生成式AI席捲全球，對產業帶來衝擊，目前看到的人工智慧應用主要出現在網路電商上，但實體零售業似乎還未廣泛應用。然實體零售量體遠大於網路銷售，在台灣，線上銷售僅佔整體零售規模的11.7%。若AI廣泛導入實體零售業，可解決少子化缺工及服務體驗升級等問題，更可助攻實體零售服務，提升業績。然而，為何台灣實體零售產業目前對於導入 AI 應用於日常營運流程仍然裹足不前呢？
根據Nvidia發布的《年度零售業和消費產業人工智慧現狀調查》，64% 的零售商計劃在未來 18 個月內擴大人工智慧基礎設施投資。69% 零售商認為人工智慧將增加營業收入，72% 零售商認為人工智慧可降低營運成本。
然而，在導入生成式 AI 前，企業都會擔心資料安全性、自主性與精準度等問題，AI公司 Arize在 2023年的調查指出，大型語言模型實際導入的障礙，前三大分別為資料的隱私與著作權（55.4%）、回答的正確性與幻覺（49.8%）、需要本地部署的版本（29.7%）。
舉例來說，企業會擔心，如果員工使用ChatGPT、Gemini等LLM（大型語言模型服務)，公司資料是否會被LLM用於訓練AI，造成競業間接取得機密資料？同時，有許多企業主不滿意生成式 AI 天馬行空的回答，覺得從內部知識管理系統（Knowledge Management，KM）中索引取得的資料較符合企業的標準答案。而有些企業為了提升自主性與安全性，需要能夠將 AI 服務部署在本地端主機。
該如何避免企業裹足不前的困境呢？建議企業應考慮採用近兩年發展出的RAG（Retrieval-augmented generation，檢索增強生成）技術，一方面，讓企業資料不會被LLM用來訓練 AI，也可讓企業更自主的運用生成式 AI；另一方面，RAG可設定資料來源的比例，讓 AI 從外部資訊及內部知識管理系統兩個主要來源間取得更精確的產出。最後，RAG 也可彈性的讓企業依照需求，決定部署於雲端服務或在本地端自行架設主機。
本文分享 RAG 如何幫助實體零售運用 AI 於企業決策、行銷企劃、人員訓練及客服等面向，促使實體零售業運用AI助攻，讓業績更好、工作更輕鬆！
1.企業決策：
積極數位轉型的企業都想導入生成式AI，從內外部蒐集不同數據或創意。國際快時尚品牌透過AI演算法從搜尋引擎和部落格收集數據，抓出最新時尚趨勢，推估單品的採購量，降低庫存。
透過整合RAG技術的企業AI服務機器人平台，員工可進行進行文件摘要、多國翻譯、企業規範查詢等，在不擔心公司機密外洩的前提下，提升工作效率、降低成本。
還有進階型運用，透過串接各種機器人服務，如食品餐飲產業面對高風險的食安議題，客製食安資訊機器人，藉由 RAG 整合內部食安系統登錄的產品原料成分，或是採用爬蟲與混合搜尋取得的國內外食品安全新聞與資訊，利用AI技術識別潛在問題，生成中文摘要進行風險預測及時預警，規避潛在的食安風險；或是營業數據機器人，藉由 RAG 技術整合企業營業數據，既可保護機密資料不受外部大語言模型讀取，洩漏公司機密；也可整合銷售資料庫，依使用者的需求即時產出於全國及各區銷售業績、商品銷售結構、業績變化的原因分析，即時回應，搶佔先機。
2.行銷企劃：
生成式 AI 在 ChatGPT、Midjourney等對話與圖片生成服務橫空出世後，立即捲起風潮，無論是行銷文案或圖片生成，皆可以 AI 快速產出。去年亞馬遜針對賣家推出生成式AI工具，讓賣家一鍵搞定上架商品的標題、產品描述等，目前已有超過 10 萬個全球賣家使用，不只讓賣家節省時間，也發現在清晰度、準確性和細節都較非AI生成內容有優勢，讓賣家的產品更容易被搜尋到。
企業在使用生成式 AI 產出品牌行銷用途的文案或圖片時，除了擔心商業機密外洩外，一般的大型語言模型服務下 Prompt 產出作品時，很難兼顧原有品牌定位，無法產出可直接商用的文案或圖片。為了解決這個問題，企業可運用整合LLM與RAG技術的行銷生成機器人，來進行行銷企劃、文案或行銷圖片的生成與修改。藉由 RAG 技術連動內部KM知識庫的企業調性、品牌故事、產品定位等相關數據，讓生成的結果不會天馬行空、無法為企業所商用，還可以自訂調整「生成創意」與KM運用的比重，讓產出更佳隨心所得。
3.人員訓練：
AI 運用於人員訓練，可以獲得個人化學習體驗、加強互動參與、提升效率與節省時間等效果，並可提供全天候 24 小時的支援。以連鎖跨國餐飲為例，在負責員工訓練的「漢堡大學」中導入生成式AI，除了運用 AI 翻譯全球培訓系統的文件，並創建AI助理，讓員工可以透過自然語言詢問任何與課程有關的問題，不用花大量時間查找檔案，受訓員工也可以依照個人的程度獲得所需的知識與指引，更有效率的學習。
零售業人力吃緊及服務多樣性，門市店員的訓練的挑戰也越大，須在短時間培養可快速上線的服務夥伴。AI可協助零售、餐飲等行業，透過RAG技術引入內部的流程營業規章知識庫，自訂門市所需的教育訓練機器人，透過生成式 AI產生情境式對話，門市人員用手機平板即可進行問答，如門市店長對輪班法規有疑問、或店員詢問餐點或咖啡製作步驟，不清楚流程手順的員工，都可以透過一問一答的方式快速解惑，獲得正確的訓練規範，尤其是新一代跟著網路成長的新世代員工，可能比教室上課，更習慣透過AI學習。
4.客服系統：
全球電商霸主在其客服系統中推出生成式 AI 功能，讓品牌及商家可以建立專屬與客人對話的客服機器人，協助真人客服提出建議的回應和操作，及自動總結客戶互動記錄的工具。此外，企業也可自訂AI客服機器人，利用Google Gen AI和Vertex AI，串接語音轉文字（STT）及文字轉語音（TTS）模型，同樣幫業者建立專屬的自然語言客服機器人，能自動總結客戶互動紀錄，接手重複性問題，並快速分析對話內容、分類服務項目、縮短顧客等候時間，將AI無法解決的問題精準轉接至對應專線，減輕客服人員負擔；以生成式回覆取代罐頭答案，提昇客戶滿意度。
而企業在導入 AI 技術時也應該有正確的認知，以我們協助客戶導入AI 客服為例，初期訓練資料不夠多，可能會發生正確率不高的狀況，一度客戶也產生懷疑，內心OS「AI不是很厲害嗎?」但在經過訓練六萬筆資料後，不到一週回覆正確率就從六成不到，提升到了九成以上，隨著更多學習訓練，正確度及滿意度也會更高。
國內門市及餐廳逐漸用送餐機器人解決外場人手問題，AI 進展日新月異，很多人擔心工作被取代。其實AI的優勢在迅速處理大量資料、生成內容並提出建議，助力人類提升工作效率與決策品質。隨著生成式 AI 以每年迭代的速度，並導入 RAG 技術強化企業考量的機密隱私，整合內部知識庫提升正確性與相關性，並開放企業部署的自主性，相信在企業決策、營業銷售、行銷企劃、員工訓練與客服等流程，都將會扮演不可或缺的角色；甚至可以運用 AI 來進行防詐，透過實時監控和分析交易行為，解決於常見的網購包裹詐騙。運用人工智慧技術，不一定要花大錢，也讓資源有限的小公司，可運用AI 賦權企業過去無法獲得的資源與系統功能。如何儘早開始運用 AI、嘗試導入日常工作流程，將成為未來零售業勝出的關鍵！
