Возможные области применения ИИ в розничной торговле

Планирование закупок

цель: выбор поставщика и создание заказа на поставку в автоматическом режиме

набор данных: прейскуранты поставщиков (цены и акции), потребности магазинов (количество и номенклатура), условия поставок (график, стоимость, мин. и макс. загрузка, время доставки),

форма предоставления результата: документы - заказы поставщикам

Оптимизация ценообразования

цель: назначение розничных и акционных цен

набор данных: цены конкурентов, спецификации поставщиков, проценты наценок, последние закупочные цены

форма предоставления результата: документы - реестры розничных цен и распродажных цен

Управление запасами

цель: рассчитать необходимое количество товаров на ближайший период

набор данных: текущие остатки, скорость реализации, планируемые акции, история продаж

форма предоставления результата: заполнение параметра мин. остаток в карточке товара, рекомендации по доп. закупкам

Заполнение справочников

цель: снизить затраты на ручной ввод записей в справочники (товары и партнёры), убрать ошибки при заполнении параметров

набор данных: GTIN или штрихкод товара, ИНН поставщика,

форма предоставления результата: автоматическое создание (заполнение) карточек товара и поставщика

Отчёты

цель:

набор данных:

форма предоставления результата:

Автоматизация обработки первичной документации

Разработчики: Dbrain, Beorg

Сервис предназначен для перевода бумажных документов в цифровую форму и включения их в общую бухгалтерскую и управленческую отчетность. Программа распознает 99 % изображений любого формата и проверяет полноту заполнения форм (пустые графы), наличие подписей и печатей, а также следов редактирования изображения, например в Photoshop. Работает локально и в облаке, интегрируется в 1С и любую другую систему по API.

Заказчики: «Спортмастер», «Авилон», ВЭБ.РФ

Прогнозирование наилучшего дополнительного товара

Разработчик: DCS

Заказчики: «Сбермегамаркет», «Лента»

Программа решает задачу повышения среднего чека и частоты повторных покупок. Модель машинного обучения анализирует данные клиента и сопоставляет его покупки с корзинами других покупателей, чтобы предложить товары, которые могли бы ему понравиться. В результате внедрения системы средний чек возрастает на 10 %, а количество новых позиций в корзине — на 35 %.

Прогнозирование спроса и складских запасов

Разработчик: DCS

Заказчики: «Лента», «Еаптека», «Модис»

Как заказать у оптовиков столько товара, чтобы полностью удовлетворить спрос покупателей, но при этом не создать излишек? Планирование складских остатков затрудняется необязательностью поставщиков, которые не всегда поставляют заказы вовремя. Искусственный интеллект учитывает все эти факторы и подсказывает оптимальные нормы запасов. При этом на 20 % снижаются расходы на утилизацию продукции и на 4 % увеличивается выручка.

Магазин без касс

Разработчик: Neurus

Заказчик: «Вкусвилл»

В минимаркете «Вкусвилл» на Тестовской улице в Москве нет касс. Заходя в магазин через турникет, покупатель сканирует QR-код приложения «Вкусвилл». Собрав нужные продукты, человек просто выходит: распознавание и учет выбранных товаров ведет система с машинным зрением. Оплата автоматически списывается с банковской карты покупателя.