AI出清，如何让生鲜商品的正价销售率提升10%以上？
超市老李的降耗攻坚战
（第一集
）
为了生计盘下街角小卖部的那年，21岁的老李没想过，自己有一天会成为掌管多家连锁超市的老板。
在零售业摸爬滚打二三十年，老李可以说经历了零售行业从传统超市、电商到新零售的全部洗礼，也紧跟形势引入了一些信息化、数字化的设备。然而随着行业越来越卷、自家门店越开越多，一个长期存在的老问题却如芒在背、愈发尖锐——生鲜损耗。
“新鲜水灵的果蔬，运来会有磕碰。放店里半天又有蔫了。”月底看着报表，老李眉头拧成了疙瘩。生鲜生鲜，消费者图的就是个新鲜，可损耗像道无解的题横亘在面前：早上还能按正价卖的果蔬，到了傍晚，只能挥泪大甩卖。最夸张时，一家店一天进9吨货，最后只卖出7吨的营业额。“这点利润，都损耗了。”
01
老李做梦都在想：有没有办法，让损耗少一点，再少一点？让这些水灵灵的生鲜果蔬，物尽其用？
比如，从源头把控：优选供应商，对采摘标准、预冷处理、包装规范性提出硬性要求。但实际操作中，老李发现行不通。大型供应商订单繁杂、合作对象众多，老李的连锁超市虽有规模，但在庞大市场里话语权有限，难以要求巨头为其专门调整流程；小型供应商虽有合作积极性，却受限于资金、技术和设备，无力达到要求。源头把控计划，陷入了两难境地。
源头不行，那就狠抓店内管理。老李制定了一套生鲜陈列和出清策略标准：要求员工按果蔬新鲜度动态调整陈列；店长及时挑出不新鲜的果蔬打折处理。然而，员工数量有限，高峰时段根本无暇细致调整陈列；店长业务水平参差不齐，判断时常失准——该打折的没打折，不该打折的却早早降价......影响整体利润。最麻烦的是，这套策略实施繁琐，增加了员工负担，挫伤积极性，反而影响整体运营效率。
老李不死心，店长不行，那就总部按照经验统一下达出清指令！问题又来了，每个门店的情况千差万别：有的店剩货不多，按原价也能卖完；有的店库存堆积如山，等到指令才打折，早已为时过晚……
“这年头科技发展都这么高了”老李想不通：“手机能刷脸支付，汽车能自己开，天上飞的卫星都多得快撞上了。行业新闻里，数字化、人工智能不也讲得天花乱坠，咱就问一句，这生鲜损耗的「窟窿」，高科技到底能不能给「堵」上了？”
02
多点数智基于AI Agent模型技术的智能出清解决方案，让老李看到了一种可能。
下午三点，门店A：
绿叶菜还剩一半，系统“看”库存、“算”历史销量、结合周末/天气等因素，“嘀嗒”间生成策略——7.5折，合理清货，不伤毛利。
下午三点，门店B：
库存所剩不多，系统判断，稳住，按原价也能卖光，无需打折。
傍晚五点，门店C：
瓜果还剩不少，系统宣布加码，5折！快速清空，避免隔夜损耗。
临近打烊，门店D：
只剩零星几份，系统又收手了，原价折扣即可清完，不再降价。
听起来很智能，实际效果如何？
还是老李的门店，系统指令一经发出，门店A、B、C、D货架上，对应商品的电子价签屏幕即刻同步变价。员工再也不用手忙脚乱地找标签纸、核对商品、手动贴签，只需对商品陈列稍稍调整（如将出清商品移至显眼位置或补充货量），过程简洁有序。
“活儿确实少了，现在有更多的时间服务顾客。”门店A的员工陈姐反馈。
与此同时，老李超市线上小程序首页的“限时出清·鲜享折扣”专区同步更新，各门店的打折商品清晰展示，配以醒目且吸引人的折扣价格。专区强曝光的引流效果明显，周边3公里内的活跃用户下单积极。
一切看起来是精准高效的，但经历过“一顿操作猛如虎，定睛一看原地杵”的老李很严谨：“最终咱们还是要用数据来说话”！
月末盘点，老李60家门店的数据显示：
按金额，单品日消金额平均提升140元，单日利润额提升2,800元，单月收入提升90,000元；
按比例，商品正价销售率提升10%，促销费用降低15%。
老李紧皱的眉头舒展了：
“嘿，这生鲜损耗的窟窿，还真被AI给堵上了！”
03
可过去零售业也没少提数字化、AI
多点数智的方案究竟有何不同？
01 数据的整合清洗。
实时抓取、分析剩余库存率，销售速率，节日节气等多维度数据，剔除噪音，为决策提供干净准确的“食材”。
02 AI模型的精准决策。
基于清洗的数据和AI Agent模型算法，精准计算出每个门店、每个单品在不同时刻的出清策略，就像给每个商品装上市场雷达，在“销量冲刺”与“毛利保卫”之间找到帕累托最优解。
03 任务的推送和执行。
当算法敲定了折扣价格，指令将以秒速推送至线上平台和线下电子价签。线上支持设置“出清专区”强曝光引流；线下支持责任人在线核查与接收陈列任务，线上线下的出清价格高效同步、没有误差。
通过“数据清洗-模型决策-任务执行”，实现动态出清全链路的数字化闭环，带来革命性的效率提升：人工操作从5步缩简至1步，单品出清时间从1小时锐减到5分钟。
更重要的是，每一次出清的效果，都会化作数据“养分”实时反哺回系统，驱动着诸如库存、定价、补货等环节联动优化。例如：某种力度的促销下，A水果和B蔬菜是绝配，下次采购可以同步考虑；或者观察到C品类促销后需求会短暂下滑，补货即可暂缓。
摩挲着报表上那行“单月收入提升90,000元”，老李的目光投向了远处仓库的方向，一个更“源头”的问题在他脑中清晰起来：“AI出清是‘亡羊补牢’，可要是…能从根上，就让进的货更‘准’呢？让那9吨货，从入库起就奔着9吨甚至更多的销售额去呢？”
他隐隐感觉到，在这套“越用越聪明”的系统里流淌着的数据，似乎正指向生鲜降耗的下一个战场——那场关于“进多少、何时进”的、更精妙的“算”与“补”。
而这，或许是降低损耗的另一把利器。