تحليل موجه نحو المجال لتأثير التعلم الآلي - حالة تجارة التجزئة

تسعى تكنولوجيا المعلومات بشكل عام والذكاء الاصطناعي (AI) بشكل خاص إلى نقل المهام التشغيلية بعيدًا عن الفاعل البشري. يعد التعلم الآلي (ML) فرعًا ضمن الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تحسين التعلم بناءً على البيانات. وبالتالي، يمكن اعتبار تجارة التجزئة وتجارة الجملة، المعروفة بنسبتها العالية من العمل البشري وفي نفس الوقت هوامش الربح المنخفضة، ملائمة بشكل طبيعي لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يتناول هذا المقال انتشار استخدام التعلم الآلي في الصناعة. يستخدم البحث نهجين مختلفين لتحديد حالة العلم والممارسة الموجودة ضمن المجال: مراجعة أدبية على قواعد البيانات العلمية الرئيسية ودراسة إمبريقية لأكبر 10 شركات تجزئة دولية واعتمادها لتقنيات التعلم الآلي تُجمع معًا. لا يقدم هذا النص نموذجًا أوليًا يستخدم تقنيات التعلم الآلي. بدلاً من اعتبار ومقارنة الخوارزميات والأساليب المحددة، يتم تحديد المشكلات الأساسية والمهام التشغيلية التي تعتبر أساسية لهذا المجال المحدد. بناءً على مراجعة أدبية شاملة، يتم تقييم الأنواع الرئيسية من المشكلات التي يمكن أن يخدمها التعلم الآلي والتقنيات المرتبطة به. تُظهر دراسة إمبريقية لأكبر 10 شركات تجزئة واعتمادها للتعلم الآلي أن اعتماد السوق العملي متغير للغاية. لقد أدمج الرواد التطبيقات بشكل كبير في الأعمال اليومية، بينما يظهر الآخرون فقط مجموعة صغيرة من النماذج الأولية المبكرة. ومع ذلك، يظهر آخرون عدم الاستخدام النشط أو الجهود لتطبيق مثل هذه التكنولوجيا. بناءً على ذلك، يتم اتخاذ نهج منظم لتحليل العمليات الأساسية المضافة للقيمة لشركات التجزئة. ويتم توضيح السيناريوهات والتطبيقات العلمية والعملية الحالية بالتفصيل. في الملخص، هناك تطبيقات ممكنة عديدة في جميع المجالات. على وجه الخصوص، في المجالات التي تحتاج إلى توقعات مستقبلية (مثل التسويق أو إعادة التعبئة)، يُعتبر استخدام التعلم الآلي اليوم متطورًا علمياً وعملياً.