科技進步的發展速度往往超出大多數人的預料

以谷歌的AlphaGo與圍棋冠軍的對決為例，2016年年初AlphaGo還只是與圍棋二段選手的水平相差無幾，結果，僅僅過了3-4個月，AlphaGo與圍棋世界冠軍李世石的5番棋就是4：1的絕對優勢獲勝，超出了許多專家的預料。

這表明機器智能的學習能力是以指數級的速度在增長的。

這是我們這個時代的一個標志性事件，機器智能，終將超越人類的智能，智能化的時代正在以越來越快的步伐向我們走來，我們做好準備迎接這個時代了么？

智能化時代對我們這個已經存在了幾千年的傳統餐飲行業來說，究竟意味著什么呢？餐飲業離智能化時代到底有多遠？

先來說說即將到來的智能化時代吧

人工智能其實有兩種發展路徑

一種是所謂模仿人類大腦，通過對人類大腦的逆向工程模擬，希望讓機器具有人類的智能，這一研發路徑受制于人類大腦科學、生理心理科學的突破，目前進展沒有那么快。

另外一種發展路徑，不是依賴對人類大腦的模仿，而是通過對大量數據的積累與深度的學習能力，使得計算機具備人工智能的特征，可以對一些事物提供類似智能化的決策、判斷和應對解決方案。

本文開頭提到的AlphaGo就是一例，又比如機器可以通過對人們大量購物數據的積累，判斷、預測、推薦他下一步的購物需求，這類應用在商業上會產生巨大價值。

因此，隨著互聯網時代的到來，隨著對大量數據積累的越來越經濟與方便，人工智能依賴大數據的研發路徑取得了迅猛發展，包括人工翻譯、自動駕駛、重大公共事件預測、消費行為預測等都取得了長足的進步。

>>>?舉兩個簡單的例子吧

一個是谷歌的無人自動駕駛技術日趨成熟，目前谷歌自動駕駛的汽車從2014年被允許在公路上實測至今跑了超過200萬公里了，可望在未來3-5年內進入實際應用階段。

一旦進入到實際應用階段，你可以想象一下，對當今社會會產生怎樣巨大的沖擊，因為出租車行業、長途運輸的物流行業，會因此發生翻天覆地的變化，之所以從駕駛這個領域切入，也是因為美國的出租車行業、運輸業人工成本不斷高企，刺激這個領域的科技進步首先需要解決這個人工成本的問題。

另外一個是美國某折扣零售商與預測懷孕少女的著名案例。美國這家折扣超市根據大數據判斷、預測消費者的行為，并據此預測消費者下一步的消費行為，給出有針對性的促銷方案。

在這個案例里，系統判斷一位少女已經懷孕，因此經常給她郵寄懷孕期間以及嬰兒出生后必須用到的一些商品的優惠券、促銷折扣券，這讓少女的父親發現后十分不滿，怒氣沖沖來責問、投訴這家超市，結果，到頭來還是這位父親并不知道他女兒未婚先孕的事實。這個案例有意思的地方在于，有時候系統往往能夠比人更早知道人所處的真實狀態，據此可以有效預測人們下一步的消費行為。

類似的案例還有很多。隨著互聯網、特別是移動互聯網時代的到來，各行各業的業務環節被互聯網滲透越來越多，收集數據的終端越來越經濟、越來越便捷，所積累的數據也會越來越多，這些大數據積累起來通過適當的分析與挖掘，可以產生非常巨大的價值，形成所謂的智能化的大趨勢。餐飲行業自然也不例外。

那么，餐飲行業在哪些場景下最迫切、最有可能產生智能化的需求呢？

① 個性化的營銷方案

目前餐飲業，特別是會員營銷、團購促銷，大多都是千篇一律的價格戰、打折、送菜，沒有也無法提供針對特定消費者的個性化營銷方案，比如，餐廳對會員送的一道菜恰好是這個消費者不喜歡吃的，那么你就無法起到促銷的作用，消費者對這樣促銷活動也會越來越無感。

所謂個性化的營銷方案，一定是根據對消費者來餐廳消費行為特征數據的積累與分析，完全根據他的特定需求制定出來的營銷方案，通過數據分析，促銷、推薦的菜品是有針對性的，一定會深得消費者的喜愛，這樣也才能起到促銷甚至感動消費者的效果。

② 菜品研發與優化

菜品研發傳統的做法依賴廚師，季節性的換菜單也是跟著經理、廚師的感覺走。

有了SaaS餐飲軟件，無論是消費者自助點菜還是會員消費，所有的菜品點擊排行、菜品之間的搭配，都會留下大量的數據，根據這些數據分析來決定菜品的去留、決定套餐的設計，一定會給餐廳帶來銷量與利潤的雙增長，這都已經有餐廳在實踐，是有真實案例支持的。

③ 自動化采購單生成

傳統餐飲采購也是一道大難題，采購少了常常出現沽清、采購過多又會導致庫存積壓，有不少食材保質期也不長。

因此，SaaS餐飲管理軟件可以根據餐廳的長期的銷售數據積累，結合季節因素、天氣因素、節假日因素等，自動生成最合理的采購單，大大提高效率，減少浪費，可以最大程度地滿足餐廳的需求。

④ 銷量預測

連鎖餐飲的標準化程度越高，就會越依賴中央廚房配送的半成品，有些中式快餐需要預制，以滿足高峰時期快速出品的需求，因此也需要根據昨天、上一周的銷售來預估當日的銷量，配送的半成品、預制的成品過多，就會造成浪費，不足則影響業績。僅僅依賴經驗偏差會非常大。

基于SaaS的餐飲管理軟件，會根據餐廳的歷史數據進行大數據的分析，給出相當準確的銷量預測數據，你使用系統的時間越長，積累的數據越多，預測就會越準確。因此，數據，就是未來餐廳的核心資產，是餐廳的核心競爭力所在。

⑤ 根據消費行為及人流、環境指標進行的大數據選址

選址歷來是決定餐飲項目成敗的關鍵因素之一，任何選址軟件、選址模型，如果沒有足夠的數據積累與數據支撐，都是無效的。當然這個數據更多的是周邊居民、寫字樓的人流狀況、消費力狀況、餐飲、超市、醫院、學校、道路交通等狀況，數據積累的時間越久、數據越全、選址的結論就會越可靠。

隨著云計算、大數據時代的到來，餐飲企業擁抱互聯網的第一要務就是將所有的業務環節數據化，注意，是所有的業務環節，不再是一個一個的信息孤島。

因此，選擇一個類似嘩啦啦這樣專業的、覆蓋餐飲全部業務環節的SaaS餐飲管理軟件，可以幫助餐飲企業將所有的業務都搬到互聯網上，從前端服務消費者開始的預定、點單、支付、會員、到廚房自動打印分單、對服務員的打賞，到后端的庫存、采購、供應鏈管理，到各種后臺各種必須的業務、財務數據管理，所有的業務環節都可以通過嘩啦啦實現一站式全業務鏈數據管理。

對于未來實現大數據基礎上的智能化，就是一件順理成章的事情，就離餐飲智能化的時代不遠了。

本文作者王濟民（微信：jawang1978），紅餐網專欄作者；轉載請注明作者姓名和“來源：紅餐網”；文章內容為作者個人觀點，不代表紅餐網對觀點的贊同或支持。加入作者專欄請聯系小編微信 ：cjm1900