Umělá inteligence vybírá auta pro zákazníky
Vyplývá to z prvních dat nové aplikace, kterou pro potřeby AAA Auto vyvinula inovativní laboratoř AuresLab. Aplikace Stock Allocation, jež nemá v Evropě obdoby, mapuje nákupní chování zákazníků, kteří si přicházejí pro ojetý vůz nebo jej nabízejí k prodeji. Dokáže tak řídit přesun skladových zásob vozů tam, kde je po nich největší poptávka. Zaručuje tak optimální rozdělení aut podle aktuální poptávky v místě prodeje.
„Aplikace neustále sleduje celý trh s ojetými vozy, který v ČR čítá zhruba 750 000 prodaných aut ročně. Učí se z něj a vytváří hypotézy, o co mají kde zákazníci největší zájem. Na to pak reagujeme rychlými převozy určitých značek a typů vozů do míst, kde se k nim lidé co nejjednodušeji dostanou,“ říká ředitel inovačního centra AuresLab Stanislav Gálik. „Když například na Vysočině po zimě vykoupíme 10 SUV, je velmi nepravděpodobné, že bychom je na stejném místě i prodali. Aplikace nám okamžitě nabídne místo, kde by lidé měli ve stejné době o SUV zájem. Aplikace je v provozu druhý měsíc a již teď vidíme, že zákazníci vnímají lepší nabídku na všech pobočkách AAA Auto.“
Čeští zákazníci jsou podle Gálika čím dál náročnější a na jejich rostoucí nároky je třeba rychle reagovat. „Zákazník si tak může být jistý, že si v blízkosti svého bydliště vyzkouší vůz, po kterém touží. Nečeká, až jej přivezou z jiné pobočky. Aplikace má zásadní dopad na efektivitu v rámci řízení skladů,“ doplňuje Gálik.
Podle analytika společnosti Cyrrus Lukáše Kovandy bude robotizace pronikat do různých odvětví průmyslu čím dál razantněji. Firmy díky ní zvýší produktivitu a efektivitu a udrží si konkurenceschopnost jak v rámci českého, tak světového trhu. „V mezinárodním srovnání se Česká republika drží na čelních místech žebříčku tempa postupující průmyslové robotizace. Což je pozitivní, protože jediným zdrojem růstu bohatství země je růst produktivity. Čím více se v některých odvětvích, mezi něž automobilový průmysl patří, spolehneme na práci robotů, tím konkurenceschopnější budeme,“ doplňuje Kovanda.
