AI人工智能的话题，伴随着机器学习的能力不断炒热，AI应用在各个行业层面越来越广泛，数字行销和电商当然早就是AI密集使用的行业，我们经常使用的搜寻引擎优化SEO（Search Engine Optimization）背后就是机器运用演算法推送最优的结果。
新零售是什么？
回顾传统零售走向新零售的趋势，指的就是从B2B（企业到企业）、B2C（企业对消费者）到C2B（消费者对企业）的过程。
传统零售指的是像卖场、百货、商店等零售通路。新零售则是以消费者为主要核心，透过AI及大数据分析，让制造业更服务化、客制化，预测消费者需求并量身打造商品，还能精准行销及服务，使线上、线下及物流整合在一起，甚至与电商结合「虚实合一」，例如阿里巴巴、亚马逊等电子商务龙头接连买下中国大润发、美国Whole Foods Market（全食超市），皆是新零售布局逐渐成型的案例。
目前的AI皆须由机器学习模型来驱动，而机器学习需要有大量资料来进行演算，因此讲求资料搜集的完整性和搜集时间的连续性。AI机器学习，让零售业难题有解了，为何AI对零售业这么重要？不论是传统零售或新零售业者，以往最大挑战之一，是如何恰当的引导趋势以及衡量需求，更别说是库存管理及商店的数量和规模。
尽管电商可以靠着搜寻引擎与消费者接触，但背后是基于商品属性，对使用者实际喜好所知甚少。AI加入后，可透过协同过滤（即查找大型数据集中的模式）的技术，让店家能充分利用已知客户喜好的相似性，为未知的偏好提供建议。
高盛（Goldman Sachs）研究报告指出，AI及机器学习能够利用销售、消费者和内容组成庞大的数据资料库，来提升搜索引擎的功能，更能通过客户资料和所接触的内容属性，预测使用者对新商品新风格的需求。
如今美国电商龙头亚马逊（Amazon）正朝这个方向前进，并在2013年获得「预期出货（anticipatory shipping）」专利。不仅要考虑季节性需求，还需要考虑天气、人口统计和独特的使用者购物模式所带来的影响。
不光消费这一环，其实AI在电子商务中的应用相当多元，透过云端运算与认知系统整合，可提供消费者更准确的服务，包括：视觉和语音搜寻产品发现工具、目标客户行销、使用者行为的个人化推荐、机器人分拣订单，透过AI驱动的无人机交付货物，以及虚拟助手或聊天机器人为客户提供服务。
随着AI触角不断蔓延，瑞银证劵（UBS）认为电商产业将会取得重大进展，AI还能使供应链管理、行销和广告、智慧助理和自动付款系统等领域变得更加有条理，连带这几年被电商打得落花流水的传统零售行业带来新机会，找回谷底重生的机会。
举例来说，服装这种流行趋势快速的行业，预测消费者的需求对零售商来说是一大挑战，若能利用AI和机器学习，零售商可以进行模式识别，做出更好的价格决策，并纳入到行销和生产过程中。
随着购物衍生出的物流需求量不断上冲，导入智能机器人系统提升效率成为趋势。举例来说，阿里巴巴集团旗下的菜鸟物流运用大数据和AI，帮助行业从局部优化升级成为端到端的全局优惠，「预计未来几年，大数据算法将为每一辆快递车、每一位快递员优化路径。」24小时内就可将货运货到中国任何地区。而亚马逊的物流中心也有机器人Kiva帮忙拣货，可大幅节省人类员工走动的时间，提升拣货的速度和数量。
随着AI浪潮奔腾而至，各行业领域透过大数据和人工智能技术的多元性来更加了解现代社会的需求，机器深度学习能给予我们更加精准的市场预测。未来AI可在各领域带来无穷的机会，其背后主要的驱动力则是大数据的累积、不间断的机器学习，以及云端技术的发展。
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