零售篇－電商物流靠大數據、AI 催出消費者購物慾

COVID-19疫情重創實體店面業績，讓全球零售業步入寒冬，根據零售市場顧問公司Coresight Research今年3月份提出的數據指出，在這波疫情中全美約有63萬家百貨零售門市被迫關閉，更預測未來3個月恐損失超過4000億美元。

疫情對實體零售業帶來巨大沖擊，卻也讓提供「無接觸」購物方式的電商、物流業者因而受惠、訂單暴增，據國內各大電商平臺在3月發佈的營收成績，與去年同期相比，均成長約2至5成不等，讓「宅經濟」成爲在疫情中罕見逆勢上漲的商機。

大數據 找出「需要」的商品

網路盛行以來，許多零售業者推動數位轉型、轉戰電商平臺，過去的電商平臺往往根據顧客的消費紀錄，推薦類似的產品，卻沒考慮到顧客買過了、不再需要，成爲電商業者提升業績的瓶頸。對此，工研院巨量資訊科技中心執行長暨AI人工智慧應用策略辦公室副主任馮文生指出，只要透過大數據分析出消費者的購物意圖，進而在消費者瀏覽網頁之際，適時的推薦他們「需要」、「想要」的商品，就能發揮提升購物慾望的效果。

工研院長期投入「智慧生活」應用領域，以大數據分析與AI分別開發出「關鍵消費意圖預測技術」與「自動材重辨識系統」，其中關鍵消費意圖預測技術融合十幾種演算法，透過電商業者的內部交易與點擊資料，也就是分析消費者過往的瀏覽及交易後，進而在首頁推薦商品，之後再根據消費者當次在網頁上瀏覽的商品做即時的推薦商品調整，讓電商平臺大幅提升智慧服務的效能。

舉例來說，對於一週前才上網購買乾洗手的消費者來說，網頁若推薦更多他牌的乾洗手，很難打動消費者、沒考慮到消費者已買過，不如推薦口罩套、耳溫槍等其他防疫商品，更容易獲得青睞，也保持消費者對購物頁面的新鮮感。此外，這項技術也不侷限在電商領域，亦能符合影音、數位廣告、金融、旅遊等領域業者，預測消費者下一步需求、助業者抓住消費者的心。

物流爆量 靠AI提高效率

疫情讓電商訂單暴增的同時，隨之而來的龐大物流需求卻也令物流業者傷透腦筋，例如全球電商物流龍頭亞馬遜就在3月宣佈暫停對第三方的物流服務，優先處理自家平臺的客戶訂單。這場疫情帶給物流業的衝擊，不難看出面對市場需求爆量，準確、可靠、有效率的物流管理系統，將是電商決戰的最後一哩路。

工研院服務系統科技中心執行長暨AI人工智慧應用策略辦公室副主任鄭仁杰表示，對物流業者而言，爲了要讓顧客準時收到貨品，流程從訂單成立、商品進倉出倉、揀貨包貨出貨以至到貨通知，每一個環節都必須控管時間，速度快又準才能獲得消費者青睞。工研院針對產業痛點，打造亞洲首座AI高密度動態儲揀決策系統，創造倉儲空間效能最大化，同時協助新竹物流開發「自動材重辨識系統」，一改過去人工量測的缺點，以往一件物品平均量測耗時10秒，一旦大量貨物在短時間進倉，就容易發生失誤，造成運費計價的損失，自動材重辨識系統結合攝影機與環境感測器，將物品放進高速運行輸送帶上，通過量測關口就能即時完成測量與計價。

爲進一步提高倉儲進出貨預測準確率，並事先規劃撿貨路徑，工研院在倉儲決策導入AI，以符合後續調度、儲位配置、路徑規劃的反應能力與準確度。若遇上銷售旺季，就可依據配送物件大小、需求預測與進出貨時間點，先行安排最適當的儲位空間與最短的揀貨路徑，將進出貨準確度從75％提高至95％，工作人員揀貨也可節省53％工時與71％移動距離，有效幫助業者縮短接單到出貨的作業時間，高峰期有效提升10倍貨量。

疫情意外帶來的「無接觸商機」中，不論是結合大數據的「關鍵消費意圖預測技術」或是結合AI的「自動材重辨識系統與AI動態儲揀決策技術」，既可發現潛在客戶，也能提升消費者的黏着度，對於一般在家防疫「殺時間」的民衆來說，也得到即時收貨的喜悅，創造消費者與業者的雙贏局面。（本文由工業技術與資訊整理）