每逢節(jié)假日與企業(yè)促銷活動，海底撈基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維總監(jiān)馮杰就格外忙碌。

“我們要確保系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性與可靠性，應(yīng)對流量激增與海量訂單快速處理；同時(shí)，我們還要優(yōu)化算法，提前安排好食材庫存，既不能預(yù)估錯(cuò)誤，又要做到精準(zhǔn)節(jié)約。”馮杰說。

目前，海底撈逾千家門店的經(jīng)營狀況不一，算法系統(tǒng)需要根據(jù)不同門店以往節(jié)假日與促銷活動的經(jīng)營成效，差異化地調(diào)配食材庫存。

在這個(gè)過程，外部因素對算法及數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性構(gòu)成新挑戰(zhàn)，包括天氣對民眾出行就餐的影響、民眾口感的變化等。

海底撈決定用AI解決這些挑戰(zhàn)。

以進(jìn)銷存系統(tǒng)為例，海底撈通過AI等技術(shù)打通“線上預(yù)定—線下消費(fèi)—庫存調(diào)撥”的全鏈路：某個(gè)菜品訂單突增時(shí)，系統(tǒng)會實(shí)時(shí)計(jì)算庫存，自動向就近倉庫補(bǔ)貨，庫存響應(yīng)速度從“按天算”被壓縮至“按分鐘算”。企業(yè)的食材庫存調(diào)配決策也從“事后總結(jié)”轉(zhuǎn)向“事中干預(yù)”，甚至在某些方面實(shí)現(xiàn)“事前預(yù)測”。

粒上皇CIO蔡藝銘稱，AI對零售業(yè)態(tài)的“財(cái)富創(chuàng)造”效應(yīng)正與日俱增。他透露，粒上皇在全國設(shè)立約2000家門店，促銷活動開展期間的單日業(yè)務(wù)量或達(dá)到100萬單，這需要企業(yè)有穩(wěn)定的海量訂單快速處理能力，才能快速響應(yīng)用戶需求。面對這種情況，粒上皇引入融合AI技術(shù)的數(shù)據(jù)底座系統(tǒng)，在減少運(yùn)維開支、提升系統(tǒng)性能的同時(shí)，滿足海量訂單快速處理的要求。

AI正重塑零售行業(yè)的核心競爭力，給零售企業(yè)帶來“財(cái)富創(chuàng)造效應(yīng)”。

中國連鎖經(jīng)營協(xié)會行業(yè)創(chuàng)新部主任田芮豐認(rèn)為，零售行業(yè)已從粗放流量運(yùn)營轉(zhuǎn)向用戶價(jià)值的深度挖掘，AI技術(shù)貫穿“研、產(chǎn)、供、銷、服”全鏈路，逾九成零售企業(yè)認(rèn)為生成式AI將提升企業(yè)生產(chǎn)力。但零售企業(yè)的傳統(tǒng)IT架構(gòu)存在數(shù)據(jù)延遲、系統(tǒng)割裂、資源冗余等問題，難以支撐實(shí)時(shí)決策與AI創(chuàng)新應(yīng)用。

在田芮豐看來，面對脈沖式流量沖擊與AI變革的雙重考驗(yàn)，一個(gè)穩(wěn)定、高效且支持AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)底座將成為零售企業(yè)的制勝關(guān)鍵。

在國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫OceanBase（海揚(yáng)）CEO楊冰看來，零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨三個(gè)核心挑戰(zhàn)：如何駕馭流量“脈沖式爆發(fā)”，如何讓數(shù)據(jù)成為實(shí)時(shí)決策引擎，以及如何讓AI從錦上添花變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施。

AI如何賦能業(yè)務(wù)提效

“對零售企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是采購一套ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）或人力資源管理系統(tǒng)，而是從業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)等多維度深度重構(gòu)業(yè)務(wù)鏈條，提升企業(yè)內(nèi)部管理效率與更好服務(wù)客戶。”馮杰說。

為更好推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，海底撈已實(shí)現(xiàn)會員系統(tǒng)上云，力爭實(shí)現(xiàn)“千人千面”的智能推薦服務(wù)。

馮杰發(fā)現(xiàn)，廣大會員的需求千差萬別，如何精準(zhǔn)識別每位會員的個(gè)性化需求，又是新挑戰(zhàn)。

另一個(gè)讓馮杰傷腦筋的事情，是數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的成本控制。

以往，海底撈做業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與客戶數(shù)據(jù)分析時(shí)，采取多套數(shù)據(jù)庫，中間通過DTS（數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)）等方式確保數(shù)據(jù)同步。但此舉導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析鏈路延長和成本偏高。其中一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，會導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的停擺。

馮杰意識到，零售企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，一要保證業(yè)務(wù)穩(wěn)健運(yùn)營，二要保證技術(shù)架構(gòu)運(yùn)行的成本可控，三要支撐流量峰值，其中技術(shù)架構(gòu)建設(shè)成本將是重要的考量點(diǎn)。

馮杰開始嘗試引入支持AI等前沿技術(shù)的數(shù)據(jù)底座系統(tǒng)，打通“線上預(yù)定—線下消費(fèi)—庫存調(diào)撥”的全鏈路，既能根據(jù)用戶以往餐飲偏好，提供千人千面的餐品推介，又可以針對菜品需求變化狀況，實(shí)時(shí)計(jì)算門店庫存狀況并完成就近補(bǔ)倉。“AI對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，可以讓以往只能事后總結(jié)的工作，轉(zhuǎn)變成事中干預(yù)，甚至做到某定程度的事前預(yù)測。”馮杰稱。而AI對海底撈產(chǎn)生的最大“財(cái)富創(chuàng)造”效應(yīng)，體現(xiàn)在應(yīng)對節(jié)假日與促銷活動導(dǎo)致的脈沖式爆發(fā)的業(yè)務(wù)流量上。企業(yè)在食材庫存儲備調(diào)撥、會員線上預(yù)定、海量訂單快速處理等方面不再是被動應(yīng)對，而是精準(zhǔn)備貨與主動管理，既避免食材浪費(fèi)，又能提升客戶滿意度。

感受到AI賦能的“財(cái)富創(chuàng)造”效應(yīng)后，海底撈又借助AI技術(shù)優(yōu)化員工排班制度；針對菜品質(zhì)量與提升豐富度，海底撈也使用AI技術(shù)提升管理效率。

馮杰透露，當(dāng)前成效顯著的AI應(yīng)用場景，主要集中在解決重復(fù)勞動力與提升業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性等方面。在他看來，海底撈要做的是讓AI這項(xiàng)技術(shù)輔助業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)真正意義上的提效。此外，通過AI賦能，企業(yè)還希望能將以往有益的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)驅(qū)動。“就海底撈的AI發(fā)展策略而言，內(nèi)部管理的AI賦能會優(yōu)先于外部服務(wù)。畢竟，菜品質(zhì)量與服務(wù)體驗(yàn)是海底撈的核心競爭力，企業(yè)會投入更多力量推動AI在內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)化管理與食品安全管理的應(yīng)用。”馮杰說。

蔡藝銘也透露，粒上皇也在探索AI在更多業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，包括用戶關(guān)心的食品安全、內(nèi)部工作效率提升、驅(qū)動業(yè)務(wù)增長等。“粒上皇雖然屬于零食行業(yè)，但企業(yè)要求新鮮現(xiàn)制，如板栗炒完后不允許隔夜出售。如何做好這項(xiàng)工作，我們一方面借助AI攝像頭等技術(shù)掌握門店的銷售行為，另一方面通過現(xiàn)場督察保障食品安全新鮮。”蔡藝銘說。

AI投入產(chǎn)出比的評估標(biāo)準(zhǔn)

OceanBase公有云事業(yè)部總經(jīng)理尹博學(xué)發(fā)現(xiàn)，近年來，越來越多的零售企業(yè)開始擁抱AI等前沿技術(shù)。過去兩年，OceanBase旗下云數(shù)據(jù)庫OBCloud已服務(wù)逾200家頭部零售企業(yè)，涵蓋鞋服、餐飲、快消、商超、DTC新經(jīng)濟(jì)等全零售業(yè)態(tài)。

在尹博學(xué)看來，零售企業(yè)之所以積極擁抱這些技術(shù)，主要基于四個(gè)因素考慮：一是實(shí)現(xiàn)交易與數(shù)據(jù)分析融合，增強(qiáng)企業(yè)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)決策能力；二是實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合，簡化數(shù)據(jù)架構(gòu)，降低數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程的系統(tǒng)運(yùn)維成本；三是加速AI應(yīng)用落地，有效應(yīng)對大促、直播等場景流量脈沖式激增下的海量訂單快速處理需求；四是提供“千人千面”智能推薦，有效提升客戶服務(wù)滿意度與助力業(yè)務(wù)持續(xù)增長。

盡管AI在零售行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，但企業(yè)如何精準(zhǔn)評估AI的投入產(chǎn)出比，仍缺乏權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)。

在蔡藝銘看來，客戶滿意度或許是粒上皇的一項(xiàng)重要評估標(biāo)準(zhǔn)。此外，企業(yè)還會使用ROI（投資產(chǎn)出比）衡量AI的投入產(chǎn)出比，如要解決企業(yè)的某項(xiàng)內(nèi)部管理問題，原先需涉及多少業(yè)務(wù)鏈條、使用多少人力成本，但在AI賦能提供智能問答服務(wù)后，可以節(jié)省多少人力成本與業(yè)務(wù)鏈條。這也是相對簡單的評估標(biāo)準(zhǔn)。

馮杰稱，除了客戶滿意度與人工成本節(jié)約等顯性評估指標(biāo)，企業(yè)還應(yīng)關(guān)注AI應(yīng)用的隱性評估指標(biāo)。比如，企業(yè)通過AI建設(shè)知識庫，可以將以往業(yè)務(wù)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)處理心得、運(yùn)作制度優(yōu)化建議等納入企業(yè)知識庫，并以AI智能問答形式解決員工在實(shí)際工作過程中遇到的困惑與挑戰(zhàn)，從而提升整體管理效率與市場快速反應(yīng)能力。

目前，海底撈通過AI技術(shù)，梳理了1994年以來的眾多“知識”，這在馮杰看來是一項(xiàng)非常有意義的工作。這或許意味著零售企業(yè)需要構(gòu)建企業(yè)專屬的AI大模型，方便員工通過后者的智能問答，快速掌握企業(yè)的“成功秘訣”。

馮杰認(rèn)為，零售企業(yè)若單獨(dú)構(gòu)建一整套向量架構(gòu)與AI大模型，不但流程復(fù)雜且成本昂貴，因此他們會考慮借助第三方AI技術(shù)平臺的向量化能力與多模能力，幫助海底撈快速將AI大模型能力在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地，推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成效。

（作者 陳植）