数据标注对新零售的意义是什么?

人工智能的发展要靠海量数据来养的。现在的主流算法模型是“监督学习”，这种算法需要把标注好的数据录入模型，并优化模型的参数，训练后的模型能够进行智能推断，数据越多，机器学习的效果就越好。数据标注可以说是整个人工智能行业的基石。

人工智能在新零售行业的不断发展，需要算法、数据等多种要素的共同支撑，其中高质量的数据对应用的落地发挥着关键作用。

人工智能可以新零售领域应用什么方面?

一、建立用户信息库

零售商通过人工智能对用户的身份进行分类就是建立用户信息库。人工智能对用户的身份信息和购买记录等数据收集整理，数据收集得越多，对用户的了解就越完整，可以有利于零售商对特定的群体进行定向营销和制定个性化服务。

二、可预测用户消费行为

在了解用户身份信息与购买记录之后，零售商通过人工智能精准判断出用户的购买喜好、购买习惯与购物规律等信息，可以对用户购买行为进行预测。比如在用户搜索商品时页面会自动出现“相似商品”，这能够减少消费者浏览商品时用的时间和精力。

三、库存智能管理

零售商能够使用人工智能管理仓库库存，根据库存增加或减少来控制成本，以消费者需求的精准预测来优化库存管理。

四、供应链优化

零售商能够根据不同产品、营销行为、季节因素等一些数据，通过人工智能来预测出正确的供求关系，然后优化物流管理，能够更加合理且有效地安排资金与人员。

五、运用人脸识别进行人群检测

运用人脸识别可以判断用户身份，再根据用户的个人信息与购买数据，通过导购员手中的手持智能设备的后台数据，可以为用户到店提供一站式解决方案。对零售场地进行监控的同时，对到店用户的客流量、年龄、性别、购物需求进行统计与分析，从而计算出用户数量和密度。

六、商品识别

商品识别能够用在无人零售中。商品识别通过对货架上商品信息变更的识别，来完成对用户的无人收费，可以减少人力成本而且十分便捷。同时，商品识别还能够避免商品出现漏扫行为，防止商店商品由于盗窃或人为错误，导致结账时未经扫描而让商店损失。

七、虚拟试衣镜

人工智能在服装零售上，还能够有信息输出的作用，可以虚拟出试衣镜，使人们不到店也可快速找到适合自己的服装。

八、配送机器人

整个零售物流系统中末端配送的最后一环，人工智能下的配送机器人具备智能、高负荷、全天候工作等优点。例如，无人配送车能识别到外部环境，并通过控台的实时监控和位置定位来保证商品可以安全有效的配送。