曾經有段時間，「有一間屬於自己的小店舖」是臺灣許多創業者的夢想。

零售業既可能是實體上的街角小賣店、百貨公司裡的精品專櫃或占地廣大的連鎖量販店、大賣場，抑或是網路上什麼都有什麼都不奇怪的網拍電商。

疫情的這段期間，零售業更是我們「最熟悉的陌生人」。我們可能逐漸習慣這樣的場景：步行五分鐘前往量販店，第一照面便是新鮮的蔬菜水果，醬料在食用油旁邊一櫃，而要想找牛奶則必須繞到後面的冷藏區……。

商品的擺放位置、相對關係、採買鋪貨以及「我這間店要供應哪些商品」等，都屬於零售業經營課題的一部分，而這些課題涵蓋的考量，遠比表面上更加複雜。

商品的擺放位置、相對關係和採買鋪貨有著一定的技巧和規律。
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國立政治大學資訊管理學系莊皓鈞副教授，透過統計、計量經濟、電腦模擬，分析研究零售業的交易數據和資訊，提出「存貨效率和營運績效的關係並非線性，有一個關鍵轉折點」的重要概念。

不過，數據分析可以改變零售商的經營管理模式嗎？

最出名的故事，是美國超商經過數據分析，赫然發現每到周末或廉價之前，啤酒與尿布銷量有正向關聯，經過分析認為，這是因為周末連假之前，球迷會在採買尿布時，順便為了球賽買啤酒。這提供了零售商準備尿布之時，不忘也要進啤酒類商品的建議。

商品都能「剛剛好」多好！

以採購策略來說，一般店家的架上，至少會有數十樣到上千樣的商品。但是，該如何預估未來的銷售走勢，決定每樣商品的採購數量？又該如何決定採購哪些商品呢？

諸如每年新春的新裝上市、冬至寒冬架上恰恰好僅剩最後幾盒湯圓、疫情陰霾之下設立防疫消毒藥水口罩專區、抑或是颱風夜之前連續補貨的泡麵和罐頭……在有限的倉儲空間與採買資源底下，應付隨時多變的顧客需求，是零售通路經營的商機與挑戰。

「實體零售在意的問題，就是在對的時間、把對的產品、放在對的位置。」莊皓鈞研究零售產業的起點，主要都與實務需求有關。零售業經營層面上需要解決的主要課題，至少就包括定價策略、採購決策、商品搭配、員工角色等。

而莊皓鈞針對零售業需求，數據分析有關「精實存貨」（inventory leanness）的決策，是否存在著關鍵轉折點？

莊皓鈞針對零售業需求數據分析，了解有關「精實存貨」的決策，存在關鍵轉折點。
攝影／陳怡瑄

「精實」的概念，主要出自於製造業的代表廠商豐田汽車 （Toyota） 自二戰後追求生產效率的管理方式。豐田汽車在生產線上盡可能減少產品、零件的存貨，避免資源浪費。衍生至今，也有許多零售商極力追求精實存貨，以降低營運成本。國外有許多大型零售廠商如沃爾瑪 （Walmart）、傑西潘尼（JCPenney） 就採取了精實存貨的模式。

「實際上，」莊皓鈞說：「過往零售商進行精實存貨，於營運表現會有哪些影響，缺乏明確研究結論。」於是他透過 2000至2013年北美跨類別零售商的財報數據，試圖了解精實存貨如何影響經營效率。

精實存貨的關鍵轉折點

莊皓鈞強調：「對零售業來說，賺取利潤最基本的操作，就是要在越短的時間內，賣出越多的商品。理論上，要盡可能增加商品的流動性，加強存貨周轉率（Inventory Turnover），即是『精實存貨』的主要精神。」莊皓鈞進而以「營運效率」與「存貨精實指標」互相比較，了解其關係。

不夠賣或是賣不夠，對零售業經營者來說都是難處。
繪圖／李昀

營運效率（operational efficiency）是零售商運用勞動力與資本創造利潤的效率，做為零售商的績效與獲利的指標。營運效率越高，代表公司越能用更少的成本，賺到更多的錢，是各行各業追求的目的。

而判斷精實存貨的程度，則採用「存貨精實指標」。莊皓鈞由傳統的存貨周轉率額外考慮經濟規模和各行業的狀態。當存貨周轉率越高，代表零售商可以更快賣掉手邊的庫存，再進下一批貨物。

不過莊皓鈞說明道：「周轉率的高或低並非絕對，和零售商種類、營業規模有關，如生鮮超市與藥妝店，或是小雜貨店與量販店的周轉率就大不相同。」因此需依不同業別與營業規模調整存貨周轉率的估計，即為「存貨精實指標」。

最終的分析結果顯示，存貨精實程度和營運的效率有著倒 U 型的關係，也就是所謂的「過猶不及」。

抓住最高的營運效率

甚麼是過猶不及呢？莊皓鈞笑說：「我相信每個零售商的最大目標，都希望消費者來到店裡，想要什麼都可以買得到。但這需要一定的庫存空間。」

舉例來說，平常街角的便利商店除了提供每天需要的報紙雜誌、飲料、便當、零食，也會提供生活用品，如果撤除了平常乏人問津的文具、輕便雨衣、免洗衣物；又或者太過精簡空間，無法供應冬至有大量需求的湯圓。在成本上雖然可節約存貨成本，卻導致沒能賺取到應得的生意，在經營上不見得划算。

「這個取捨的過程，對於資深的經理人來說應該是滿直覺的：做不夠不好，做過頭也不好。」莊皓鈞說明，過去的一些實證資料顯示，存貨周轉率與銷售增長率存在正相關的關係。

但也有一些分析指出，減少存貨可能造成缺貨、顧客無法獲得所需的品項，而減少潛在的銷售機會。另外，零售商往往也需要準備一定的存貨量，以應對零售環境如客戶需求的快速變化。

莊皓鈞解釋：「由經營策略的角度，提高庫存水位除了採購上較能議價壓低進貨成本，也有機會以廣告或折扣等行銷方式提高客戶的購買意願。因此存貨精實並非『精實還要再精實』，就能達到最佳的營利成果。」

實踐存貨精實的好處，主要對於大型零售業較為明顯，對於小型零售商反而容易適得其反。
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莊皓鈞仔細分析，實踐存貨精實的好處，主要對於大型零售業較為明顯，對於小型零售商反而容易適得其反。像是路邊雜貨店與量販店相較，後者較容易獲得存貨精實的好處，而不致影響獲利。

這是因為除了存貨精實與營運效率之間的關係，莊皓鈞還發現有其他兩個因子，會影響倒U型轉折點出現：公司的規模大小，以及本身所面臨的需求變動性（demand uncertainty）。

他說：「當零售商的需求變動性越大，存貨精實反而對獲利效率有一定的妨礙。」如生鮮超市的貨品品項和需求，都會隨每周的節慶發生突然性的變化，其需求變動性就較高；相對來說，如藥妝店的需求變化可能只有冬季、夏季的分別，需求變化性小，比較容易規劃存貨精實，並獲得好的回饋。

這樣的結果無論公司大小、產業類別都有類似的結論。莊皓鈞表示：「這個數據主要根據公司的財務報表做出統計，顧問公司或是經理人可藉此將自身的營運數字與相關同業做比較，了解目前的經營狀況屬於怎樣的表現，又應該如何持續優化、維持競爭性。」

經理人有許多決策需要進行，可藉由數學模型加以協助。
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雖然說啤酒與尿布的故事，本身介於都市傳說或行銷話術之間，但仍可以一窺以數據協助決策的概念。莊皓鈞提到經理人有許多決策需要進行，而其中很多決定都可以藉由數學模型加以協助。

莊皓鈞將數學模型視為相關經營決策的參考工具，是為了省時省力找出更準確卻又更簡單快速的策略方針：「模型可以提供一個理想上可以達到的狀況，可以將之當作參考基準 （benchmark），來設計一些比較簡單的規則與做法。」

現今的零售業正面臨許多轉型與挑戰，展望未來可能的發展，莊皓鈞舉例說，之前有許多零售商嘗試引入無人商店的概念，以AI人工智慧控制存貨，但從結果來看都黯然收場。他進而認為，零售商應該最佳化，而非最大化員工的產值，才是未來零售業發展的決勝點。

採訪撰文／陳亭瑋
攝影／陳怡瑄
編輯／張傑凱

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相信很多人都看過機器人相關的電視影劇，彷彿未來科技的機器人和AI似乎離我們很遠。現實中，人工智慧AlphaGo擊敗棋王、機器人微軟小冰出詩集、繪畫、服裝設計、主持節目等新聞都發生過，實則AI就在我們身邊。

而且乍看現在的AI，似乎已經很聰明了，真的嗎？

臺灣大學資訊管理學系暨研究所黃明蕙教授率先提出多重AI智慧的概念。目前研究的主流，是把AI當作超級運算器，能輕鬆駕馭需要理性邏輯思考的各種問題。但是當黃明蕙開始研究AI與人類智慧（HI）的互動時，提出AI和HI一樣，應該也可能有多重智慧，如包括智商（IQ）和情商（EQ）。當時一般人還在努力讓AI理性思考更超級時，黃明蕙開啟了一系列的AI情緒智慧研究。

黃明蕙率先提出AI不該只有理性智慧，也應有情緒智慧。
照片提供／黃明蕙

黃明蕙以美國政府的資料分析AI多重智慧對產業和就業市場的影響，提出「情感經濟」理論，證實AI的機械性智慧已經自動化生產製造，創造服務經濟，但不久的將來，AI的理性思考智慧將會取代人類，人類因此必須更重視發展情緒智慧，重視情緒智慧的產業和企業也因而會在經濟體系中更加重要，讓我們逐步進入「情感經濟」。

行銷，是現在進行式

「實際上AI已經充斥在我們日常生活中。」黃明蕙提及：「國內外的電商大量使用AI於行銷，臺灣前五大電商公司也已經運用AI協助提供服務和行銷、完善配送流程。」

正在閱讀的你，也許心裡會疑惑「真有這回事嗎？」如果這樣想的話，就和筆者一樣，對AI的刻板印象，還是類似科幻電影的想像。然而AI沒那麼遙不可及，AI指的就是能夠自我學習和擁有網路連接性的電腦計算系統。

「所以，像是社群媒體廣告自動化，精準推薦產品給消費者，就是AI的行銷應用。」黃明蕙舉例說：「當你曾經在網路上搜尋花季、荷蘭天氣等關鍵字後，沒過幾天，就會發現網路推送荷蘭旅遊行程降價的通知給你，這就是AI行銷。」

AI指的就是能夠自我學習和擁有網路連接性的電腦計算系統。黃明蕙指出AI是這個時代的競爭必需品，而非競爭奢侈品。
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黃明蕙指出AI是這個時代的競爭必需品，而非競爭奢侈品。「像是24小時到貨的物流倉儲流程，在哪個點要使用機車、哪個點要使用貨車，在這個地點應該配置幾輛貨車還是機車，都可以由AI演算。」

這是大型電商都知道的方式，可以節省許多人力資本。但是臺灣的中小企業主未必了解這些方式和管道，也沒有適當的人力進行AI轉型。黃明蕙補充說明：「目前有很多第三方提供的AI工具模組，都很適合讓企業直接改動或套用，這是中小企業運用AI的可行方式」。

研究率先開啟領域的「情緒智慧」

那麼，當AI普及的時候，是否就是人類集體失業的時候呢？

前陣子有一則新聞，微軟公司（MSN新聞平台）招聘機器人新聞編輯，取代原來人力，沒想到卻因為錯認照片中的人，指鹿為馬，出更大的包。這則新聞是不是彰顯了AI的某種侷限呢？

黃明蕙將AI智慧依照AI的發展程度分成三個層次，最容易的是機械智慧（mechanical intelligence)、其次是思考智慧（thinking intelligence)、最困難為情感智慧（feeling intelligence)。

機械智慧指的是最基本跟隨指令操作的AI；思考智慧則是具備分析演算能力，能解決問題的AI；情感智慧是有能力判讀、辨認、了解其他人的情緒，且做適當的情緒反應，甚至能去影響對方的情緒能力。時下流行語「讀空氣」，就是情感智慧的一種表現。

現在的AI，可以完全有效執行例行的、常規的工作，而且做得比人還好，比如在汽車工廠裡把螺絲拴緊的機械式動作，還不會疲勞或罷工。

AI也能夠讀取各式各樣的大量資料，分析大數據，如AlphaGo匯入了古往今來無數經典棋局，不但學會了下圍棋，還戰勝了人類棋王。

機械智慧和思考智慧，耗費的都是大量的資料和邏輯運算能力，這也是AI最擅長的。黃明蕙說：「當人工智慧(AI)和人類智慧(HI)差距不大時，AI就有很大的可能性會取代HI。」

現在AI已發展到思考智慧的階段，意味著這兩種層次的HI工作者，都有較高被取代的機率。但與前兩者相對的，過往被統稱為軟實力的情感智慧，卻是AI發展目前未及的層次。

當AI普及的時候，人類是否就會集體失業？
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可以分辨情緒、判讀情緒，但離情緒智慧很遠

目前AI情緒智慧的應用，可以用汽車公司和保險公司合作的車內智慧系統來說明。這項應用產生了更安全的汽車、更安全的駕駛、和更合理的車險保費的良性循環。

黃明蕙舉例說，汽車公司和保險公司合作後，讓駕駛人可以選擇，駕駛人如果願意讓安裝在車內的偵測器、人臉辨識系統及行車建議系統等智慧系統偵測駕駛狀態和情緒狀態，同時分享資料給保險公司的話，那麼就可以享有保險公司的保費折扣。

研究發現這樣可以創造三贏：駕駛人為了降低保費更小心駕駛、保險公司因減少危險駕駛而增加獲利、有智慧系統裝置的汽車也更受歡迎。結果是，車廠可以提供保險公司哪些駕駛人是安全駕駛，哪些是危險駕駛。保險公司也願意提供優良駕駛保費降低的優惠，把費用轉嫁到危險駕駛人身上。

在技術上， AI偵測器首先捕捉駕駛人的身心反應，如血壓、心律、說話的速度語調等。人臉辨識系統則辨認駕駛人的面部表情如皺眉、閉眼、嘴角下垂等。然後透過大數據分析這些資料，分析判別駕駛人正處於什麼情緒，如生氣時皺眉和心跳加速、疲倦時眉眼閉合和反應遲緩、憂傷時嘴角下垂等。分析的結果可以直接傳送給保險公司，也可以直接匯入行車建議系統，即時提醒駕駛人安全駕駛。

「這項應用因為使用的是前面所說的AI機械智慧（如偵測器）和思考智慧（情緒資料分析），所以發展得很不錯。但AI在情緒模擬，包括表情、語調等，和情緒反應這兩方面就沒有辦法完全掌握了。」

「因為AI不會讀空氣。」黃明蕙笑說：「人類會從環境或情境中，判斷並反應出適當的情緒，但AI無法判別。」

黃明蕙再以Lexus汽車的廣告為例。

當時車商找AI編劇，並委請知名導演拍攝廣告。訓練AI時，提供AI全世界各項得獎汽車廣告影片的資料，透過機器學習，找出最能打動人心的元素－－包括奔馳在風景優美的道路上、人類要擁抱和落淚、爆破場景和新聞畫面等等，最後產出廣告影片。

AI編劇整理了全世界各項優秀汽車廣告中所出現的元素，包括奔馳在風景優美的道路上、人類要擁抱和落淚、爆破場景和新聞畫面等等。但最終的結果，卻不見得是一個能賣汽車的廣告影片。
影片來源／Accelerista

「這些廣告影片元素雖然新奇和『好像』能打動人心，但從策略行銷的角度看，卻不見得是一個能夠賣汽車的成功廣告影片。」黃明蕙補充說明：「這表示即使AI能判讀情緒，也只是停留在思考智慧的層次，還未跨足情緒智慧。」

蓬勃發展的時代，職場人的軟實力變得更加重要

機器取代人力，已不只是存在科幻電影或小說的情節了，現實社會中正在發生。

然而AI並不能完全取代人類。

人們無可取代的關鍵能力，就是不斷提升職場技能，不留在機械智慧、思考智慧等較低層次的智慧之中，而是開發機器人取代不了的創造力、溝通表達力、談判能力、關係建立能力、同理心等高階情感智慧。

在AI蓬勃發展的時代，過去較重視數理邏輯分析的教育觀念或人力市場，勢必會被解構。黃明蕙提出見解：「情緒回應能力，會讓一個人和機器產生根本上的不同。」

因此如果能夠培養更高的情感智慧，便能夠凌駕於目前的AI技術之上。「所以未來女性會更有機會！因為女性的感受力和情緒能力較好。」黃明蕙強調：「不過我們人類都應該要把握自己舉生俱來的天賦，而那是AI不可能達到的能力。」

我們人類都應該要把握自己與生俱來的天賦，那是AI不可能達到的能力。
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採訪撰文／王昱勻
編輯／張傑凱

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