[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},124,"blog","cn-how-ai-ml-and-cv-help-retail-companies-in-4-crucial-commerce-domains","人工智能、机器学习和计算机视觉如何帮助零售公司在四个关键商业领域","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/18-8-s-trusted-proxy-website-how-ai-ml-and-cv-help-retail-companies-cover-5bfb73a3-7d1f-475e-9b04-48553d63b62d.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/18-8-b-trusted-proxy-website-how-ai-ml-and-cv-help-retail-companies-cover-8297de0e-24aa-4cbe-80f4-d4fb196593d6.webp","2023/12/26","2024/02/16","人工智能、机器学习和计算机视觉如何帮助零售公司运营业务","人工智能、机器学习和计算机视觉如何帮助零售公司和零售行业。Dexodata代理网站解释的最新发现。","","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">采用率：人工智能、机器学习、计算机视觉软件类别\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">我们网站上强调的人工智能、机器学习、计算机视觉采用背后的动机\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">是时候担心被取代了吗？不，Dexodata会解释原因\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>根据霍尼韦尔的可靠研究，\u003Ca href=\"https://www.honeywell.com/us/en/press/2023/08/honeywell-research-indicates-artificial-intelligence-will-shape-global-retail-over-the-next-12-months\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">60%的零售商考虑在未来一年内应用人工智能\u003C/a>、机器学习、计算机视觉解决方案。人工智能、机器学习算法和计算机视觉是改变游戏规则的因素。通过投资这些技术，公司希望推动与实体店和在线商店相关的购物体验。由于零售智能是客户联系Dexodata购买住宅IP的原因之一，我们发现这项研究非常相关，并希望强调一些重要的影响。\u003C/p>\n\u003Cp>由代理支持的智能软件助手正在改变零售领域的面貌。人工智能、机器学习以及计算机视觉工具在零售行业中具有巨大的潜力，从仓库自动化到简化的商店运营。正如Statista所说，\u003Ca href=\"https://www.statista.com/statistics/1374052/ai-benefits-according-to-retail-businesses/#:~:text=The%20market%20for%20AI%20in,percent%20between%202021%20and%202028.\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">2022年零售行业的智能细分市场价值达到63.2亿美元\u003C/a>。预计到2028年将保持30.5%的年复合增长率（CAGR），届时\u003Ca href=\"https://www.statista.com/statistics/1256646/ai-in-retail-market-size/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">市场规模将达到311.8亿美元\u003C/a>。\u003C/p>\n\u003Cp>这种激增并非没有原因。Dexodata生态系统提供了深入调查调查结果的机会。这些信息将对希望购买住宅IP或订购代理免费试用的电子商务团队有帮助。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>采用率：人工智能、机器学习、计算机视觉软件类别\u003C/h2>\n\u003Cp>研究人员对大约1000名在美国、欧盟、中东和非洲的领导职位上工作的零售高管进行了调查。他们的活动领域包括信息技术、商业运营、积极的客户体验等。作为\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-geo-targeted-proxies-all-about\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">地理定位代理的提供商\u003C/a>，Dexodata发现全球人工智能、机器学习、计算机视觉的采用率值得关注。大多数行业参与者已经在很大程度上依赖智能网络助手：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>38%报告在特定用例或特定区域内使用人工智能、机器学习、计算机视觉。\u003C/li>\n\u003Cli>35%确认在更广泛的范围内采用。\u003C/li>\n\u003Cli>24%正在实验或积极探索这些技术。\u003C/li>\n\u003Cli>仅有3%表示没有使用。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/124/18-8-geo-targeted-proxies-how-ai-ml-and-cv-help-retail-companies-pic-1032x491-83020f0f-e8b5-44c9-a5d4-201f44af8334.png\" alt=\"人工智能、机器学习和计算机视觉如何帮助零售公司运营业务\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>我们网站上强调的人工智能、机器学习、计算机视觉采用背后的动机\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>在以移动为先的环境中，在线购物的便利性，加上快速的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/geo-targeted-proxies-in-supply-chain-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">人工智能驱动的供应链流程\u003C/a>和精心挑选的店内替代品，显著提高了购买者的期望、需求和敏感性。参与者表达了强烈的动机，以接受新兴解决方案来实现他们的目标。零售领导者提到的前三大动机包括：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>提升买家的体验（59%）\u003C/li>\n\u003Cli>提高商业效率、能力、生产力（49%）\u003C/li>\n\u003Cli>可观的未见的\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Return_on_investment\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">投资回报\u003C/a>（44%）。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>参与者预计人工智能、机器学习、计算机视觉可以在以下关键零售维度提供显著价值：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>自动化、数字化、强化例行工作，例如订单拣选和管理、调度操作等。\u003C/li>\n\u003Cli>协助客户服务活动，特别是通过智能沟通渠道提供。\u003C/li>\n\u003Cli>制定量身定制的数据驱动促销活动。\u003C/li>\n\u003Cli>增强库存管理。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>作为一个对\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">基于人工智能的旋转代理用于网络抓取\u003C/a>非常感兴趣的团队，Dexodata相信这是正确的决定。商业实践表明，大多数行业将会效仿。正如我们所看到的，对于许多购买住宅IP的企业，我们与基于人工智能的工具的兼容性是一个关键吸引力。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>是时候担心被取代了吗？不，Dexodata会解释原因\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>最后，零售专业人士是否应该担心被人工智能、机器学习、计算机视觉的“竞争者”取代？不应该。研究结果强调，大多数人将人工智能、机器学习和\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/computer-vision-what-is-it-and-how-it-works\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">计算机视觉技术\u003C/a>视为增强和优化他们人才库的杠杆，而不是取代员工。只有7%的人认为减少人力劳动是主要目的。新的软件类别反而通过基于代理的道德数据预测分析来增强高效的劳动力利用。这最终促进了员工满意度的提高，并为专注于更高价值的任务提供了额外的时间。\u003C/p>\n\u003Cp>零售专业人士可以保持冷静，以前所未有的效率使用人工智能。我们的旋转代理平台将为他们的成功做出贡献。当您的公司需要移动或数据中心代理，或打算从美国、加拿大、智利、土耳其、俄罗斯、乌克兰、哈萨克斯坦、主要欧盟国家以及其他100多个地点购买住宅IP以进行智能下一代操作时，请联系Dexodata。\u003Ca href=\"https://dashboard.dexodata.com/admin/register?lang=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">代理免费试用可用\u003C/a>。\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936352859]