ЭКОНОМИКА МИРА [новости]
МИРОВАЯ ЭКОНОМИКА
ИИ в fashion: перспективы экономии и внедрения
ИИ может сэкономить fashion-ритейлу до $6 млрд Мы решили изучить, как искусственный интеллект влияет на экономику, и рассмотрели его применение в нишевых отраслях. Аналитики Morgan Stanley подсчитали, что к 2026 году ИИ-агенты помогут fashion-брендам сэкономить от $1 до $12 млрд, в среднем около $6 млрд. По данным инвестбанка, это приведёт к росту прибыли до налогов и процентов (EBIT) в среднем на 20% и увеличению маржи примерно на 200 базисных пунктов уже в следующем году. В отчёте Morgan Stanley уточняется, что речь идёт о системах, которые самостоятельно принимают решения и автоматизируют процессы, а не о роботах. Экономия рассчитывается на основе анализа десятков типичных функций, от приёма платежей до прогнозирования спроса. Например, у продавца можно автоматизировать около 18% задач, что эквивалентно экономии $7 000 на одного сотрудника в год. При масштабировании на десятки тысяч работников эффект становится значительным. 🔷 За счёт чего могут снизиться расходы 🔹 Управление запасами и прогнозирование спроса. ИИ помогает сократить избыточные запасы, списания и «мёртвые» остатки. Алгоритмы точнее прогнозируют, какие товары и когда будут востребованы. 🔹 Логистика и цепочки поставок. ИИ оптимизирует маршруты, управление складами и распределение товаров — с помощью моделей визуализации, прогнозов и интуитивной логики. 🔹 Маркетинг, кастомизация, персонализация. ИИ предлагает клиентам лучшие товары в онлайне, подбирает предложения под индивидуальные предпочтения и прогнозирует интерес. Многие ритейлеры уже используют ИИ в рекомендательных системах, но потенциал пока не раскрыт полностью. 🔹 Бэкофис и административные функции. Рутинные задачи — обработка данных, поддержка, отчётность — могут быть частично заменены ИИ. 🔸 Кто больше всего выигрывает? По расчётам Morgan Stanley, сетевые универмаги (department stores) станут основными бенефициарами внедрения ИИ. Это связано с большим числом сотрудников и низкой операционной маржой, где даже небольшие сокращения расходов дают сильный эффект. Фавориты Morgan Stanley: • Gap (GAP) • Macy’s (M) • Victoria’s Secret (VSCO) Их объединяет: • масштабная операционная база; • опыт цифровых трансформаций; • уже запущенные ИИ-инициативы. Примеры: • Gap применяет алгоритмы прогнозирования спроса в цепочке поставок. • Macy’s использует машинное обучение для ценообразования и анализа маржинальности. • Victoria’s Secret тестирует генеративные модели при разработке коллекций. 🔸 Инвестиционный взгляд Особенно интересны компании с качественным балансом и потенциалом роста рентабельности, например, Gap. Даже умеренный рост маржи заметно улучшит показатели. Остаётся неопределённость по тарифам, которые могут давить на цены. Отдельно стоит следить за Macy’s. Пока в отчётах и на конференциях эффект от внедрения ИИ не виден, но даже небольшое увеличение маржи может значительно повысить прибыль. Нет сомнений, что ИИ сэкономит отрасли миллиарды. Вопрос только в том, когда это произойдёт: в 2026, 2027 или 2036 году? От этого зависит инвестиционный кейс: если эффект не проявится в ближайшие годы, темпы внедрения ИИ могут замедлиться. Больше новостей и анализа находятся в нашем мобильном приложение [m o n d i a r a](https://i.mondiara.com/) в канале: https://i.mondiara.com/i/c/WORLD_ECONOMY Скачать в [App Store](https://apps.apple.com/ru/app/m-o-n-d-i-a-r-a/id6475953453) Скачать в [Google Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.mondiara.app) Источник: Era Global
АДМИНИСТРАТОР
АДМИНИСТРАТОР
АДМИНИСТРАТОР
АДМИНИСТРАТОР
PavelDoneckih
Fashion всегда хорошо!!!