零售业大模型库存预测方法

零售业利用大模型进行库存预测的核心在于将非结构化数据（如社交媒体趋势、天气、新闻）与传统结构化销售数据融合，通过多模态深度学习实现从“事后复盘”向“事前预判”的跨越，从而将库存周转率提升20%-30%，显著降低缺货与滞销风险，传统的时间序列算法（如ARIMA）在处理长尾商品或突发市场波动时往往力不从心，而大语言……