零售業導入 AI 的四大挑戰及應對策略

2024 年 9 月 19 日

近年來，人工智慧 (Artificial Intelligence) 技術的迅速發展，正掀起零售業的數位轉型浪潮。從智慧型推薦系統到無人商店，AI 技術正以前所未有的速度滲透到零售業的各個環節。然而，這場數位轉型並非一帆風順，零售業者在導入 AI 技術的過程中面臨著諸多挑戰，同時也在不斷突破困境，創造新的商業模式。

為何導入 AI：明確你的需求與目標

AI 只是一項工具，導入關鍵在於使用者是否明確了解其使用目標與目的。如果企業在導入 AI 時無法清楚回答「為何需要 AI」以及「如何利用 AI」，那麼這項工具就可能變得無用，甚至多餘。

不只是 AI，任何新科技、新工具或新設備皆是如此。在導入或使用之前，必須先盤點需要解決的問題或想要改善的工作流程。只有以需求為出發點，工具才能真正發揮其價值，切實解決問題或優化營運流程。

數據管理

零售業者擁有的龐大客戶數據是 AI 技術發展的基石，這些數據蘊藏著巨大的商業價值。然而，如何安全管理並保護這些數據，是零售業者在導入 AI 時面臨的首要挑戰。

另外，確保數據的準確性、完整性以及時效性尤為關鍵，這將直接影響 AI 模型的表現，例如：AI 的預測準確性，或 AI 分析結果的可靠性。想像一下，如果一個電商平台的用戶數據中，年齡被錯誤標記，或者購買記錄不完整，那麼基於這些數據訓練出來的推薦系統，就很有可能向用戶推薦不適合的商品。

零售業者可以尋找第三方服務商來處理數據相關的管理，許多專業服務商除了提供數據本身的管理，還能整合 AI 功能，協助企業有效管理數據並提供更多的商業價值。

隱私控管

隱私法規如歐盟的 GDPR 或台灣的個人資料保護法，對個人數據的收集、使用和保護提出了嚴格的要求，這使得個人隱私數據控管成為一項複雜且艱鉅的任務。

零售業者可以先了解第三方服務商的服務範圍、合約條款、資料權限劃分 (例如：Role-based access control，RBAC，基於角色的存取控制) 及隱私資料保護方式，並確認公司內部的資料是否有屬於 GDPR、個資法等規範內的敏感資料，來進一步做相對應的判斷及規劃。

不過，有些 AI 應用完全不涉及個人隱私權的爭議，因為它們處理的數據僅限於企業內部資料，如商品資訊，不涉及任何客戶個人或敏感數據。

例如，Viscovery 的 AI 影像辨識系統專注處理且只會保存商品的影像資料 (image data)。這方面的管理重點在於確保資料始終保持最新，以維持辨識準確度，而不會有個人隱私或任何個資法規風險。

技術導入的門檻與整合的複雜性

AI 技術涉及多種複雜的工具和系統，從機器學習算法到自動化系統，將 AI 與既有系統整合，往往需要耗費大量資源和時間。對於中小型的零售業者來說，龐大的技術投資是一大門檻，而具備 AI 技術的專業人才更是供不應求，進一步限制了 AI 在零售業的廣泛應用。

另外，零售業的技術需求也多元複雜，從客戶行為分析、庫存管理到個性化推薦，不一而足，選擇適合的 AI 解決方案並非易事，所以技術團隊與業務部門的緊密合作至關重要，以確保 AI 的導入能有效滿足業務需求。

面對這些挑戰，零售業者可以採取以下措施：

  • 評估雲端 AI 服務，與 AI 企業合作：許多 AI 軟體商已開發出預訓練的 AI 模型，協助企業快速導入 AI 功能，無需從頭打造，省去巨額的投資金額與時間成本，且可獲得更具彈性的解決方案和專業的技術支援。例如，Viscovery 的 AI 影像辨識系統即為 SaaS (Software as a Service) 產品，可與零售業主既有的 POS 結帳系統無痛整合，應用於結帳環節，最快可於一兩週或一個月內上線使用，如同為現有 POS 系統注入 AI 生命力，協助結帳員快速識別無條碼商品，有效縮短超過 50% 的結帳時間。
  • 善用開放原始碼工具：若企業內部有專業的數據科學家和工程師，可評估自行開發，利用如 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，降低開發成本，打造更符合企業需求的 AI 解決方案。網路上有豐富的教學資源和社群，可幫助企業內部的技術人員快速學習和掌握這些工具。

在選擇 AI 解決方案時，零售業者應從小規模開始，逐步擴大應用範圍。可先從單一業務流程入手，例如：客戶服務聊天機器人或商品推薦系統，逐步累積經驗。同時，加強技術團隊與業務部門的溝通，共同定義 AI 導入的目標，並確保 AI 解決方案能有效解決業務問題。

為了克服人才短缺，企業可培訓現有員工，使其具備基本的 AI 知識，或與學術機構合作，引進 AI 人才。此外，參與 AI 社群也有機會獲得最新的技術資訊和經驗交流。

員工與顧客的接受度

零售業導入 AI 技術不僅改變企業運營，也關係到員工和顧客的接受與使用。

員工可能因為擔心技術取代工作而產生抗拒情緒，而顧客則可能對自動化服務感到陌生或不信任。這些心理障礙都需要企業投入時間和資源進行調適，並透過教育與培訓來提高員工和顧客對 AI 的接受度。

面對這些挑戰，零售業者可以採取以下行動：

  • 安排員工訓練：如同台北知名連鎖麵包店一之軒董事長暨總經理廖明堅分享：「(數位轉型) 最大的關鍵是『員工』，傳產最大的痛點，就是員工素質不高、忠誠度夠但創新能力不足。」、「數位化的過程中，也要讓同仁進步。」因此一之軒規劃完整的員工教育訓練，希望可以讓員工充分理解「導入新科技的初衷與意義」。舉例來說，一之軒導入 AI 影像辨識結帳系統的意義除了減少消費者的結帳等候時間，也包含了「協助同仁減少結帳的壓力」。除了技術培訓外，更應強調 AI 導入對員工的正面影響。1
  • 強調人機協作：強調 AI 是為了輔助員工，而非取代員工，讓員工了解到 AI 可以幫助他們更專注於高價值的工作。
  • 建立溝通平台：定期舉辦員工座談會，並提供透明的資訊，與員工進行雙向的溝通與交流。
  • 營造正向的企業文化：鼓勵員工參與 AI 導入的過程，讓他們感受到自己是變革的一份子。
  • 設計友善的使用者介面：確保 AI 系統的介面簡單易懂，讓顧客輕鬆上手。
  • 提供完善的顧客服務：在導入 AI 系統的同時，保留部分人工服務，以應對顧客的特殊需求。
  • 分享成功案例：舉辦成功導入 AI 的案例分享會，或撰寫網路文章，讓員工和顧客認識 AI 能帶來的好處。

未來展望

零售業 AI 技術的導入雖然充滿挑戰，但透過積極的規劃、靈活的策略、持續的學習，仍能成功克服這些困難，享受 AI 帶來的豐碩果實，如：提升工作效率、降低營運成本、優化顧客消費體驗，甚至是快速開發新產品或新服務。

在這場 AI 驅動的零售變革中，擁有創新思維與適應力的企業較有機會脫穎而出。企業應鼓勵員工提出創新想法，建立開放的企業文化，甚至與學術界或 AI 相關企業合作，共同探索 AI 的無限潛力。同時，企業也應重視 AI 的倫理發展，確保 AI 技術的應用符合社會倫理規範，邁向一個更加智慧且永續的未來。

[資料來源]
1 陳君毅. “員工素質不高、創新能力不足都不是藉口！44歲的一之軒告訴你：數位轉型前應先了解問題！” foodNEXT, 27 June 2024, https://www.foodnext.net/news/industry/paper/5111962911.