AIGC浪潮席卷，零售媒体未来如何AI赋能、走深向实？

要问2023年最受关注的科技话题，那无疑是AI（人工智能）。

自OpenAI公司在3月份新发布的GPT-4掀起新一波热潮后，国内外各大公司争先恐后发布AI产品，谷歌、微软、阿里、百度等企业纷纷将AI能力与旗下产品进行广泛结合。可以预见的是，人工智能（AI）将逐渐地融入到我们的日常生活中，在医疗、金融、制造、交通、教育等各个领域得到广泛的应用。

而在零售领域，AI+零售又能带来哪些创新与应用可能？在KiWi 开为科技5月24日举行的“探索新零售媒体新范式——2023夏季产品KiWi OneConnect发布会”上，开为团队用他们对零售快消行业的思考，引领着我们走向“AI赋能零售媒体领域降本增效、走深向实”的答案。

对于开为团队而言，AI技术本身并不是最大的难题。开为科技自成立伊始，就拥有AI背景，多年来技术积累深厚。因此，对于高管团队而言，最值得思考的反而是如何让最新的AI技术在现实的零售场景得到有效应用，并切实带来生产力的提高。

开为科技所服务的客户分为两类，一类是零售企业、一类是快消品企业。开为科技旗下快消品全域大数据平台KiWi OneConenct拥有全国近10万家零售门店实时动销数据，同时接入了各大零售商的线上线下媒体资源与零售站外媒体资源。品牌企业可通过登录KiWi One Connect系统了解品牌的市场现状，如市占率、强势区域、购买人群画像等，并通过零售数据找出精准受众及潜客群体，一键式跨系统数字营销，并获得数据反馈，衡量最终的投放效果。

该基于零售消费场景的数字营销闭环有规模、可跟踪、有效果，不仅能够带给品牌推广品效销的提升，也为零售商带来了新的收入来源。

妙可蓝多、通用磨坊、百威等知名品牌都是开为科技的长期客户，而在零售侧，开为科技与沃尔玛、永辉、华润万家、大润发、全家等多家全国头部连锁零售都拥有良好的合作。

基于开为科技现有的业务和实践经验，开为团队经过思考最终确认，在零售领域的业务中，目前最适合落地的AI应用场景是营销内容生产和零售数据洞察。

零售企业面临的困境是场景触点太多，内容创造和生产的能力差，其次是数据可用性太少、数据资产激活成本太高，缺少技术积累和人才积累。这些正是适合AI发力，帮助其降本增效的领域。

以零售商品海报设计为例，设计团队通常需要经历7个步骤，分别是需求梳理、创意脑暴、设计草稿、商业摄影、图形设计、审核修改、输出制作，总计人天需要9-14天，成本大概是2.5万元。而AI辅助设计，就无需投入商业摄影师，还可以大大加速整个流程，成本预计能减少70%左右。

而在BI数据看板方面，AI也能起到很大的作用。传统上品牌方会有专门的数据团队整理数据，将报表反馈给决策高层。做数据看板/报表需要经历：需求梳理、界面设计、程序开发、数据接口对接、调试优化、部署维护等，大概需要16-27天，总成本约5.5万元。而AI可以大幅减少数据团队的工作量，帮助其快速从茫茫数据中获得准确的数据洞察结果，还能灵活调整图表类型、优化设计。

这两个场景，一个是生成内容，使信息和内容的总量变大，对应的是“做加法”，一个是提炼总结内容，使信息价值密度变高，对应的是“做减法”。AI（人工智能）就是通过这样的“一加一减”去帮助我们提升效率。

既然AI是公认的人类得力的助手，那么企业如何落实AI应用呢？企业面临的问题是：选择公开的通用大模型还是自己训练私有模型？

公开通用大模型的争议在于数据泄露风险，迄今为止，包括苹果和三星在内的多家知名企业因为此原因禁用了chatgpt。而如果要自己训练，据传GPT-4的训练成本高达5亿美金，恐怕大部分企业都无法承受其中的资金、时间以及prompt学习的成本。

所以，企业面临的问题实质是：有没有一个产品既能降本增效，延续零售消费从业者的使用习惯，又能保证数据安全性，可以快速上手？

“一般通用型大语言模型训练所采用的都是公开的网络数据，但是这部分数据其实只占整个互联网数据的20%，高达80%的数据是在防火墙之下的私有数据，涉及专业领域的知识和秘密就是他们的盲区。比起‘全科型’AI，专业人士更需要的是使用行业专业数据训练出来的准确有效的‘专科型’AI。我们开为所打造的KiWi OneGC和KiWi GPT正是基于企业这样的需求而诞生的。”COO杨宽（Kevin）在会议上介绍道。

“我们在KiWi OneConnect中增加了KiWi OneGC和KiWi GPT模块。KiWi OneGC是开为基于最新的diffusion模型自研的，可以快速通过文字生成专业化的市场宣传素材，支持企业私有化部署。KiWi OneGPT则接入了开为零售数据大脑（全国近10万门店实时全量动销数据），可以通过聊天的方式呈现投放资源以及所需的数据图表，品牌市场部通过简单的人机交互操作就可以实现数据的快速洞察。”

营销人员输入具体产品名称，从零售商产品图库中搜索出需要的高清产品图像，系统将在保留产品细节的基础上对其进行智能抠图处理。接着，依据用户所添加的关键词指令（如场景需求、营销节点、人物属性、受众画像、图片尺寸等），OneGC将智能生成背景。通过智能模板或手动将产品调整至合适的位置后，系统将分析图片层次，对其进行光影渲染，优化图片视觉效果和层次，使其符合营销需求。该海报可被添加进入OneConnect创意中心素材库，并自动化生成标签，以供后续零售/品牌媒体投放使用。

OneGC可以根据不同的应用场景和需求生成不同的海报效果，所生成的真实照片逼真度和质量都很高，还能根据不同的媒体平台和终端设备展示场景裁剪不同的尺寸。在大规模的宣传活动、多渠道整合营销活动中，OneGC可以极大地减少设计时间和成本，提高设计的精准度和一致性，提高品牌宣传的效果和效率，堪称大师级的设计助手。

通过调用开为近10W家门店过往动销数据库和相关数据可视化工具，结合自然语言处理能力，KiWi GPT可以快速给出数据分析结果、生成直观易懂的可视化图表，帮助用户更深入地了解数据特征和规律，节省时间和精力，辅助决策。

开为科技团队将聊天机器人KiWi GPT与KiWi OneConnect网站、开为微信公众号/小程序进行对接，用户可以通过OneConnect中的KiWi GPT菜单或公众号会话打开聊天窗口，对其进行有关数据处理分析方面的提问与交互。

例如，您可以提问“【蒙牛】在【常温奶】品类最畅销的商品前三名分别是什么？”“把【蒙牛】最畅销的单品，和【伊利】最畅销单品做比较，绘制价格和单店卖力的关系图”等，KiWi GPT将使用机器学习算法分析开为10W+门店过往动销数据，并根据用户需求生成文本、图表、报告等不同形式来展示数据或分析结果。

“我们的KiWi OneGC和KiWi GPT都可以支持模型本地化部署，企业私有云或者私有服务器都可以部署，避免数据流失到公有大模型。”杨宽（Kevin）补充道。

随着机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的不断发展和完善，AI（人工智能）将与零售快消业更深入地融合。未来人们的生活方式、工作方式、乃至于买东西的方式都会被AI改变，“AI+零售”是我们必须思考的问题，必须尝试的方向。