华为X天虹：塑造AI+零售新标杆，深耕零售行业垂直模型零售业

（原标题：华为X天虹：塑造AI+零售新标杆，深耕零售行业垂直模型）

新一代消费者小婕在天虹商场附近的家中，偶然发现天虹导购的朋友圈推荐了一款4厘米增高的户外运动鞋，这正是她心仪的产品。由于她新买的冬季加绒牛仔裤需要一双增高鞋来搭配，这给了她一个外出的完美借口。

这种服务升级背后，是天虹的数智化转型成功实践。AI导购和AI拍小票积分功能只是其用户体验环节AI化的初步尝试。今年9月，天虹与华为共同发布了“灵智百灵鸟AI大模型”，为未来商场的构想提供了更具体的蓝图。

一、十年变迁，AI开辟新路

“后疫情时代下，零售行业的复苏并未如预想中的那么迅猛，在面对互联网消费购物的冲击下，实体零售企业目前正处于转型的重要时期，如何提升存量市场发展的竞争力成为了更重要的话题”，在近期发布的《生成式人工智能零售业全景探索白皮书》（下文称“白皮书”）中写到，“对于企业而言，如何做到改善产品服务、改善用户体验并提高生产效率更是成为了重中之重。”

这样的背景下，人工智能为零售行业提供了一种新思路。一场从传统零售到数字化转型的变革风潮正扑面而来，智能化成为了零售业破冰的关键动力，在白皮书中也为零售企业提供了大量AI+零售的权威指导和标杆案例参考。

二、数智创新，重塑垂直领域

连续多年进入中国连锁经营协会（CCFA）发布的“中国连锁百强”TOP20榜单的天虹，根据不同目标顾客需求，以百货、购物中心、超市三大业态线上线下融合的数字化、体验式新零售、智慧供应链为底层能力，打造“天虹”、“君尚”、“sp@ce”等核心品牌。

天虹研究发现，现有的AI大模型难以满足零售业复杂的业务需求，如消费者行为分析、库存和供应链管理等场景。许多解决方案缺乏实际行业数据，因此，零售业需要专属的AI技术来适应具体运营场景。天虹及其科技子公司灵智数科凭借其在业务场景和数据的积累以及零售数字化技术能力，已具备开发专属于零售行业大模型的潜力。

今年9月，天虹与华为联合发布的“灵智百灵鸟AI大模型”，正是专为零售行业打造的垂直AI大模型，其算法和数据量均为行业领先——该模型基于自主创新的昇腾AI平台，融合通用大模型和多元算法，利用天虹业务数据、外部公开数据及开源行业数据集，结合实战经验训练而成。它专注零售需求，考虑实际业务操作，构建了全面的行业语料库，实现高效输入输出。

三、效率倍增，深耕场景

如果说数字化是打通了一个又一个信息孤岛，让企业内部信息流畅起来，那么AI则是使得这个过程几何倍增速。通过天虹多年来沉淀的顾客画像、交易数据、营销方案、优惠活动、运营策略等多场景的数字训练、精确优化，最终生成的灵智百灵鸟AI大模型，给到消费者焕新的购物体验，大幅提高了企业经营效率。

AI的落地成功依赖于精确的应用场景。不同场景的需求决定了AI技术的选择与数据处理方式，只有在合适的环境中，其才能发挥最大效能。在白皮书中，将AI在连锁经营的应用场景划分成了面向消费者服务的业务场景，称为“前台”，以及面向内部服务的场景，称为“后台”。

那么，结合灵智百灵鸟AI大模型的零售业务有多大变化？我们分前台和后台去剖析：

首先是新老客户的营销上。在老客户维系中的会员粘性维护这个核心场景中，灵智百灵鸟AI通过首购二次复购模型，挖掘会员购物数据，精准识别复购机会，实现个性化营销。相较传统营销方式，该模型能够辅助转化率提升40%。

而在用户体验上，天虹通过AI导购和客服系统为顾客提供个性化的购物建议和产品信息。顾客可以通过AI系统快速获取商品的详细信息，包括价格、促销活动以及产品的对比分析等，从而帮助顾客更好地做出购买决策。这种智能化的服务不仅提升了顾客满意度，也优化了导购人员的工作负担；而对于顾客提出的积分审核慢和积分到账慢的反馈，则通过OCR识别技术，AI可以自动扫描并解析不同类型的小票，快速获取关键信息，并实时完成审核，整个过程仅需5秒钟，积分快速到账，顾客则可以使用积分支付停车费用。

至于白皮书提及的后台场景中，天虹也通过灵智百灵鸟AI达到了效率翻倍。

在新员工培训方面，借助数字员工这个超强辅助，让新员工成为了一个个“超级个体”——新员工通过与数字员工的对话，可快速了解公司产品、规章制度等必要信息，无需通过繁琐的人工培训过程，进一步提高了入职效率，减少了人力资源管理的压力；此外，在数字员工的帮助下，新员工还能快速查询个人假勤信息、工作任务等内容。

结语：

历经十年沉浮，步入AI时代的零售业或将迎来转机。随着灵智百灵鸟AI大模型这样零售垂直大模型的问世以及天虹的案例实战，极大地证明了AI技术在零售行业转型中的巨大潜力和价值，而在不断翻涌的AI浪潮中，灵智百灵鸟AI大模型基于华为AI全栈解决方案优势和天虹的庞大数据，未来持续的走深向实，会在更多的零售场景擦出不一样的火花。

华为致力于打造业界领先的、全栈AI生态，持续与行业场景深度融合，解难题，做难事，来满足零售企业的差异化需求，使能“百模千态”，携手零售企业加速走向智能化。零售行业将衍生出怎样的新物种？我们拭目以待。