近年來，伴隨著網際網路新零售的發展，生鮮行業需求爆發式增長，表現出巨大的發展潛力。同時，在農業供給側結構性改革的政策下，有關部門大力加強農產品流通設施和市場建設，農產品水平明顯提高。據有關資料顯示，2011-2018年我國生鮮市場交易額穩步增長，2018年達到1.91萬億元，同比增長6.7%。預計到2020年，我國生鮮市場規模將達到2.31萬億元，年複合增速達到14.16%。
生鮮行業雖發展迅猛，但所面臨的問題也日益凸顯，生鮮產品具有短保質、冷鏈配送難、非標準化等特性，對從業者而言，在生鮮的倉庫儲存、貨物損耗、配送等各個環節都會面臨考驗。就在近日，微眾銀行AI團隊攜手美菜網，通過人工智慧應用助力生鮮行業智慧倉儲及銷量預測，優化行業效率。
針對貨物損耗高、備貨把控難等行業問題，雙方著手發力智慧倉儲，通過對商圈、高速路、批發市場的地理位置、政策補貼等維度進行分析，通過設定的配送效率和履約條件，智慧評估備選資源的交通情況、環境情況及庫內裝置設施優劣性，輔助開倉、遷倉等決策。
此外，在銷量預測方面，根據生鮮電商的眾多細分業務場景，雙方研發了單日銷量預測、多日銷量預測、實時銷量預測等方向的預測技術，每項預測技術同時融合多種演算法模型的優勢，不但結合ARIMA、FBprophet等時間序列演算法，和RandomForest、XGBoost等機器學習演算法，也研發一些獨有的適合美菜業務的模型。在一些具體的業務場景中，美菜還會在預測演算法的基礎上採用貼合業務的策略，比如在蔬菜分剩專案裡，美菜將分剩率降到6.9%，晨採率限制在12.5%。
同時，雙方深入挖掘生鮮電商的業務邏輯，並將業務邏輯模型化。雙方構建了多個基礎特徵模型，比如促銷模型、價格彈性模型、銷量歸因分析、商品替代關係模型、商戶畫像、商戶消耗能力模型等。美菜將這些模型的結果應用在銷量預測中，進一步提高預測準確率，同時也產生對應業務優化策略。
未來，雙方將繼續推動生鮮供應鏈行業的技術變革，建立基於自動機器學習模型對銷量預測持續優化的可推廣平臺，並進一步就AI智慧定價、智慧客服系統等領域開展深入研究。