1、“在生鲜与短保商品占据核心货架的实体零售战场，夜间货架上的滞销品正无声蚕食企业利润。传统 “计划性折扣” 看似是救急良方，可实际效果却差强人意。僵化的促销机制无法适配千店千面的库存与客流动态，繁琐人工折扣流程与运营效率也形成尖锐对立。

2、当损耗与低效成为行业顽疾， 多点Dmall与物美决定联手破局，在零售「人、货、场」黄金三角中锚定高价值的出清场景，采用渐进式验证的实施策略，优先选择高单价、高销量的肉类单品，在高客流、多类型物美门店开展试点。通过跑通“数据清洗 - 模型决策 - 电子价签同步 - 任务推送”的全链路闭环，实现全渠道出清流程的大幅简化。人工操作从 5 步缩简至 1 步，单品出清时间从 1 小时锐减到 5 分钟。

3、多点Dmall与物美的动态出清实践案例的典型性在于，既扎根生鲜、日配等高频损耗场景的真实需求，又通过 “数据驱动 + 流程重构” 的双轮驱动，构建了可泛化至全品类、多业态的智能出清体系。“模型不是简单替代人工，而是通过重构流程，让 AI 专注动态决策，员工专注价值创造。” 这种 “技术 + 业务” 的深度融合，为零售行业的AI应用提供了可复制的成功范式。