊ 刘 洋
微众银行AI项目组资深研究员、研究团队负责人。
研究兴趣包括机器学习、联邦学习、迁移学习、多智能体系统、统计力学以及这些技术的产业应用。
2012年获得普林斯顿大学博士学位，2007年获得清华大学学士学位。
▊ 陈天健
微众银行AI项目组副总经理，目前负责构建基于联邦学习技术的银行智能生态系统。
拥有超过15年的大规模分布式智能系统设计经验，并在Web搜索引擎、对等网络存储、计算基因组学、个性化推荐系统、数字银行等多个应用领域中实现了技术创新。
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