امروزه هوش مصنوعی (AI) در بخش خردهفروشی منطقه آسیا-اقیانوسیه (APAC) از مرحله پروژههای آزمایشی و تحلیلهای ساده عبور کرده و به قلب جریانهای کاری و عملیات روزانه نفوذ کرده است. تراکم بالای فروشگاههای شهری، جابهجایی زیاد نیروی کار و اکوسیستمهای رقابتی «تجارت سریع» (Quick-commerce)، محرکهای اصلی این پذیرش گسترده هستند.
طبق نظرسنجی مؤسسه GlobalData در اواخر سال ۲۰۲۵، حدود ۴۵ درصد از مصرفکنندگان در آسیا و استرالیا تمایل دارند خرید خود را بر اساس توصیهها یا تاییدهای هوش مصنوعی انجام دهند.
جایا داندی، تحلیلگر حوزه مصرفکننده، میگوید: «چه خریداران متوجه باشند و چه نباشند، سیستمهای یادگیری ماشین مدتهاست که تصمیم میگیرند چه زمانی مشتری را به خرید ترغیب کنند، چه محصولاتی را به او نشان دهند و چه تخفیفهایی را اعمال کنند. اما اکنون، سیستمهای عاملمحور (Agentic Systems) میتوانند وظایف مربوط به خرید را از ابتدا تا انتها به طور کامل انجام دهند.»
بینایی ماشین و اتوماسیون فروشگاهی: تجربه خرید بدون توقف
شرکتهای پیشرو در منطقه آسیا، استفاده از «بینایی ماشین» (Computer Vision) و یادگیری ماشین را به مرحله اجرا رساندهاند. برای نمونه:
- فروشگاههای Lawson در ژاپن: با معرفی طرح “Lawson Go”، صفهای پرداخت و صندوقداران فیزیکی را حذف کردهاند تا تجربه مشتری را بهبود بخشند.
- استارتآپ Fainders.AI در کره جنوبی: فروشگاههای هوشمند کوچکی (MicroStore) را در محیطهایی مانند سالنهای ورزشی راهاندازی کرده که کاملاً بدون صندوقدار اداره میشوند.
مدیریت هوشمند موجودی و کاهش ضایعات
هوش مصنوعی همچنین در پیشبینی تقاضا و شارژ مجدد خودکار قفسهها نقش حیاتی دارد. در زنجیره فروشگاهی Coop Sapporo ژاپن، سیستمی به نام Sora-cam با استفاده از دوربینهای هوشمند، مانع از انباشت بیش از حد کالا یا خالی ماندن قفسهها میشود. این سیستم حتی زمان دقیق چسباندن برچسب تخفیف روی کالاهایی که تاریخ انقضایشان نزدیک است را به کارکنان اعلام میکند تا از هدررفت سرمایه جلوگیری شود.
ظهور هوش مصنوعی عاملمحور (Agentic AI) در تعامل با مشتری
به گفته داندی، هوش مصنوعی عاملمحور در خردهفروشی را باید به عنوان یک «اپراتور هوشمند» در نظر گرفت که هدف را درک میکند، برای رسیدن به آن برنامهریزی میکند، بودجه و محدودیتها را در نظر میگیرد و در نهایت عملیات را در سیستمهای مختلف اجرا میکند.
به عنوان مثال، یک مشتری به جای جستجوی تکتک اقلام، صرفاً به دستیار هوشمند میگوید: «برای ۵ وعده شام یک خانواده ۴ نفره، با دستور پختهای آسیایی و بدون غذاهای دریایی، با بودجه مشخص برنامهریزی کن.» هوش مصنوعی نه تنها دستور پخت را پیشنهاد میدهد، بلکه سبد خرید را تشکیل داده، مقادیر را تنظیم کرده و سفارش را نهایی میکند.
چالشها و فرصتهای پیش رو در بازار آسیا
اگرچه ادغام هوش مصنوعی با کیف پولهای دیجیتال و اپلیکیشنهای پیامرسان در آسیا بسیار پیشرفته است، اما چالشهایی نیز وجود دارد:
- حفاظت از دادههای شخصی: جلب رضایت و اعتماد کاربران برای به اشتراکگذاری دادهها.
- دقت در جزئیات: جلوگیری از خطاهای هوش مصنوعی (Hallucinations) در مورد ترکیبات حساس یا آلرژنها.
- بومیسازی زبانی: درک دقیق لهجهها و اصطلاحات محلی در بازارهای متنوع آسیایی.