我们为何存在
购买意愿最高的时刻，人手却最少。
大多数零售软件是为总部构建的。卖场得到的只是剩下的界面：一个搜索框、一次库存查询、一条队伍。
顾客站在商品前、心里有疑问，这是零售商能获得的最好时刻。但这也正是卖场最忙、队伍最长、最懂答案的人正在另一条通道补货的时刻。
硬件优先的答案——自助终端、智能镜子、电子货架标签——给一个人力问题又加上了采购项目。它们每台造价数千，安装耗时数月，还需要有人维护。
手机已经在顾客手中。打印一张二维码几乎不花钱。缺的那一块，是一个足够好的助手：能依据商家自己的商品目录、用顾客的语言作答，而不编造价格。现在，这一块已经足够好了。
Salewise 就是围绕它建立的闭环：扫描、提问、决定、在收银台付款——每个问题都有记录，每笔归因销售都标明匹配方式。
手机协助，收银台成交。记录才是产品。
Salewise 的立场
观点
塑造产品的五个立场。
01
软件，而非硬件
顾客已经带着一部性能足够的手机。自助终端、支架和固件是门店不需要的采购决策。
02
是答案，不是搜索框
顾客描述的是要完成的任务。助手会询问、排序并解释——就像一位优秀的店员。
03
有依据，而非凭空生成
商品目录是事实来源。模型负责选择和措辞；服务器呈现价格、库存和规格变体。
04
增强员工，而非取代
常规问题交给助手。需要判断、背景和人情的时刻由真人接手。
05
诚实的衡量
精确匹配就是精确的。建模匹配会标注为建模。订阅费是唯一费用。
具体到伦敦
伦敦是试验场，不是全部市场。
首批部署在这里，因为门店在这里，POS 格局分散，而且我们可以坐在店里观察第一周。
伦敦拥有密集的独立零售基础、高昂的劳动力成本和已经习惯扫码的顾客。这里很难打造零售产品，却很适合被严格检验。
这座城市也是产品接受第一次真正考验的地方：不是在推介会上，而是在周六的货架旁，收银台排着队，顾客想要一个关于合脚、库存或 £40 以下礼物的直接答案。
GS1 Sunrise 2027 将使可扫描的二维条码成为英国每一件包装的强制要求。扫码习惯正在成为基础设施。Salewise 正为这样一个时刻而构建：二维码变得平常，答案成为差异化。
在产品得到验证之前，我们优先深耕伦敦。这种聚焦是有意的：先把一种零售文化、一种 POS 格局和一套顾客预期做对，再扩展到下一个市场。
这种聚焦带来什么
- 商品目录优先
- 每个答案都依据商家自己的商品记录进行核对。
- 一个闭环
- 扫描、提问、比较，在收银台付款——没有新的结账流程。
- 诚实标注
- 精确归因和建模归因会分别报告。
- 短周期上线
- 受支持的服务商在授予商品目录访问权限后即可上线。
如何构建
模型是租来的。闭环是我们的。
Salewise 是一家产品公司，不是模型公司。工程工作在于商品目录、呈现方式，以及答案周围的记录。
01
检索先于生成
在向模型提出任何问题之前，服务器先从商家商品目录中选择候选商品。模型只能从该集合中选择。它从不搜索开放网络。
02
数字由服务器掌管
价格、库存、规格变体和优惠均根据商品目录记录呈现。模型文字中的数字绝不是事实来源。
03
每个服务商一个适配器
每个 POS 集成都是一个文件和一个注册表条目，并带有诚实的能力标注。Sage 界面根据注册表元数据渲染，而不是硬编码的分支。
04
演示必须能在没有数据库时运行
在没有数据库的情况下，API 仍可依靠预置仓储运行，但没有确定性回退助手：未配置模型或模型不可用时，助手会说明自己无法回答。生产环境缺少必需密钥时会安全失败。
直白地说技术栈
API 使用 Fastify 和 TypeScript，数据层为 PostgreSQL 或 Cloud Spanner，位于仓储层之后；顾客 PWA 和 Sage 控制台使用 React；模型通过兼容 OpenAI 的 API 调用托管服务。每个服务商一个适配器，每家门店同一个产品。
诚实的立足点
我们在哪里。我们不在哪里。
一家年轻公司应该让人看得清楚。这就是我们希望读到的版本。
我们所在的位置
- 一个正在运行的产品，已部署到伦敦零售商。
- 原生 Salewise 集成；四个 POS 适配器处于测试版。
- 支持 29 种语言；演示中全部启用。
- 创始人主导的销售和上线。
- 无硬件、无顾客应用、无银行卡数据。
我们尚未到达的位置
- 不是经过认证的企业供应商。目前没有 SOC 2 或 ISO 27001。
- 不是支付公司。无银行卡数据，无结账流程。
- 不是硬件公司。无自助终端、支架或固件。
- 尚未进入美国市场。产品目前聚焦伦敦零售。
- 不宣称无法用商家自身数据衡量的销售提升。
团队
创始人主导，贴近客户。
做这些工作的人，就是会回复你邮件的人。
Akhil Raj Arimbra
创始人、首席执行官兼首席技术官
在 Salewise 的今天。 负责产品、工程、零售商关系和商业模式——并构建了 Salewise 的第一个 AI MVP。
在 Salewise 之前。 在 Zensign Global 为中小型零售商和酒店业构建企业解决方案 7 年以上。计算机科学学士。专注可扩展 SaaS 与应用 AI。
Nicholas Anderson
首席运营官
在 Salewise 的今天。 负责运营和合作伙伴关系，确保每次部署都能在门店创造可衡量的价值。
在 Salewise 之前。 在 E Seek Inc.（加拿大）从事 B2B 传播和合作伙伴关系 16 年，服务企业客户和渠道伙伴。内华达大学拉斯维加斯分校文学学士。
公司信息咨询，请发邮件至 support@salewise.co.uk。