3大场景看懂金融科技如何赋能新零售

新零售 作为中国零售业的最新发展趋势以及消费的重要流量入口，借助 消费升级 的行业红利，已广泛融入我们的生活。如今，人们的消费场景、消费内容、消费习惯不再整齐划一，展现出丰富的多样性。

金融科技 作为一种支付技术，与新零售天生匹配。随着金融科技的持续发展，金融科技对新零售也逐渐从辅助作用进化为促进作用。下面，我们就来梳理一下金融科技是如何赋能新零售场景的。

支付场景

支付场景的核心诉求之一是便捷。 便就是方便，即在用户体验上付款环节少，对用户侧的操作要极简；捷则为迅速，即整个支付过程耗时越低越好。利用金融科技的机器视觉技术极大简便了付款流程， 5G 技术则将进一步缩短支付环节的总耗时。

在此，我们以苏宁无人店的购物流程为例，来看一看机器视觉技术是如何赋能新零售支付场景的。苏宁无人店的购物流程如下：

消费者首先通过入口的人脸识别确认用户身份。当消费者从货架上拿起商品时，通过部署在无人店内的摄像头，利用机器视觉技术自动通过商品识别、手势识别确认商品确实被用户拿走未放回。顾客离店时，会根据上述感知信息自动从系统后台结算相应的金额到用户账户，整个支付流程，用户是无感的。

如果说机器视觉技术可以解决传统支付过程繁琐的问题，那么5G传输技术则是解决支付结算的延时问题。它可让用户享受0秒支付等待时间。这是因为5G网络的超低延时和高吞吐量的特点。 对于金融机构侧而言，5G的超低延时意味着在相同资源下，可以支持更多用户和服务，从而进一步提升用户侧的支付体验。

营销场景

新零售的营销场景分为线下和线上场景。线上场景的数据获取较为容易，线下营销场景更贴近用户，但是数据电子化、线上化程度还有待提升。 金融科技为线下营销场景提供了数据入口，促进了新零售理念的O2O融合的思想。

还是以无人店为例，因为整个店面装配了摄像头设备，结合机器视觉vSLAM技术和其它室内定位辅助技术，可以实现以商品SKU为颗粒度的用户关注程度分析、店内热点区域、商品效率分析、营销组织活动力分析等量化指标，为传统营销手段提供更精准化的营销工具和营销数据见解。

物流场景

除了前面提到的2个用户侧的场景，新零售对企业物流和供应链的效率和速度，以及可溯源、可查询同样提出了更高的诉求。

新零售区别于传统零售的一个重要属性，就是强调其物流的数据属性。 比如，商品的发源地在哪、由哪些原材料构成、商品流通经过了哪些环节、在什么地点和场景下由何种方式被消费者以何种形式购买。这些数据不仅对零售企业的运营有助益，还对其上下游企业的行业融资等金融服务提供了数据信用。

金融科技同样可以为物流场景赋能增效，即提供物流环节的透明性和可追溯性。

例如，在商品源头端，RFID技术为每一个商品提供了全球唯一标识码；5G低功耗协议eMTC提供的定位技术会随着5G基站的覆盖率增加，提供比GPS定位技术更好的效能功耗比，在商品流转环节为终端用户提供更加透明的物流状态信息；在物流配送环节，基于机器视觉导航技术的AGV无人配送车、无人机的使用将可以实现针对城市环境下办公楼、小区便利店等订单集中场所进行批量送货，进而提升商品的物流配送效率，减少物流人工成本。

结语

新零售模式在用户侧和企业侧的场景是多元化的，而金融科技就是利用科技将金融服务像水一样渗透到这些多元化场景中，二者相辅相成，并伴随着消费升级的行业红利持续深化嵌入。但是，我们也要看到无论是线上还是线下，流量的成本在逐渐升高，这对零售业务是有一定冲击的。与之相反的是，金融科技因为是科技驱动，所以仍在迅速发展。那么，以5G、通用 人工智能 （AGI）等前沿科技为代表，持续的科技进步能否进一步催生出新的零售场景和零售模式，成为新零售的发展新引擎呢？让我们拭目以待。

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