10月25日，DA數智大會2024·深圳站召開，大會圍繞主題“大模型讓數據涌現業務價值”，面向大數據與人工智能從業者、研究學者和企業高管，分享了當前大數據和大模型領域最新動態，以及展示AI+等領域創新成果和應用案例，共同探討數據與人工智能深度融合發展趨勢，旨在助力行業各界邁向智能化和數字化新高度。

國內無人零售運營商領軍企業豐e足食作為受邀代表，向與會嘉賓分享了在探索新零售數智化應用最新科技成果。作為國內無人零售行業較早應用人工智能技術的企業，豐e足食是行業內在算法和科技研發投入較多的一家公司，已實現全流程數字化管理，算法決策覆蓋消費者洞察、補貨、選品再到后端運力調配、貨存周轉、效期管理等全流程環節。

在《智能分析與決策》分會場，豐宜科技數據與算法部門高級數據科學經理楊思，發表了主題為《因果推論在無人零售行業的應用》演講，她指出，當前因果推斷在互聯網領域已經累積了大量的最佳實踐和應用案例，線下業務和傳統行業在運營過程中也面臨著許多策略選擇需要借助因果推論來決策，且應用場景具有特殊性，但業界相關可參考的資料較少。

她表示，線下零售行業應用因果推論進經常會遇到樣本量小和指標波動幅度大的問題，保證隨機分組樣本均衡非常重要，其次執行難度高，不同于互聯網，策略的落地是需要人去執行,就會面臨業務端 vs 算法端的協同問題、實驗組和對照組的勞動量和利益分配差異問題，以及可能出現決策耦合性更高的現象。她分享了豐e足食在數智化建設過程中，借助因果推理和AB測試提升決策準確性的實踐案例以及針對各類挑戰的應對策略。

企業在應用算法決策上還存在較大挑戰，業內人士指出，算法決策比較依賴數據，有準確的數據和正確的模型決策質量才高，但有些數據是算法沒辦法知道的，這是無可避免的難題，還有不少企業決策文化是傾向人工決策，如何讓業務接受算法比人的經驗更優也是個難題，算法更多是以優化全局和站在公司整體利益上考慮，一旦與業務指標沖突，就需要企業管理層做取舍。

截至目前，豐e足食的智能終端規模已經突破14萬臺，服務網絡覆蓋全國70多個核心城市。近年來，豐e足食數智化建設經歷了”純人工決策→算法決策→算法主導+人工輔助”的技術革新過程，當前已經從“強人工、弱算法”迭代到“強算法、弱人工”的AI+人工協同決策機制，該創新成果榮獲了2024年中國管理科學學會 CSAMSE 2024“管理科學實踐獎”，不僅為行業提供了一個真實商業環境中成功應用人工智能實現有效決策的示范案例，也讓業界也看到了人工智能在零售行業的商業價值。

“豐e足食是全國直營品牌，管理上可以對各個運營環節實現強管控，在推動業務部門應用算法決策也比較順利，如今已經實現了對小場景近場零售精細化運營。”楊思表示，為確保“算法主導+人工輔助”的決策機制的有效性和決策的準確性，豐e足食的解法是——依靠AB實驗的方法。譬如，設置實驗組對比，相同條件下部署不同策略版本，通過銷售轉化率、庫存健康指標等量化結果比較，評估方案效能。在應用上采取漸進式推廣，小范圍試點，觀察方案在真實環境中的性能表現，逐步擴大應用規模，確保穩健過渡。

楊思強調，企業在應用算法決策時需要重視算法有適應性的問題，當面對非典型事件，如節日促銷高峰，算法則需具備快速調整參數的能力，結合實時監控與人工介入，靈活應對。如何提高適應性，則需要技術定期迭代和更新模型，納入最新市場數據與用戶反饋，確保算法決策邏輯始終緊跟市場需求變化。