物美AI破解生鲜出清难题 损耗降三成
（图片来自网络）
晚上八点，北京物美超市的生鲜区，店员不再忙着给蔬菜贴折扣标签。取而代之的是，AI系统正自动为货架上剩余的商品定价——西红柿7折、菠菜不打折、鳕鱼段8折……这背后是物美与多点数智合作，借助AI技术破解“生鲜出清”难题，实现损耗率下降超三成的实践。
生鲜品类因保质期短、损耗高，人工出清依赖经验，常采用“一刀切”式打折，既损失毛利又流程繁琐。而AI系统通过分析历史销量、实时库存、保质期和销售速率等数据，结合行业经验，自动计算不同商品的最优折扣，实时生成促销单并同步到门店执行，实现“动态出清”，让生鲜管理更精细高效。
一年多前，多点数智携手物美落地AI动态出清体系。该体系先以肉品、叶菜等“日清商品”和高客流门店进行试点，用数据验证效果。随后小范围应用、收集反馈、复盘优化，聚焦高优问题再逐步扩大试点范围，最终实现全面推广，目前已覆盖285家门店，并实现实时数据跟踪，使损耗率下降超三成。
AI出清的关键落地阶段与步骤，需从数据、流程、组织多维度配合：
一是数据层面，大模型能理解数据异常与行业知识，解决数据孤岛，降低数据准备成本；
二是流程层面，重构以模型为中心的流程，替代传统SOP（面向人），让AI分担重复性工作；
三是组织层面，业务团队深度参与，将行业知识“喂”给AI，让模型理解业务逻辑，同时组织架构也须调整，从“人做事”转向“人监督AI + AI执行”。
活动现场，多点数智AI产品专家宋楠强调，“AI可落地的场景很多，找对切入点很重要，出清就是一个小但很有价值的切入点。” 评论区听众围绕短保商品出清、多模态数据解析、爆品补货等问题交流，宋楠给出针对性解答，展现AI在零售运营补货、出清、门店管理等多场景的实践。
（声明：该内容经AI精编）
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