韩国零售与电子商务2019 – 进行中易买得
SAIcast AI需求预测与自动订货
易买得的AI预测在试点的98个商品组中，有92个优于人工订货，2家门店改为全自动订货
问题
易买得运营约140家大型超市，每家销售7万多种商品，全年营业340多天。员工靠人工提前1周预测销量，造成损耗，以及缺货导致的销售损失和库存积压，限时降价促销品的需求波动大，问题尤为突出。
方法
集团IT子公司Shinsegae I&C在AWS上构建了云端预测引擎SAIcast，用2年的销售数据和约40个变量进行训练。2019年10月，在2家门店涵盖10,000种商品的试点中，该引擎在98个商品组中的92个组上优于人工预测，经过1个月的复核后，这2家门店改为无需人工介入的自动订货。针对促销商品的第二版于2020年4月在约140家门店、约50,000种商品上进行了测试；预测结果输入订货系统，由其为每家门店和仓库下单。
主要数据
启示
易买得在自动订货之前，先逐个品类比较了AI与人工预测，并为促销商品使用了单独的模型。公司未披露损耗或库存方面节省的数据。
分类
来源
来源摘要
Byline Network根据Shinsegae I&C和AWS的一场演讲，介绍了Shinsegae I&C如何构建并测试SAIcast。报道披露了2019年10月的2家门店试点（10,000种商品，98个商品组中AI在92个组上更优，误差低18%）、这2家门店改为自动订货，以及2020年4月在约140家门店、50,000种商品上测试促销商品模型的情况，其中AI预测更准确与人工预测更准确的情况之比为82:18。报道还提到业内对其可行性和成本效益存在疑虑。
Money Today介绍称，SAIcast是一个云平台，根据天气、价格、促销和季节等数百个变量预测每种商品的日销量。预测结果传给订货系统，由其为每家门店和仓库订购所需数量。报道称该系统减少了损耗、缺货造成的销售损失和库存积压，但未给出数据。
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