时不时地，我遇到一个独角兽-那个罕见的人，他真的不喜欢在“真实的”商店里漫步以寻找冒险-烹饪，运动，时尚，园艺，文学，音乐……。对与无法识别的向往相匹配的事物的发现和惊喜感可能令人振奋。但是，许多商店的庞大规模使人筋疲力尽-有些商店，我需要网站地图，手电筒和通宵包袋才能完全使用。在其他商店中，库存是专门化的并且包装得非常紧，以至于在线查找似乎是更好的查找方式我想要的是。

如果您主要是在线购物者，您可能会问实体店的相关性如何。答案是：十分相关。根据美国商务部的最新报告，美国88%的零售交易(仍)发生在传统的实体商店中，客户，员工和库存在这里聚集在一起。

但是这个行业正在发生变化。我们钟爱的实体品牌正在与其他品牌整合，或者甚至消失了，这主要是由于人口结构的变化和“点击并运送”体验的成功。那些意识到这些变化而转型的零售商通常面临着共同的挑战，这些挑战从根本上集中在如何增加收入和盈利能力上。零售商需要提供更好的客户体验并建立忠诚度，以占据更大份额的客户钱包，而且他们需要从营销，供应链，结账和交付等各个流程中挤出多余的成本。

考虑到这些目标，零售商正在过渡到以客户为中心的“无处不在的商业”环境，店内购物和在线购物之间的界限越来越模糊。消费者希望获得个性化，无缝的购物体验，其中包括跨所有销售点的高接触，超个性化的客户服务。零售商希望为员工和顾客提供安全愉快的购物体验。要实现这些目标，就需要从客户到达路边时起就提供具有关联性且实时的关联体验。

提供卓越的客户体验的传统方式是人力密集型-依靠技能驱动的传统系统和流程。改善体验通常会增加成本，同时限制规模。零售商需要以更高的准确性提供解决方案-可以更频繁地满足更多客户的需求-但价格要低，并且必须能够迅速扩展到数百家商店来提升品牌。

人工智能如何提供帮助

零售商越来越多地使用AI驱动的应用程序，这些应用程序提供了广泛的解决方案，以丰富购物体验并预测个人客户的需求以及何时何地。人工智能还可以帮助零售商自动化耗时的流程，实现更智能的库存管理，防御针对意外和欺诈性库存损失原因的防御并提供更安全的购物体验。

人工智能解决方案几乎可以在任何位置运行;但是，由于侧重于感知，处理和即时响应商店中的情况，事件和动作(“边缘”)，基于边缘的技术非常适合许多零售用例。当今的解决方案可以安全，大规模地运行，并且可以远程部署，管理和控制。

要了解有关零售商如何在边缘使用AI的更多信息，我采访了Dell Technologies物联网解决方案总监Chandra Venkatapathy，他与全球零售客户合作，借助边缘解决方案发展业务。他提供了以下一些示例，这些示例说明了AI驱动的应用程序如何帮助零售商应对零售商的挑战。