10月25日，DA數(shù)智大會2024·深圳站召開，大會圍繞主題“大模型讓數(shù)據(jù)涌現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值”，面向大數(shù)據(jù)與人工智能從業(yè)者、研究學(xué)者和企業(yè)高管，分享了當(dāng)前大數(shù)據(jù)和大模型領(lǐng)域最新動(dòng)態(tài)，以及展示AI+等領(lǐng)域創(chuàng)新成果和應(yīng)用案例，共同探討數(shù)據(jù)與人工智能深度融合發(fā)展趨勢，旨在助力行業(yè)各界邁向智能化和數(shù)字化新高度。

國內(nèi)無人零售運(yùn)營商領(lǐng)軍企業(yè)豐e足食作為受邀代表，向與會嘉賓分享了在探索新零售數(shù)智化應(yīng)用最新科技成果。作為國內(nèi)無人零售行業(yè)較早應(yīng)用人工智能技術(shù)的企業(yè)，豐e足食是行業(yè)內(nèi)在算法和科技研發(fā)投入較多的一家公司，已實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化管理，算法決策覆蓋消費(fèi)者洞察、補(bǔ)貨、選品再到后端運(yùn)力調(diào)配、貨存周轉(zhuǎn)、效期管理等全流程環(huán)節(jié)。

在《智能分析與決策》分會場，豐宜科技數(shù)據(jù)與算法部門高級數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)理?xiàng)钏?，發(fā)表了主題為《因果推論在無人零售行業(yè)的應(yīng)用》演講，她指出，當(dāng)前因果推斷在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)累積了大量的最佳實(shí)踐和應(yīng)用案例，線下業(yè)務(wù)和傳統(tǒng)行業(yè)在運(yùn)營過程中也面臨著許多策略選擇需要借助因果推論來決策，且應(yīng)用場景具有特殊性，但業(yè)界相關(guān)可參考的資料較少。

她表示，線下零售行業(yè)應(yīng)用因果推論進(jìn)經(jīng)常會遇到樣本量小和指標(biāo)波動(dòng)幅度大的問題，保證隨機(jī)分組樣本均衡非常重要，其次執(zhí)行難度高，不同于互聯(lián)網(wǎng)，策略的落地是需要人去執(zhí)行,就會面臨業(yè)務(wù)端 vs 算法端的協(xié)同問題、實(shí)驗(yàn)組和對照組的勞動(dòng)量和利益分配差異問題，以及可能出現(xiàn)決策耦合性更高的現(xiàn)象。她分享了豐e足食在數(shù)智化建設(shè)過程中，借助因果推理和AB測試提升決策準(zhǔn)確性的實(shí)踐案例以及針對各類挑戰(zhàn)的應(yīng)對策略。

企業(yè)在應(yīng)用算法決策上還存在較大挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)人士指出，算法決策比較依賴數(shù)據(jù)，有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和正確的模型決策質(zhì)量才高，但有些數(shù)據(jù)是算法沒辦法知道的，這是無可避免的難題，還有不少企業(yè)決策文化是傾向人工決策，如何讓業(yè)務(wù)接受算法比人的經(jīng)驗(yàn)更優(yōu)也是個(gè)難題，算法更多是以優(yōu)化全局和站在公司整體利益上考慮，一旦與業(yè)務(wù)指標(biāo)沖突，就需要企業(yè)管理層做取舍。

截至目前，豐e足食的智能終端規(guī)模已經(jīng)突破14萬臺，服務(wù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋全國70多個(gè)核心城市。近年來，豐e足食數(shù)智化建設(shè)經(jīng)歷了”純?nèi)斯Q策→算法決策→算法主導(dǎo)+人工輔助”的技術(shù)革新過程，當(dāng)前已經(jīng)從“強(qiáng)人工、弱算法”迭代到“強(qiáng)算法、弱人工”的AI+人工協(xié)同決策機(jī)制，該創(chuàng)新成果榮獲了2024年中國管理科學(xué)學(xué)會 CSAMSE 2024“管理科學(xué)實(shí)踐獎(jiǎng)”，不僅為行業(yè)提供了一個(gè)真實(shí)商業(yè)環(huán)境中成功應(yīng)用人工智能實(shí)現(xiàn)有效決策的示范案例，也讓業(yè)界也看到了人工智能在零售行業(yè)的商業(yè)價(jià)值。

“豐e足食是全國直營品牌，管理上可以對各個(gè)運(yùn)營環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)管控，在推動(dòng)業(yè)務(wù)部門應(yīng)用算法決策也比較順利，如今已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了對小場景近場零售精細(xì)化運(yùn)營。”楊思表示，為確?！八惴ㄖ鲗?dǎo)+人工輔助”的決策機(jī)制的有效性和決策的準(zhǔn)確性，豐e足食的解法是——依靠AB實(shí)驗(yàn)的方法。譬如，設(shè)置實(shí)驗(yàn)組對比，相同條件下部署不同策略版本，通過銷售轉(zhuǎn)化率、庫存健康指標(biāo)等量化結(jié)果比較，評估方案效能。在應(yīng)用上采取漸進(jìn)式推廣，小范圍試點(diǎn)，觀察方案在真實(shí)環(huán)境中的性能表現(xiàn)，逐步擴(kuò)大應(yīng)用規(guī)模，確保穩(wěn)健過渡。

楊思強(qiáng)調(diào)，企業(yè)在應(yīng)用算法決策時(shí)需要重視算法有適應(yīng)性的問題，當(dāng)面對非典型事件，如節(jié)日促銷高峰，算法則需具備快速調(diào)整參數(shù)的能力，結(jié)合實(shí)時(shí)監(jiān)控與人工介入，靈活應(yīng)對。如何提高適應(yīng)性，則需要技術(shù)定期迭代和更新模型，納入最新市場數(shù)據(jù)與用戶反饋，確保算法決策邏輯始終緊跟市場需求變化。