生成式人工智能赋能中国零售行业加速智能化升级转型_83页_26mb

生成式人工智能（GenAI）正在加速渗透零售行业，通过数据处理和自动化生成能力，带来包括营销、供应链、客户服务等方面的变革。中国零售企业在数字化转型中面临挑战，如实体零售复苏缓慢、市场竞争加剧，需提升存量市场竞争力。GenAI的应用场景覆盖前台与后台：前端如智能客服、营销内容生成；后端涉及供应链优化、库存管理及风险预警等。企业应用迈入新阶段，但现状显示仅有少数企业具备充分经验，多数仍处于实验或初步探索阶段，且需平衡效率提升与成本控制，避免过度投资。

调研数据显示，中国零售企业中76%对其GenAI应用感到惊喜，68%持兴奋态度，但40%存在认知不足的顾虑。企业期望通过GenAI实现效率和生产力提升（92%）、产品与服务优化（76%）、成本下降（72%）等目标，同时关注创新、增长与客户关系改善。当前GenAI在零售领域主要用于消费者洞察、IT流程优化、供应链预测等。典型案例显示，华润万家通过个性化推荐提升转化率，百丽借助AI优化库存与运营效率，银泰推出AI试衣功能增强用户体验，海底捞利用AI实现细致的门店管理优化，物美通过智能识别降低收银误差，好特卖基于智能预测调整商品结构。企业亦探索合规与风险管理场景，如永辉超市的AI防损系统降低盗损率80%。

企业级GenAI架构分场景、智能体、模型和知识四层设计，强调数据与知识的整合，需结合业务需求选择私有部署或公有云模式。调研显示，国内60%企业采用公有模型，34%自建平台，但46%企业认为数据治理风险高而限制员工使用。知识库建设、模型训练与验证成为核心环节，要求确保数据质量并进行多维分析。技术成本方面，企业需关注一次性投入与持续维护费用，建立动态预算机制，并通过试点积累效益。

企业面临的主要挑战包括技术成熟度、人才储备及数据安全。德勤建议采取“长期主义”策略，从应用场景出发制定务实计划，逐步推进技术集成与业务变革。此外，需加强员工培训与再教育，通过透明机制培养信任，同时构建风险治理框架，应对知识产权、偏见和安全性等问题。未来GenAI将重塑零售行业，但企业需理性应对不确定性，避免“速胜”心态，通过持续优化实现价值提升。行业整体需与政策法规、技术生态协同演进，确保安全合规下推动创新与效率提升。