日前，2024年“数据要素x”大赛全国总决赛在北京落下帷幕。大赛设置工业制造、现代农业、科学技术创新、医疗健康、气象服务、城市治理、绿色低碳等12大赛道。在此期间，浙江涌现出了一批典型案例，生动地展示数据开发利用的最佳实践，探索数据要素赋能高质量发展的新场景新模式。本栏目聚焦浙江优秀作品，一起看数据要素在千行百业中发挥乘数效应的案例。
服装是中国市场化程度最高的产业之一，2023年其零售额实现了15.4%的同比增长，达到了10352.9亿元，对国民经济的贡献显著。
随着社会化媒体的盛行和消费的人个性化需求与民族文化自信逐年提升，传统服装品牌的设计已无法适应款式的多元化、个性化、时尚化、快迭代的趋势，消费需求未得到充分满足，库存积压。在此背景下，品牌长期依赖的主观决策路径失效，迫切地需要寻求系统化、数字化、智能化的解决方案，以精准洞察市场需求和时尚趋势。
2018年前，国内市场尚未有成熟的数据企划选款工具。而国外，10年前就有服装企业——ZARA抢先品尝到“数据驱动服装设计”的丰厚红利，把2000多家门店开遍全球88国，一跃为世界级服装品牌代表。同样，1998年在英国伦敦成立的国际趋势预测机构——WGSN，为公司可以提供时尚和产品设计灵感及市场情报，目前该公司估值约为7亿英镑。
借助AI和大数据技术，以设计为核心整合产业链，助力服装行业数字化趋势预测和智能设计，提升行业运作效率和附加值。
通过首创全球最大“时尚数据集”，自主研发“柔性物体识别算法”，独创智能设计工具等解决方案，赋能服装行业，让设计师工作效率提高，设计成本降低，平均爆款率提升50%。
（1）设计选款能力：国内外服装企业借助AI数据远程洞察、掌握海内外主流电商/社媒平台的服装流行趋势，构建数据库并进行时间维度的趋势预测，实现高效出款及选品，有效提升爆款率及动销率；
（2）经营成本与效率：通过AI数据与智能报表功能提效运营，快速了解中国消费者需求与市场趋势，降低前期市场调查与研究成本与后期的数据分析时间，提升效率的同时降低人力成本；
（3）销售赋能：基于精准的消费者需求洞察与人群画像，协助设计端、生产端增强销售策略，如有效扩充SKU数量，提高市场销售表现，提升GMV；
（4）业绩提升：通过精准的市场预测和高效的设计出款能力，服装企业可实现业务的数字化转型，实现以设计为核心、数据为驱动的商业决策与部署，从而大幅度降低公司成本，提高经济效益。
服装流行趋势预测的准确性受设计要素影响，最终体现在销售与库存上。预测精准度随数据维度和体量的增加而提高，大数据驱动的服装设计在未来将更符合市场需求。应用大数据和人工智能技术构建的服装趋势预测和创意设计平台，将是行业积极应对市场风险、最大化企业利益的关键。
（1）数据化趋势发现和爆款挖掘：依托大数据和人工智能技术，为服装行业提供数据化趋势发现和爆款挖掘服务。通过一系列分析海量的电商、社会化媒体和时尚网站数据，助力服装企业和设计师预测流行趋势，提高设计和选款的效率与精准度。
（2）智能商品决策系统：借助“AI+BI智能商品决策系统”，协助淘宝、抖音等一线电商企业在柔性供应链管理中实现突破，实现年度库存周转率6次以上，当季售罄率90%-95%，选款效率大幅提升。
（3）图像识别和数据挖掘：运用先进的图像识别和数据挖掘技术，处理超过100万图像数据，进行15个类别、2000个标签维度的分析，建立了业内顶级规模的结构化服装数据库，支持设计师一站式搜索服饰图像，提升工作效率。
（4）构建供应链生态网络：基于数据企划选款工具进一步搭建从企划、选款、定稿、样衣制作到订单生产的服装设计全链路闭环服务平台。结合数据SaaS产品，从决策柔性、设计柔性、生产柔性三个维度辅助服装品牌大幅度提高设计产能，建立起包括设计师、版房、面料商、供应商及成衣厂在内的完善的合作伙伴生态，构建起强大的供应链生态网络。
（5）AIGC技术与服装行业大模型：为服装行业量身定制的一款大模型，基于高效的模型结构、高匹配的算法优化、高性能的计算基础设施与雄厚的数据等核心要素，并在超10亿的服饰图片、2000+服装设计标签、5000+服装品牌合作等积累中结合Albert算法而生。
（6）数据驱动的业务升级：运用数据分析工具，公司协助了国内知名品牌服装公司实现了全方位的数据赋能，从运营端和推广端为品牌注入了精细化的管理势能，从而提升了业务向的转型升级。
项目已授权发明专利7项，获得软件著作权64项，申请中发明专利26项，已服务16家服装上市公司、 5000+时尚品牌和平台。
设计师的工作效率提升数倍，设计成本降低，款式录用率从传统模式跃升至智能模式下的倍数增长，平均爆款率大幅度的提高，库存成本降低。
通过智能化、数据化技术，可协助合作企业提高数据分析效率，大范围的应用在市场大盘报表、商品爆款分析等日常工作流程中，大幅度缩短了“设计-打样-生产”环节，企划设计效率与人效比均大幅提升。
在与知名服装品牌的深度合作进程中，其数字化技术正逐日转化为服装行业实实在在的业绩提升，实现了动销率显著增长。
数据赋能不仅体现在效率提升，还能为合作伙伴带来实际的经济效益，直接推动客户交易额实现了连续增长。
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沙正华，男，彝族，1982年8月生，四川冕宁人，2007年10月参加工作，2014年2月加入中国，曾任越西县申果庄中心卫生院院长、竹阿觉镇中心卫生院代理院长、书古镇中心卫生院院长。
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