在數字化轉型的浪潮中，零售行業的創新與發展日新月異。近日，零售科技服務細分賽道佼佼者萬店掌與華為云展開深度合作，引入華為云盤古大模型，共同構建智能化、自動化、數據化的零售AI標準化解決方案，推動良好向上的AI生態建設，共塑零售行業未來新趨勢。

在零售行業的日常運營管理中，巡店工作是確保門店運營質量、提升顧客體驗的關鍵環節。然而，傳統的巡店方式往往存在效率低下、報告質量參差不齊等問題。隨著人工智能和大模型技術的發展，這些問題正在得到有效的解決。

現代巡店工作逐漸融入大規模自監督學習、多模態融合、知識圖譜等前沿技術，繼2023年9月，萬店掌成為華為云加速器——盤古大模型AI生態加速營入營企業后，零售業大模型不斷成長，集合行業中典型企業的成功經驗和廣泛適用的標準，自主匹配企業不同時期的檢查標準，推送更有針對性的檢查計劃，為企業管理運營決策提供高質量的數據服務。巡店報表作為智慧店鋪運營管理的關鍵一環，更是展現了洞察處理信息的強大能力：

報告內容完整性優化：在巡店過程中，督導員可能會遇到問題描述和巡店總結不夠完整的問題。萬店掌系統通過分析每個門店的特定巡店內容和標準，能夠識別出報告中可能遺漏的重要信息，適當提示督導進行補充，確保信息傳遞的準確性和完整性。

文字水平和溝通效率提升：平臺工具提供的智能建議和模板，可以糾正問題描述和巡店總結中可能存在的語法錯誤和表述不清的情況，幫助督導提升文字表達能力和專業術語使用，使得報告更具專業性。一定程度節省督導書寫時間，提高他們的工作效率。

動態調整檢查標準：基于歷史數據的巡店報告總結分析，系統可以動態推送管理者，進行調整巡店檢查標準和權重的建議，以適應門店的實際情況和發展需求。

精準問題定位與行動建議：對比門店的歷史巡店小結和本次成績，系統精準定位到門店存在的具體問題和薄弱環節，以此提供個性化行動建議。這些建議不僅包括文字內容，還可以針對顯著問題生成相應的培訓視頻素材，幫助管理者更好地理解和解決存在的問題。

基于盤古大模型，萬店掌將運用盤古大模型的NLP和NL2SQL登記書，為零售企業管理層帶來更精準的門店標準化管理總結，并基于顧客的反饋指導企業應變，提升門店管理效能。在三年前率先將AI技術全面應用于零售連鎖企業之后，萬店掌如今又進一步引入了大模型能力，再次展現其在行業中的領先態勢，與華為云攜手共進，引領零售行業的智能化變革，開啟零售AI的新篇章。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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