2025年AI的投资回报-聚焦零售和快速消费品行业报告_35页_6mb

AI 战时次总结

核心内容

本报告基于 Google Cloud 和 National Research Group 的调研，分析了生成式 AI 和 AI 智能体在零售和快速消费品行业中的应用现状、投资回报及未来趋势。调研对象为 585 位行业高管，涵盖了多个职能领域和国家市场，揭示了 AI 在提升效率、优化客户体验、增强营销效果和改善安全状况方面的实际价值。

主要观点

• AI 智能体的应用普及：超过一半的高管（51%）表示其组织已在生产环境中使用 AI 智能体，且许多公司正在逐步增加对智能体 AI 的投资预算（47% 的预算将分配给 AI 智能体）。
• 应用场景多样化：AI 智能体已广泛应用于客户服务、营销、安全运维、质量控制、供应链与物流等多个领域，其中客户服务和体验（47%）、营销（44%）和安全运维与网络安全（41%）是当前最主流的应用场景。
• 投资回报显著：在已部署 AI 智能体的组织中，超过 30% 的应用场景已实现投资回报，其中客户服务和体验（33%）、营销（32%）和安全运维（26%）是主要受益领域。
• 效率提升显著：72% 的高管表示生成式 AI 提高了工作效率，尤其在文档处理、电子邮件、会议等日常任务中表现突出。
• AI 成为战略投资：AI 已成为企业的重要战略投资，预算占比持续上升，且越来越多的公司通过重新分配非 AI 预算来支持生成式 AI 项目。
• 数据隐私与安全是首要考量：在选择 LLM 提供商时，数据隐私和安全性是高管最关注的三大因素之一。
• 跨部门协作至关重要：AI 项目的成功实施需要 C 级高管的支持和跨部门协作，以确保项目与业务目标一致并实现最大价值。

关键信息

AI 智能体的使用情况

• 客户服务和体验：47%
• 营销：44%
• 安全运维和网络安全：41%
• 质量控制：39%
• 供应链与物流：38%
• 技术支持：36%
• 产品创新与设计：35%
• 销售：32%
• 数字欺诈分析师：32%
• 工作效率和研究：31%

已实现投资回报的 AI 应用场景

• 客户服务和体验：33%
• 营销：32%
• 安全运维和网络安全：26%
• 供应链与物流：25%
• 产品创新与设计：25%
• 技术支持：24%
• 销售：22%
• 质量控制：21%
• 软件开发：20%
• 对话式电子商务：19%
• 数字欺诈分析师：18%
• 工作效率和研究：18%
• 供应链规划：17%
• 物流：17%
• 财务和会计：15%

生成式 AI 的主要影响领域

• 效率：72% 的高管表示生成式 AI 提高了工作效率（同比增加 1%）。
• 客户体验：68% 的高管表示生成式 AI 改善了客户体验（同比增加 11%）。
• 营销：59% 的高管表示生成式 AI 对营销成果产生了显著影响（新增调查项）。
• 业务增长：56% 的高管表示生成式 AI 带来了业务增长（同比略有下降）。
• 安全：49% 的高管表示生成式 AI 显著改善了安全状况（同比略有下降）。

AI 投资趋势

• 预算增长：AI 总支出在上升，且越来越多的公司通过重新分配非 AI 预算进行投资。
• 成本下降影响支出：79% 的高管表示随着 AI 技术成本的下降，其组织在生成式 AI 上的支出有所增加。
• 未来 AI 预算分配：47% 的高管计划将未来 AI 预算的 50% 或更多用于 AI 智能体。

后续行动建议

1. 争取高管支持：确保 C 级高管对 AI 项目的支持，以推动其落地并实现预期目标。
2. 展示 AI 价值：通过实际案例和数据，证明 AI 的投资回报，确保预算投入。
3. 制定 AI 管理规范：随着 AI 应用的普及，制定企业级 AI 使用规范以保护客户数据隐私和确保合规性。
4. 从高价值项目着手：优先开发能够自动执行重复性任务的 AI 智能体，以实现明确的投资回报。
5. 建立信任和治理框架：从一开始就建立可靠的数据治理和安全框架，确保 AI 的可靠性和安全性。
6. 提供必要工具：确保 AI 智能体能够访问企业内部系统，如库存管理、电子商务平台和客户关系管理系统。
7. 投资人才与教育：培养内部 AI 人才，使其具备处理敏感数据的能力，推动 AI 智能体的构建与管理。