AI对零售业的发展影响毋庸置疑。但现实问题是，当前国内不少零售企业缺乏明确的路径来实施AI技术，“不知道如何开始”、“如何有效利用AI技术”等问题都使得企业在AI应用上踌躇不前。

尽管在数字化转型路上已深耕多年，但在AI模型的应用落地上，天虹发现，市面上已有的AI通用大模型的能力，面对更深入的业务场景时，最终呈现的效果和零售实际业务需求差距很大。

另一方面，目前市场上的大部分乙方有技术，但是没有适合AI训练的实体数据，而大部分的甲方有业务场景和数据但是缺少技术。因此，天虹要想体系化推动零售+AI业务的发展，就必须要有自己的AI大模型。

2023年，在以ChatGPT为代表的行业通用大模型出现之时，天虹就开始探索AI与零售业务结合的可能。

例如，通过引入AIGC的能力，原来需要3小时完成的图片设计工作，AI加入后只需要30分钟，天虹商品图文的生产效率提升80%；在固定流程业务方面，引入RPA机器人后，帮助天虹在财务、审计、人力、客服、运营等超20个场景应用，岗位工作效率平均提升1.5倍以上。在挖掘到AI对零售业务提效之后，天虹决定将AI+零售作为重点发展战略之一。

依托于天虹和灵智数科的脱敏的海量数据、百万级外部数据及开源数据集，通过严格筛选与标注，构建高质量零售行业语料库，深度理解业务场景，精准捕捉市场变化的百灵鸟AI大模型就此应运而生。

天虹方面认为，百灵鸟AI大模型是从天虹的数字化实践中生长出来的一种能力体系，对业务、产业和对行业有足够深度的理解，而不是单纯的技术流的构建。

对于不少零售企业而言，引入人工智能技术的核心目标在于提升运营效率和盈利能力。基于天虹实体经营场景，百灵鸟AI大模型提炼出了两条主要业务链路：一是顾客购物体验的提升，二是实现企业经营的降本提效。在具体应用中，通过升级提效业务场景链路中的单个场景，实现整体业务的降本增效。

在零售业，顾客体验已成为塑造品牌忠诚度和推动销售增长的核心驱动力。

过去，在天虹的线下消费场景中，顾客在餐饮商户消费后，常需拍摄付款小票，上传审核后获取积分抵扣停车费，这一环节由于受限于传统的人工审核方式，效率低下。针对这一细分场景的痛点，天虹借助百灵鸟AI大模型，把原本耗时数小时的审核流程大幅缩短至仅需3至5秒。顾客拍摄小票后，可即时获得积分，并便捷地用于停车费抵扣服务，顾客体验得到优化。

面对庞大的顾客群体，企业的传统人工服务模式往往难以综合分析海量会员数据，实现一对一的个性化服务。有了百灵鸟AI大模型，天虹就能够精准洞察每位消费者的独特需求，并为其推荐符合其兴趣的商品，提供定制化的解决方案。

据了解，天虹通过会员首购及二次复购模型，深入挖掘会员购物数据，精准识别复购机会，实施个性化营销策略，相较于传统营销方式，转化率提升了40%，显著提高了客户的忠诚度和黏性。

连锁品牌的导购员是连接顾客的关键桥梁。然而，不同规模的品牌在对导购员的赋能上存在差异，尤其是中小品牌在数字化赋能方面往往不足。

天虹股份助理总经理、灵智数科总经理徐灵娜介绍说，百灵鸟AI技术通过分析顾客与导购互动的多个生命周期节点，自动化生成文案和建议，从而帮助导购提升服务质量。订单完成后，AI还会根据商品特性，自动提示售后服务的注意事项。导购员利用百灵鸟AI工具，能够更有效地服务顾客，并实施精准营销。

此外，传统的人工客服模式往往会耗费大量人力资源，而百灵鸟AI导购与客服系统能够24小时不间断地提供详尽的解答与咨询服务，通过精准的商品信息提炼及多维度对比分析，助力顾客做出明智的购买决策，并迅速获取优惠活动信息。借助百灵鸟的自然语言处理技术，AI导购与顾客的互动也变得更加流畅和人性化，企业的服务效率和顾客的价值体验都得到了提升。

数据是企业决策的基石，零售商往往期望通过大数据分析，让决策过程更加科学高效。

以企业运营中常用的数据报表为例。过去，每当员工有报表需求时，天虹的数据开发团队通常会花费一两天时间来开发报表。据悉，天虹在过去数年累积了逾万份报表，涵盖各个业务部门的不同维度，但令人惊讶的是，这些报表中仅有不到10%在一年内被访问超过一次，即大量报表仅具临时性用途。

为解决这一痛点，百灵鸟AI大模型构建了指标平台问AI功能，基于天虹指标平台，百灵鸟问AI可以快速调用经营相关的数据，利用AI技术快速分析数据得出结论，并具备根据过往营销案例提供建议的能力。例如，询问“昨天的销售情况如何？”，AI便能迅速提供答案。若进一步探究销售额下降的原因，AI可依据语义分析指出是客流减少等因素造成，还可以对特定商场或门店的客流下降情况做进一步的深度分析。

得益于强大的归因分析和语义理解能力，百灵鸟问AI系统实现了实时互动，从分析数据升级为通过对话直接获取结果和建议，极大提升了查询效率，并降低了不必要的报表开发成本。

百灵鸟AI大模型针对提升员工工作效率的功能还不止于此。

以往，天虹每个门店需配备2-3名设计师，总计约400名设计师从事重复性的宣传设计工作，这不仅耗费了大量人力资源，设计效率也相对较低。

天虹AIGC设计平台页面

为解决这一问题，天虹建立了设计师共享平台，并引入AI技术优化设计流程。现在，总部能够集中处理选品工作，将素材模板上传至平台后，AI可自动生成多种符合要求的素材，并一键调整至不同尺寸，以满足各宣传点位的需求。

数字员工页面

此外，还有针对专为员工服务的AI应用——“数字员工”，提供企业信息查询、假勤管理等功能。例如，新入职的员工可以通过与AI对话，迅速获取产品介绍和企业规章制度等信息，从而大幅提升工作效率。

作为针对零售行业的垂直大模型，天虹把百灵鸟AI技术也应用于企业供应链的管理上。这主要体现在垂直业态如超市业态的控货，通过百灵鸟AI技术可以精准预测销售和补货。智能库存补调订单中心确保了库存管理的动态性和实时性。销售情况一旦发生变化，AI将自动调整策略，包括价格调整，以优化库存并减少积压。据悉，针对多个品类的AB测试数据显示，采用百灵鸟AI调整的数据效果优于人工操作。通过引入AI技术，一些核心关键指标如订单采纳率、订单满足率、订单有货率以及商品淘汰率均得到了改善。整体效率提升了5%至10%，成本降低了5%至10%。

眼下，大型零售企业已经充分认识到数字化转型的紧迫性和重要性，而在零售AI领域，天虹及其科技子公司灵智数科推出的百灵鸟AI大模型无疑为同行提供了一种路径选择。

从2012年开始到现在，天虹在十余年的数字化实践中早已积累了丰富经验，构建了集购物中心、百货、超市于一体的全渠道数字化零售生态。而成立于2019年的灵智数科，这些年专注拓展零售技术服务输出，已与永旺、屈臣氏、深铁商业、蛙来哒、华侨城商管、The Box等越来越多的企业开展合作，提供全链路、全场景数字化服务。

不过，徐灵娜表示，行业企业要想实现智能化，有效应用AI大模型，前提是要实现数字化，完成自身的数字化建设，否则AI难以有效放大销售和业绩效果。当然，针对某些特定场景，企业即便未进行全面的数字化，也能通过AI技术实现突破性的进展。

例如，天虹推出的零工平台，便是一种创新的解决方案。该平台将寻求短期工作的小时工与有用工需求的零售企业进行高效匹配，解决了泛零售行业波峰波谷用工需求的痛点。AI技术在此过程中发挥了关键作用：通过分析历史数据，预测高峰时段的用工需求、成本及岗位需求，并将小时工按技能和表现进行标签化管理。AI的智能撮合功能实现了用人单位与求职者之间的精准对接。在企业的人力资源管理中，这一模式能够快速实现成本降低与效率提升。即便企业的主营业务尚未数字化，通过智能排班和智能用工等手段，也能优化人员配置，减少不必要的资金和人力投入。

天虹股份副总经理、首席数字官郑蔓表示，百灵鸟AI大模型的推出对天虹的数字化转型具有里程碑式的意义，显著加速了天虹的智能化应用进程，提升了零售产业数字化和数字产业化的动力。正如前文所述，众多应用场景不仅优化了顾客服务，还提高了企业的运营效率，并推动企业从经验决策向智能决策的转变。据了解，借助百灵鸟AI技术，明年天虹将更加积极地推进“数据+模型”的产品策略，以此实现技术与产品的双重升级，为数字产业化的发展注入新的动力。