至顶网CIO与应用频道 09月29日 人物访谈(文/王聪彬): 传统零售的理念是以人海战术为基础、以简单商品供应提供大面积的服务,经营模式简单、粗放,但行业早期就算这样经济效益依然不错。随着互联网技术的到来,原有的商品利润空间被压低,零售业已到了一个生死存亡的关键点。
电子商务的出现打破了实体零售的信息不对称,缩短了企业与客户之间的距离,传统以简单商品物流为基础的实体零售业的经营方式变得异常艰难。
未来零售行业的竞争一定是技术竞争而不是价格竞争,长益西联看到云计算对于传统零售行业的影响,可以帮助民营零售企业少走弯路,更灵活、更适应现阶段的市场环境。
零售行业的未来是技术竞争
近些年消费者结构和消费模式都发生了变化,这对于零售行业带来了挑战也带来了机遇,零售行业都在纷纷寻找自己的破局方法和路径。
虽说实体零售并不会消亡,但变革是在所难免。“未来零售行业有三分之一的门店将面临关店,有三分之一门店会新生。”这是零售行业内现在经常讲的一句话,没有变化就意味着淘汰。在成都长益西联软件有限公司总经理杨国强看来,未来的零售一定要走向新价值、走向新体验。
成都长益西联软件有限公司总经理杨国强
这也激发了零售企业对于信息化及新技术的渴望,杨国强希望帮助这些希望拥抱新技术、新型工作方式的企业在新环境下获得重生。成都长益西联软件有限公司成立于2000年,致力于商业连锁管理信息系统软开发和计算机信息系统集成。
长益西联提出要做有态度的智慧零售管理软件,原来零售行业的数据和管理都是被动的,未来需要用系统和方法使零售企业更能驾驭自己的业务管理。
长益西联的客户已经遍布全国一千多家企业,主要集中在民营超市企业。长益西联为客户提供着多种产品服务,包括ERP智慧零售连锁管理系统、CRM客户关系管理系统、O2O全渠道管理系统、SCM供应链管理系统、WMS仓库管理系统、BI商业智能管理系统等等。
在多年的发展中长益西联发现,零售行业在企业信息化上越来越需要专业化的服务,这也有了从传统ERP服务商走向云服务专业化服务商的转型。这样既可以有效地服务分散在各地的客户,又可以拓展更多的客户。
从传统软件到云的价值转型
长益西联也开始了云服务商的选择,很多企业在选择云服务时都非常关注成本,而长益西联并没有把其作为第一个要素,就像零售行业一样,产品、体验、性价比才是决定的主要因素,当然还有上云都离不开的信息安全。
长益西联进行了云产品价格比较,结果发现每家服务商的价格相差并不多,由于长益西联服务的零售特性,在流量上反而使用AWS会相对便宜。
当然云计算对于一些中小零售企业还相对陌生,对于数据安全性有一定的担忧。长益西联和AWS形成了安全共担,AWS的安全解决方案是非常完善的,做各自擅长的事更好的服务客户。
2014年底长益西联开始使用AWS,但云对于长益西联的技术人员是一个新事物,需要一些适应的时间。按成都长益西联软件有限公司数据平台总监魏勇的话说,虽然根本逻辑相同,但就好比汽车的手动挡和自动挡,操作方式和体验还是不同的。
通过调研,长益西联选择逐步将ERP系统的功能云化。由于长益西联的客户群比较细分,所以在服务上可以更加规范化的改造。
例如在杂货铺的场景下,通过部署集成长益西联应用的PDA,杂货铺不仅可以降低收银上的成本投入,还可以提供商业管理上的增值服务,在库存、定价、订货等经营方面进行支持。
目前除了ERP,长益西联还将在AWS上开发平台建设,开发出了微商城、微卡券、供应链、移动支付等已经运营的产品。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。