Sweet Instinct：把好的库存行动捞回来的 AI

Sweet Instinct 是 Sweet 1.3 的决策节点：它重新审视 Sway One 的自动过滤器所淘汰的行动，并为每一个行动估算它仍然值得一做的概率。 它在不到半秒内给出一个量化的是或否，是五个 Sweet AI 之一。

抓住好机会

库存引擎会提出补货、促销清仓、重点陈列。为了不让商家被淹没，过滤器会剔除看似不赚钱的部分。被剔除的行动里，藏着真正的机会：Sweet Instinct 就是为了把它们找回来。

它接收的是行动类型、品类和品牌、数量、利润、库存和近期销售。产品名称、货号和图片都留在您自己这边。

测试结果

在我们的基准测试中，八家门店、四个日期：共有 2,644 个被淘汰的行动，其中 171 个实际上至少能带来 5 € 的收益。关键就在于把它们找出来。

我们把 Sweet Instinct 与最简单的做法做比较，即保留预估收益最高的行动，在每家门店排名前 40 的行动上进行对比。

Sweet Instinct 找出的好行动是对方的 2.2 倍，并把结果从 −566 € 提升到 +167 €。八家门店中有七家，它都胜过按收益排序，在户外门店上的排名几乎完美。

预测的裁判

在 Sweet 1.3 中，当统计模型和逐日预测意见不一致时，Sweet Instinct 也会对 Horizon 的预测做出裁决。在基准测试中，它只需要裁决 62 次，总共花费不到 0.002 $。

快速又轻量

• 每个决策的中位耗时 270 毫秒。
• 基准测试中的 2,644 个决策，总共约 0.05 $。

下一步

Sweet Instinct 刻意保持谨慎：只有概率达到 80% 时，才会把一个行动重新提上来。我们会根据每家门店最初几周的数据来校准这个阈值，让它自动捞回自己最好的发现。

常见问题

Sweet Instinct 会替商家做决定吗？

不会。它只是把一个行动重新放回建议列表；最终仍由商家确认。

会发送哪些数据？

数字、品类和品牌。产品名称、货号和图片永远不会离开您的部署环境。

为什么不干脆保留预估收益最高的行动？

因为预估收益高，并不能说明这个行动一定行得通。在我们的基准测试中，Sweet Instinct 的表现远好于这种排序。