2024-12-09-2024生成式AI在零售行业的应用现状与趋势展望报告来自全球1390位零售决策者的洞察英文版-Salesforce_25页_2mb

零售行业生成式AI应用现状与趋势总结

Salesforce联合零售AI理事会对全球1390名零售决策者进行调研，揭示了零售行业在生成式AI（Gen AI）应用方面的进展、挑战与策略方向。

生成式AI的采用速度

生成式AI正加速渗透零售行业，其应用覆盖前端与后端场景。20%的零售商表示已实现Gen AI效益，通过利用功能、评估结果并规划未来投资；另有30%处于执行策略与技术实施阶段。从预算角度看，81%的零售商设立AI专项资金，其中50%直接投入生成式AI。

生产式AI的产业定位

生成式AI被视为零售行业变革的核心工具，其应用重点包括：

1. 客户体验（50%）：通过创建对话型数字购物助手，帮助消费者快速找到产品或服务，提升互动效率。
2. 员工体验（15%）：优化内部流程，减少重复性任务，提高工作满意度。
3. 运营效率（35%）：利用数据预测、分配及补货，降低运营成本。

数据管理挑战

尽管67%的零售商认为能够采集数据，但仅39%能完成数据清洗，42%能实现数据整合。数据管理能力不足可能导致生成式AI输出偏见、毒性或不准确结果。此外，仅40%的零售商表示能充分使用数据进行决策，表明大量数据仍处于孤岛状态，未被有效激活。

员工使用与培训

截至2023年底，36%的零售员工使用生成式AI，预计2025年将增至45%。需建立明确的治理政策，限定员工使用范围并提供培训。培训重点包括：如何构建有效提示以优化模型输出，以及评估结果的准确性和合规性。同时，管理层需推动创新文化，确保技术落地与协作。

应用场景与访问方式

生成式AI的主要应用场景包括：

• 客户服务：34%的零售商认为这是最关键的使用领域，通过自动生成个性化回复提升效率。
• 市场营销：93%的零售商已使用Gen AI进行个性化内容生成（如邮件文案）。
• 后端支持：IT、行政、风控与法务等职能使用率较低。

访问方式上，63%的零售商倾向于通过现有系统和用户界面集成Gen AI，避免为员工新增操作入口。这种方式可减少界面冗余，提高使用便捷性。

人类与AI协作模式

50%的零售任务依赖AI自动化处理，但需人类干预以确保结果符合品牌标准和伦理要求。例如：

• 轻度干预（42%）：员工需审核AI生成内容的准确性。
• 高度干预（8%）：关键任务需全程人工监督。
• 完全自动化（50%）：适用于低风险、重复性工作，如库存管理。

信任与安全风险

生成式AI面临三大核心风险：

1. 数据安全与隐私：仅49%的零售商能完全满足数据安全标准，50%表示存在数据泄露或隐私合规隐患。
2. 偏见与毒性：50%的受访者认为AI可能因模型偏见导致歧视性结果。
3. 幻觉问题：38%的零售商担忧AI生成虚假信息，影响消费者体验。

为应对风险，62%的零售商已制定伦理指南，覆盖透明度、数据安全与隐私规则，以降低技术滥用可能性并满足未来法规要求（如欧盟《人工智能法案》与美国政府的AI安全测试标准）。

未来趋势与战略建议

零售商需将生成式AI作为战略工具，注重以下方向：

1. 以数据为基石：建立统一的数据平台，解决数据孤岛问题，确保数据质量与可用性。
2. 嵌入工作流程：将AI功能与现有系统无缝集成，提升员工与消费者体验。
3. 优先实用场景：聚焦消费者需求，如快速回复、个性化促销及创意内容生成。
4. 平衡自动化与人工：在高风险任务中保留人工监督，在低风险场景中实现AI自动化。
5. 强化治理体系：制定培训计划与伦理规范，保障AI应用的合规性与安全性。

总结指出，生成式AI正在重塑零售行业，其成功依赖于数据管理能力、员工培训体系及对伦理风险的重视。零售商需在技术应用与人性化服务间找到平衡，以实现全渠道的个性化体验与高效运营。