新零售如何借助金融科技发展

1、Word文档 新零售如何借助金融科技发展 （新零售）的进展已经开头渐渐的进入主流的市场了，在这个市场里，他的进展其实可以跟金融科技做一个完善的结合，金融科技能够更好的赋能新零售的市场，下面就让Hishang跟大家来分析一下。 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进展，金融科技对新零售也渐渐从帮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。 一、支付场景 支付场景的核心诉求之一是便捷。便就是便利，即在用户体验上付款环节少，对用户侧的操作要极简;捷则为快速，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

2、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、手势识别确认商品的确被用户拿走未放回。顾客离店时，会依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。 假如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。这是由于5G网络的超低延时和高吞吐量的特点。对于金融机构侧而

3、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。 二、营销场景 新零售的营销场景分为线下和线上场景。线上场景的数据猎取较为简单，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供应了数据入口，促进了新零售理念的O2O融合的思想。 还是以无人店为例，由于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帮助技术，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，为传统营销手段供应更精准化的营销工具和营销数据见解。 三、 物流场景 除了前面提

4、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。 新零售区分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供应了数据信用。 金融科技同样可以为物流场景赋能增效，即供应物流环节的透亮性和可追溯性。 例如，在商品源头端，RFID技术为每一个商品供应了全球唯一标识码;5G低功耗协议eMTC供应的定位技术会随着5G基站的掩盖率增加，供应比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供应更加透亮的物流状态信息;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，削减物流人工成本。 四、 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，流量的成本在渐渐上升，这对零售业务是有肯定冲击的。 与之相反的是，金融科技由于是科技驱动，所以仍在快速