每天埋在海量交易数据里扒可疑线索？面对零散损耗事件，想揪出背后的异常规律却无从下手？新员工上手慢，老员工被重复查询耗光精力？现在，生成式 AI 防损工具来了 —— 不用懂代码、不用熬大夜，让零售防损人的工作效率直接翻倍！

生成式 AI 防损工具：不止是 “防损”，更是效率加速器

生成式 AI 可不是实验室里的 “黑科技”，它能基于现有数据快速生成图像、文本等新内容，就像麻省理工的科学家用它把原本要数天的 DNA 测序，压缩到几分钟完成一样。如今这套技术落地零售防损，直接解决了行业最头疼的 “数据多、分析慢、关联难” 三大痛点。

它能快速梳理海量数据，扩大可疑模式识别范围，帮防损员判断哪些看似孤立的损耗、欺诈事件，其实属于有组织异常行为的一环。对零售人来说，这不再是 “被动止损”，而是 “主动出击” 的效率神器。

为啥零售防损必须选生成式 AI？

零售行业的损耗风险一直在变，防损工作也得跟着 “升级打怪”。现在行业普遍要求 “花更少的力，办更多的事”，光靠传统人工分析，早就跟不上异常行为的变化节奏了。

生成式 AI 防损工具（比如 Appriss Retail 的 Secure GPT 功能）刚好踩中了这个需求：它能提升分析的速度和深度，让防损分析师、调查员更快拿出扎实的核查材料，直接影响门店利润，带来实打实的投资回报。

更贴心的是，它把复杂的 “异常报告（EBR）” 改成了自然语言搜索 —— 不用记专业指令，像聊天一样输入 “查上周三某门店穿红色外套的可疑人员”，就能快速筛选数据。甚至还能自动生成事件关联报告，把分散的损耗事件串起来，帮你精准锁定背后的异常团伙。

比如用 Appriss Retail 的 “事件 + ORC 智能” 工具，你手头只要有相关人员照片、车牌号码，甚至只是 “穿黑色卫衣、开白色 SUV” 这样的简单描述，就能在几分钟内检索数千起案件，AI 会自动匹配相关线索，省去你翻遍数据库的无效劳动，让你把时间真正用在 “核查” 上，而不是 “找数据” 上。

用 AI 提效，还能让投资回报最大化

有数据显示，到 2032 年零售业在 AI 上的投入会达到 850 亿美元，但不少钱花在了 “伪 AI” 上 —— 只是给软件贴了个 AI 标签，实际用起来还是老一套。而真正的生成式 AI 防损工具，能让你的投入花在刀刃上。

1. 新人快速上手，老人解放双手

新入职的防损员不用再学复杂的 SQL 查询、编程技巧，用自然语言就能调取数据、获取洞察；老员工也不用被重复的筛选、查询工作困住，能把精力放在核心的核查跟进上。团队整体战斗力快速提升，不用扩大编制也能应对更多任务。

2. 小团队也能搞定 “难问题”

很多门店没有专门的异常行为应对团队，靠生成式 AI 就能自动识别被重点盯上的热门商品、高频损耗门店。你可以针对性地减少这些商品的曝光度，提前做好防护，不用额外加人，就能实现 “主动防损”。

3. 自查优化，持续提效

这些工具还能帮你复盘现有防损策略 —— 比如输入 “最近三个月某品类损耗率上升的原因”，AI 会分析数据给出优化建议，让防损工作越做越精准，真正实现 “花小钱办大事”。

选对 AI 工具，才是真提效：零售人要的是 “好用、实用、够用”

对零售防损人来说，好的 AI 工具不是 “功能越多越好”，而是 “解决问题越直接越好”—— 它不能只满足于标记可疑交易，更要帮你快速梳理核查逻辑、精准应对异常行为。

Appriss Retail 的生成式 AI 功能就很懂零售场景，既能帮你节省时间，又能守住收入，核心优势全踩中了防损人的实际需求：

·自然语言查询：像聊天一样查数据，“上周某门店晚班的异常交易”“近一个月被多次损耗的商品”，不用专业技能也能快速检索；

·简化核查流程：可以保存常用查询条件，反复使用，不用每次都重新筛选，处理效率直接提上来；

·上手零门槛：界面直观，能实时调整查询条件，一线员工也能轻松操作；

·人人能用数据：不管是防损专员还是门店主管，都能通过它快速获取关键信息，做出正确决策；

·AI 协作助手：就像身边有个 “数据帮手”，有疑问直接问，它会帮你梳理分析，不用自己死磕复杂数据。

而 “事件 + ORC 智能” 功能更是针对性解决有组织异常问题：

· 自动关联事件：把相关人员、车辆、作案工具等线索串起来，帮你看清异常行为的关联网络；

· 提升核查效率：不用手动比对零散事件，AI 直接给出关联建议，让你少走弯路；

· 支持团队协作：跨门店、跨区域的事件能快速共享线索，大规模核查也能高效推进。

对零售防损人来说，AI 不是复杂的技术名词，而是能帮你省时间、提效率、降损耗的实用工具。选对一款贴合零售场景的生成式 AI 防损工具，就能让防损工作从 “被动应对” 变成 “主动掌控”—— 不用硬扛工作量，也能稳稳守住门店利润，让每一份付出都有实打实的回报。

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