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)務價值”，面向大數(shù)據(jù)與人工智能從業(yè)者、研究學者和企業(yè)高管，分享了當前大數(shù)據(jù)和大模型領域最新動態(tài)，以及展示AI+等領域創(chuàng)新成果和應用案例，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。

國內無人零售運營商領軍企業(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)智化應用最新科技成果。作為國內無人零售行業(yè)較早應用人工智能技術的企業(yè)，豐e足食是行業(yè)內在算法和科技研發(fā)投入較多的一家公司，已實現(xiàn)全流程數(shù)字化管理，算法決策覆蓋消費者洞察、補貨、選品再到后端運力調配、貨存周轉、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)科學經理楊思，發(fā)表了主題為《因果推論在無人零售行業(yè)的應用》演講，她指出，當前因果推斷在互聯(lián)網領域已經累積了大量的最佳實踐和應用案例，線下業(yè)務和傳統(tǒng)行業(yè)在運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，且應用場景具有特殊性，但業(yè)界相關可參考的資料較少。

她表示，線下零售行業(yè)應用因果推論進經常會遇到樣本量小和指標波動幅度大的問題，保證隨機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，策略的落地是需要人去執(zhí)行,就會面臨業(yè)務端 vs 算法端的協(xié)同問題、實驗組和對照組的勞動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)智化建設過程中，借助因果推理和AB測試提升決策準確性的實踐案例以及針對各類挑戰(zhàn)的應對策略。

企業(yè)在應用算法決策上還存在較大挑戰(zhàn)，業(yè)內人士指出，算法決策比較依賴數(shù)據(jù)，有準確的數(shù)據(jù)和正確的模型決策質量才高，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)務接受算法比人的經驗更優(yōu)也是個難題，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)務指標沖突，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)模已經突破14萬臺，服務網絡覆蓋全國70多個核心城市。近年來，豐e足食數(shù)智化建設經歷了”純人工決策→算法決策→算法主導+人工輔助”的技術革新過程，當前已經從“強人工、弱算法”迭代到“強算法、弱人工”的AI+人工協(xié)同決策機制，該創(chuàng)新成果榮獲了2024年中國管理科學學會 CSAMSE 2024“管理科學實踐獎”，不僅為行業(yè)提供了一個真實商業(yè)環(huán)境中成功應用人工智能實現(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)價值。

“豐e足食是全國直營品牌，管理上可以對各個運營環(huán)節(jié)實現(xiàn)強管控，在推動業(yè)務部門應用算法決策也比較順利，如今已經實現(xiàn)了對小場景近場零售精細化運營?！睏钏急硎荆瑸榇_?！八惴ㄖ鲗?人工輔助”的決策機制的有效性和決策的準確性，豐e足食的解法是——依靠AB實驗的方法。譬如，設置實驗組對比，相同條件下部署不同策略版本，通過銷售轉化率、庫存健康指標等量化結果比較，評估方案效能。在應用上采取漸進式推廣，小范圍試點，觀察方案在真實環(huán)境中的性能表現(xiàn)，逐步擴大應用規(guī)模，確保穩(wěn)健過渡。

楊思強調，企業(yè)在應用算法決策時需要重視算法有適應性的問題，當面對非典型事件，如節(jié)日促銷高峰，算法則需具備快速調整參數(shù)的能力，結合實時監(jiān)控與人工介入，靈活應對。如何提高適應性，則需要技術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。