> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI 战时次 # 回报 # 快速消费品行业 AI智能体如何帮助在各个接触点吸引购物者。 # 调研方法 本报告基于 Google Cloud 和 National Research Group 开展的一项调查。 全球零售和快速消费品 (CPG) 公司的 585 位领导者： 150名 首席执行官、首席信息官 175名 首席财务官、首席营销官、首席技术官 161名 首席信息安全官、首席数据官、首席战略官、首席运营官、数字战略总监、IT副总裁 99名 IT总监、创新主管、客户体验/服务总监、营销总监 超过 100 名全职员工 超过 1,000万美元 年收入 2025年4月18日至6月3日期间进行的实地调研 美国 195 法国 30 澳大利亚 17 巴西 57 阿联酋* 5 加拿大 34 北欧 32 韩国 18 印度尼西亚 16 卡塔尔\* 1 英国 29 日本 20 台湾 18 沙特阿拉伯* 4 德国 31 印度 18 墨西哥 51 土耳其\* 9 *市场以中东和非洲(MEA)区域汇总显示 # 摘要 我们对零售和快速消费品行业的高管进行的第二次年度调查显示，生成式AI项目持续为企业带来投资回报，同时企业也更加重视智能体AI项目。 过去, 智能体系统的实现非常困难, 需要进行繁重的基于规则的编程工作, 或者对机器学习模型进行高度定制化的训练。生成式 AI 改变了这一局面。 事实上,超过一半的高管已经在利用AI智能体。应用场景的复杂程度各不相同,既有单任务智能体,也有可在用户授权与掌控下代为行动的多智能体系统。虽然这项技术已经在帮助人们完成越来越多的工作,但许多公司仍处于智能体利用的早期阶段,若要发展成熟,还有很长的路要走。 对于零售商和快速消费品品牌来说，这一趋势标志着企业正从规划阶段加速迈向实践，并利用AI在消费者所在的任何平台(流媒体、滚动浏览和搜索)与他们互动。 # Carrie Tharp Google Cloud 全球解决方案与产业副总裁 # 51% 的零售和快速消费品行业高管表示其组织正在利用AI智能体 # 零售和快速消费品行业的主要洞见 # 51% 的受访高管表示所在组织已在生产环境中使用AI智能体² # 47% 的受访高管表示,在其组织未来的 AI 预算中,超过 $50 \%$ 的预算将分配给 AI 智能体 ${}^{3}$ # #1 在评估LLM提供商时,高管们的最大顾虑是数据隐私与安全4 # 目录 智能体AI的迅速演变 06 经证实可利用AI实现投资回报的5个领域 16 投资AI就绪的未来 28 后续行动 33 # 01 # 智能体AI的迅速演变 # AI智能体时代已经到来 智能体AI在零售和快速消费品行业的广泛使用令人瞩目。 实现方式多种多样,从由生成式AI驱动、可回答问题的聊天机器人,到专注于特定功能(如创意辅助)的单任务智能体,再到将先进AI模型与工具访问权限相结合,从而在用户的掌控下代为执行操作的复杂多智能体系统。 # 51% (所在组织在使用生成式AI的零售和快速消费品行业高管中)也已经在生产环境中采用AI智能体 # 调查中使用的 AI 智能体的定义 AI 智能体是设定了特定角色、背景和目标的专用 LLM, 能够独立规划、推理和执行任务, 并可访问数据函数调用。还可与其他 AI 智能体交互。AI 以是在内部的协作模式下进行的。 # AI智能体的成熟度级别 1级 简单任务 聊天机器人 信息检索 图片生成 2级 AI智能体应用 客户服务AI智能体 创意服务智能体 智能体工作流 智能体编排 # 37% 的零售和快速消费品行业高管表示，其组织已推出超过10个AI智能体 # AI 智能体的使用情况 39% 使用它们进行质量控制 38% 将它们用于供应链和物流 32% 使用它们来防范数字欺诈 $^6$ 零售和快速消费品行业高管：n=585;问题：您的公司目前在整个组织内部署了多少个AI智能体到生产环境中？ $^7$ 所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业高管：n=300;问题：您的公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？ # $\times$ wayfair AI智能体适用于众多应用场景,我相信每个企业都有一些工作流可以利用智能体AI来创造重大价值。它能加速现有流程,带来可衡量的业务效益。” Fiona Tan Wayfair 首席技术官 # 智能体AI的实际应用场景 AI智能体正在积极应对零售和快速消费品行业的核心挑战。 客户服务和体验 $(47\%)$ 、营销 $(44\%)$ 、安全运维和网络安全 $(41\%)$ 领域走在前列。这些领域与业务目标密切相关：客户服务直接影响客户留存率和销售额，营销直接推动转化，而强大的安全保障则能建立必要的信任。 除此之外,质量控制 $(39\%)$ 、供应链和物流 (38%) 等行业特定用例的采用率也很高。有趣的是, 尽管数字欺诈分析师至关重要, 该领域的采用率却相对较低 (32%), 但也并非微不足道。9 其他零售业专用智能体（如视觉营销、全渠道运营和购物顾问）也经常登上新闻头条，但采用率并不高。这些专用智能体常常有独特的数据要求或需要进行复杂集成，这会阻碍其采用。 但它们不会离我们太远。随着智能体 AI 早期应用场景的价值得到证明, 零售和快速消费品组织可以开始为这些更复杂的行业特定 AI 应用场景奠定基础。 对人类而言,时间是无价的。AI可以提高员工的工作效率,从而节省时间。我们正在进入一个真正的人机共生时代。” Velit Dundar Radisson Hotel Group 全球电子商务副总裁 # 零售和快速消费品行业中AI智能体的主要应用场景 <table><tr><td>客户服务和体验</td><td></td><td></td><td>47%</td></tr><tr><td>营销</td><td></td><td></td><td>44%</td></tr><tr><td>安全运维和网络安全</td><td></td><td></td><td>41%</td></tr><tr><td>质量控制*</td><td></td><td></td><td>39%</td></tr><tr><td>供应链与物流*</td><td></td><td></td><td>38%</td></tr><tr><td>技术支持</td><td></td><td></td><td>36%</td></tr><tr><td>产品创新与设计</td><td></td><td></td><td>35%</td></tr><tr><td>销售</td><td></td><td></td><td>32%</td></tr><tr><td>数字欺诈分析师*</td><td></td><td></td><td>32%</td></tr><tr><td>工作效率和研究</td><td></td><td></td><td>31%</td></tr><tr><td>供应链规划*</td><td></td><td></td><td>30%</td></tr><tr><td>物流*</td><td></td><td></td><td>30%</td></tr><tr><td>软件开发</td><td></td><td></td><td>30%</td></tr><tr><td>个性化</td><td></td><td></td><td>28%</td></tr><tr><td>对话式电子商务*</td><td></td><td></td><td>28%</td></tr></table> 所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业高管：n=300；问题：您的公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？ *零售和快速消费品行业特有的应用场景 <table><tr><td>HR</td><td></td><td>28%</td></tr><tr><td>生产规划*</td><td></td><td>26%</td></tr><tr><td>财务和会计</td><td></td><td>26%</td></tr><tr><td>商店运营*</td><td></td><td>25%</td></tr><tr><td>仓库履单和订单处理*</td><td></td><td>24%</td></tr><tr><td>购物顾问*</td><td></td><td>24%</td></tr><tr><td>设备维护*</td><td></td><td>24%</td></tr><tr><td>商店销售人员支持*</td><td></td><td>23%</td></tr><tr><td>工厂和生产*</td><td></td><td>23%</td></tr><tr><td>全渠道运营*</td><td></td><td>22%</td></tr><tr><td>商品企划专员*</td><td></td><td>21%</td></tr><tr><td>视觉营销*</td><td></td><td>21%</td></tr><tr><td>持续改进*</td><td></td><td>17%</td></tr><tr><td>分类*</td><td></td><td>15%</td></tr><tr><td>法律</td><td></td><td>11%</td></tr></table> 无论处于哪个行业,服客户群体,您的竞争对AI智能体。因此,您必须它来提升竞争优势。” Peter Laflin Morrisons 数据与分析总监 # AI 智能体的投资回报 AI智能体应用场景已在多个领域带来投资回报,包括客户服务和体验(33%)、营销(32%)以及安全运维和网络安全(26%)。11 值得注意的是,供应链和物流是实现投资回报的头号行业特定用例,在所有用例中排名第四。AI 智能体能够优化复杂的运营,包括需求预测、库存管理、高效的路线规划和仓库运营,从而对成本和交付速度产生积极影响。 1所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业高管：n=300;问题：您公司已部署的AI智能体类型中，哪些已实现投资回报？12所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业受访高管：n=300;问题：您公司已部署的AI智能体类型中，哪些已实现投资回报？ # wayfair 为了获得最大成效,请将 AI 智能体重点应用于最复杂、摩擦最多的流程,这样才能释放最大价值。” Fiona Tan Wayfair 首席技术官 # 已实现投资回报的主要 AI 智能体应用场景 <table><tr><td>客户服务和体验</td><td></td><td></td><td>33%</td></tr><tr><td>营销</td><td></td><td></td><td>32%</td></tr><tr><td>安全运维和网络安全</td><td></td><td></td><td>26%</td></tr><tr><td>供应链与物流*</td><td></td><td></td><td>25%</td></tr><tr><td>产品创新与设计</td><td></td><td></td><td>25%</td></tr><tr><td>技术支持</td><td></td><td></td><td>24%</td></tr><tr><td>销售</td><td></td><td></td><td>22%</td></tr><tr><td>质量控制*</td><td></td><td></td><td>21%</td></tr><tr><td>软件开发</td><td></td><td></td><td>20%</td></tr><tr><td>对话式电子商务*</td><td></td><td></td><td>19%</td></tr><tr><td>数字欺诈分析师*</td><td></td><td></td><td>18%</td></tr><tr><td>工作效率和研究</td><td></td><td></td><td>18%</td></tr><tr><td>供应链规划*</td><td></td><td></td><td>17%</td></tr><tr><td>物流*</td><td></td><td></td><td>17%</td></tr><tr><td>财务和会计</td><td></td><td></td><td>15%</td></tr></table> 所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业受访高管：n=300;问题:您公司已部署的AI智能体类型中,哪些已实现投资回报?*零售和快速消费品行业特有的应用场景 <table><tr><td>仓库履单和订单处理*</td><td></td><td>15%</td></tr><tr><td>购物顾问*</td><td></td><td>15%</td></tr><tr><td>工厂和生产*</td><td></td><td>15%</td></tr><tr><td>个性化</td><td></td><td>14%</td></tr><tr><td>HR</td><td></td><td>14%</td></tr><tr><td>设备维护*</td><td></td><td>12%</td></tr><tr><td>商店销售人员支持*</td><td></td><td>12%</td></tr><tr><td>全渠道运营*</td><td></td><td>12%</td></tr><tr><td>生产规划*</td><td></td><td>11%</td></tr><tr><td>商店运营*</td><td></td><td>11%</td></tr><tr><td>视觉营销*</td><td></td><td>11%</td></tr><tr><td>商品企划专员*</td><td></td><td>10%</td></tr><tr><td>持续改进*</td><td></td><td>9%</td></tr><tr><td>分类*</td><td></td><td>7%</td></tr><tr><td>法律</td><td></td><td>5%</td></tr></table> # 02 # 经证实可利用AI实现投资回报的5个领域 # 虽然AI智能体代表着新的前沿方向,但生成式AI的基础价值仍在持续带来复合回报。 我们的研究表明，生成式AI将继续在五个关键领域为零售商和快速消费品品牌带来重大影响。2024年，生成式AI已证实其现实应用价值；2025年的重点是在此基础上进一步深化与拓展。 # 我们的调查从以下三个方面评估了生成式AI为关键领域带来的直接价值： # 投资回报 78% 表示目前已经实现投资回报(相比之下,只有 $75\%$ 在2024年表示实现了回报)13 # 年收入增长 31% (表示实现了收入增长的高管中)预计增幅超过 $10\%$ (2024 年为 $30\%$ ) ^{14} # 上市期 54% 表示从构想到应用场景落地至生产环境的平均上市期为3- 6个月 (而2024年的比例为 $50\%$ )15 13零售和快速消费品行业受访高管：2024年：n=248,2025年：n=585；问题：您预计生成式AI需要多长时间才能在以下领域为您的企业带来投资回报？ 14表示生成式AI解决方案已带来收入增长的零售和快速消费品行业高管:2024年:n=103,2025年:n=244;问题:(1)您的公司利用生成式AI直接实现了哪些业务增长?(2)基于您公司过去或现有的生成式AI计划,生成式AI直接为公司的年度总收入贡献了多少增幅? 15零售和快速消费品行业高管：2024年： $n = 248$ ，2025年： $n = 584$ ；问题：从构想到应用场景落地至生产环境，平均上市期是多少？ # 生成式AI对各业务领域的主要影响 业务收益可用于衡量技术转型计划的有效性，同时也是预测财务绩效的先行指标。 01 效率 02 客户体验 03 营销 04 业务增长 05 安全 # 72% 的零售和快速消费品行业高管表示生成式AI提高了工作效率(同比增长1个百分点) # 68% 表示生成式AI改善了客户体验(同比增长11个百分点) # 59% 表示生成式AI对营销产生了显著影响(2025年新增调查项) # 56% 表示生成式AI带来了业务增长(同比下降2个百分点) # 49% 表示生成式AI改善了安全状况(同比下降6个百分点) # 效率 零售和快速消费品行业组织表示,生成式AI显著提升了工作效率。 在报告工作效率提高的组织中,高管表示非IT员工的工作效率得到提升,产品也能够更快上市。16 在这个由不断变化的消费者偏好驱动的行业中，这反映出AI在整个运营历程(从供应链到客户订单履约)中发挥着越来越重要的作用,最终推动效率和市场响应能力的提升。 不过,表示工作效率至少提高了一倍的高管有所减少。这可能表明,虽然广泛提高工作效率相对容易实现,但要将效率提高一倍,则需要更深入、更复杂的集成,而组织仍在探索如何实现这一点。 16表示生成式AI解决方案提升了工作效率的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=176,2025年：n=409;问题：(1)如果生成式AI帮助员工提高了工作效率， 在较长的时段(例如几个月)内,员工效率平均提升幅度 $(\%)$ 大约是多少?(2)生成式AI在哪些方面直接提高了您公司的工作效率？ 17零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585;问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ ${}^{18}$ 表示生成式 AI 解决方案提升了工作效率和零售和快速消费品行业高管：2024 年： $\mathrm{n} = {177},{2025}$ 年： $\mathrm{n} = {421}$ ；问题: 如果生成式 AI 帮助员工提高了工作效率, 在较长的时段(例如几个月)内,员工效率平均提升幅度(%)大约是多少? 72% 表示生成式AI提高了工作效率 (2024年为 $71\%$ ) 34% 表示生成式AI使员工的工作效率至少提 高了一倍（在报告组织工作 的高管中)(2024 年为) # 生成式AI解决方案带来的员工工作效率提升 表示生成式AI解决方案提升了工作效率的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=176,2025年：n=409；问题：生成式AI在哪些方面直接提高了您公司的工作效率？ # AI正在带来投资回报的关键领域 39% 表示在生成式AI的个人工作效率(电子邮件、文档、演示文稿、会议、聊天)相关应用场景中实现了投资回报(2024年为 $29\%$ )19 ”所在组织目前正在或计划使用生成式AI来提高个人工作效率的零售和快速消费品行业高管：2024年:n=236,2025年:n=561问题：您预计生成式AI需要多长时间才能在以下领域为您的企业带来投资回报？ # KraftHeinz 借助生成式 AI, 以前需要八周才能完成的创作流程现在只需八小时。” Justin Thomas 数字体验与增长主管KraftHeinz公司 # 客户体验 在竞争激烈的零售和快速消费品市场中,各品牌无时无刻不在想方设法提高忠诚度和改善客户体验。 对于已经取得成效的组织，生成式AI已然是提升客户互动度和满意度的主要驱动力。 虽然最初的机会带来了显著的收益，但当前报告增幅超过 $6\%$ 的受访者已经减少。这表明，要实现最高的增量收益，零售商和快速消费品组织可能需要探索更复杂的方法，例如数据、渠道和生态系统集成。 表示生成式AI改善了客户体验 (2024年为 $57\%$ )²¹ 20表示生成式AI解决方案改善了客户体验的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=141,2025年：n=390;问题：(1)您的公司在哪些方面利用生成式AI直接改善于您公司过去或现有的生成式AI项目，生成式AI在多大程度上直接提升了用户体验？ 21零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585；问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ 22表示生成式AI解决方案改善了客户体验的零售和快速消费品行业高管：2024年： $n = 141$ ，2025年： $n = 390$ ；问题：(1)您的公司在哪些方面利用生成式AI直接改善于您公司过去或现有的生成式AI项目，生成式AI在多大程度上直接提升了用户体验？ # 生成式AI解决方案带来的客户体验提升 # 80% 提升了用户互动度（即互动度得分、流量或点击率 [CTR]、网站停留时间）（同比下降 2 个百分点） # 77% 提升了用户满意度/净推荐值（同比下降1个百分点） 表示生成式AI解决方案改善了客户体验的零售和快速消费品行业高管：2024年： $n = 142$ 2025年： $n = 397$ ；问题：您的公司在哪些方面利用生成式AI直接改善了用户体验？ # AI正在带来投资回报的关键领域 39% 表示在客户体验和现场服务(包括聊天机器人、呼叫中心和现场技术支持)相关的生成式AI应用场景中,已实现投资回报(2024年为 $40\%$ )²³ RADISSON HOTEL GROUP AI在满足消费者对个性化体验的需求方面发挥着关键作用,可以提升消费者在每个接触点的体验,从而提高忠诚度和留存率。” Velit Dundar Radisson Hotel Group 全球电子商务副总裁 # $\times$ wayfair 我们的 AI 智能体与客户服务因作, 将先进 AI 的情境理解能力、人工客服人员的同理心和专业融合。这种协作可确保我们的快速、一致的支持, 同时也能简化的人工干预。” # 营销 零售和快速消费品行业的产品、销售渠道和广告形式层出不穷,都在争夺消费者有限的注意力。 为了在消费者所处的任何平台(流媒体、滚动浏览和搜索)吸引他们,营销者可以使用生成式AI快速生成逼真的产品图片、数不胜数的广告素材变体,以及有针对性的宣传文案,最大限度地提高受众群体相关性并增加转化。 59% 表示生成式AI对营销成果产生了显著影响(2025年新增调查项)24 Agoda 使用 Google Cloud 的生成式 AI, 仅用 80 小时就通过Imagen 创建了 20,000 多张超逼真的图片, 与从在线市场采购图片相比节省了 $90\%$ 的成本, 而且后者需要 500 小时。 # 阅读案例研究 生成式AI解决方案带来的营销成果提升（按地区划分） 零售和快速消费品行业高管：北美： $n = 229$ ，拉丁美洲： $n = 108$ ，欧洲： $n = 122$ ，日本和亚太地区： $n = 107$ ；问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ # AI正在带来投资回报的关键领域 38% 表示生成式AI在销售与营销相关应用场景(现场销售活动、营销运营和内容制作)中已实现投资回报（2024年为 $29\%$ ）²⁵ 24零售和快速消费品行业高管：2025年：n=585；问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ 25所在组织目前正在使用或计划使用生成式AI来进行销售和营销的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=233,2025年：n=559；问题：您预计生成式AI需要多长时间才能在以下领域为您的企业带来投资回报？ # 业务增长 今年,生成式AI对业务增长的影响相对温和。 表示生成式AI带来业务增长的高管比例略有下降。这可能表明，这项技术的应用方式正在走向成熟。零售和快速消费品行业可能会转向更加依赖智能体的流程和更精简的工作流，届时生成式AI将不再是独立的初始构思工具，而是通过集成提高效率，加快新产品开发生命周期的每个步骤。 在表示生成式AI带来了业务增长的高管中, $74 \%$ 实现了收入增长, $^{27}$ 表示增长超过 $10 \%$ 的高管略有增加。 $^{28}$ 56% 表示生成式AI带来了业务增长(2024年为 $58\%$ ) ^{29} 生成式AI解决方案带来的收入增长 表示生成式AI解决方案已带来收入增长的零售和快速消费品行业高管:2024年:n=103,2025年:n=244;问题:(1)您的公司利用生成式AI直接实现了哪些业务增长?(2)基于您公司过去或现有的生成式AI计划,生成式AI直接为公司的年度总收入贡献了多少增幅? 26零售和快速消费品行业高管：2024年:n=248,2025年:n=585;问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ 表示生成式AI解决方案带来了业务增长的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=144，2025年：n=330；问题：您的公司利用生成式AI直接实现了哪些业务增长？ 28表示生成式AI解决方案已带来收入增长的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=103,2025年：n=244;问题：(1)您的公司利用生成式AI直接实现了哪些业务增长？(2)基于您公司过去或现有的生成式AI计划，生成式AI直接为公司的年度总收入贡献了多少增幅？ 29零售和快速消费品行业高管：2024年:n=248,2025年:n=585;问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ # KraftHeinz 借助生成式 AI, Kraft Heinz 的研发和营销团队可以在使用产品图片的消费者研究测试中测试新产品概念并更快地推出新产品,因此节省出的数万个小使他们能够交付大量符合品牌特征的个性化内容。” Justin Thomas Kraft Heinz 公司数字体验与增长主管 # 安全 鉴于客户数据具有很高的价值,生成式AI提升零售和快速消费品组织安全状况的能力至关重要。 在表示安全状况有所改善的受访者中, $77 \%$ 的受访者表示,生成式 AI 解决方案可以显著增强其整合情报和响应的能力,而 $73 \%$ 的受访者表示,生成式 AI 解决方案有助于识别威胁。30 然而,表示生成式 AI 对其组织的安全运维产生了显著影响的高管有所减少。31这表明,虽然生成式 AI 仍在带来基础性优势,但业界正越来越多地转向使用专门的智能体 AI 来应对更复杂的安全挑战。正因为这样,安全运维和网络安全已成为生成式 AI 的一个主要应用场景 (采用率为 $41\%$ )。32这表明,该行业正在转向分层防御,以确保品牌信任并保护海量的消费者数据。 49% 表示生成式AI已显著改善安全状况(2024年为 $55\%$ )<sup>33</sup> # 生成式AI解决方案带来的安全改善 77% 改进情报与响应整合 73% 增强威胁识别能力 61% 缩短问题解决时间 57% 减少安全工单数量 表示生成式AI解决方案改善了安全状况的零售和快速消费品行业高管：2024年： $n = 136$ ，2025年： $n = 284$ ；问题：基于您公司过去/现有的生成式AI项目，生成式AI如何直接改善了您公司的安全状况？ 30表示生成式AI解决方案改善了安全状况的零售和快速消费品行业高管：2024年：n=136,2025年：n=284;问题：基于您公司过去/现有的生成式AI项目，生成式AI如何直接改善了您公司的安全状况？ 31零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585;问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ 32所在组织目前正在使用智能体AI的零售和快速消费品行业高管：n=300;问题：您的公司在哪些应用场景中部署了AI智能体？ 33零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585;问题：您公司的生成式AI解决方案在以下哪些领域带来了显著影响？ # 03 # 投资AI就绪的未来 # AI 的日益成熟标志着业务重心的转变。 随着零售商和快速消费品品牌在运营效率、客户体验和竞争力等基础目标上不断取得进展，业务目标也在发生变化。如今，行业的关注点正转向下一波创新浪潮，AI智能体正崭露头角，成为新的战略重点。 未来2-3年组织通过生成式AI重点推动的业务目标 零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585问题：基于您公司最近完成的生成式AI项目，您计划在未来2-3年内通过生成式AI实现哪些业务目标？ # AI预算也在同步增长 AI 现已成为企业的关键战略性投资,这一点体现在两个显著趋势上。 尽管技术成本持续下降,但AI总体支出仍在上升。除了在年度IT总预算中占比已达 $25\%$ 的AI预算 $^{35}$ ,这些新增投资正越来越多地通过重新分配非AI预算资金来获得。 $^{34}$ # 79% 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(2025年新增调查项) $^{36}$ # 50% 表示其组织正在从非AI预算中调拨资金进行生成式AI投资（2024年为 $42\%$ ） # 47% 表示其组织计划将未来 AI 预算的 $50 \%$ 或更多用于 AI 智能体 (2025 年新增调查项) ${ }^{38}$ 34零售和快速消费品行业高管：2024年： $n = 248$ ，2025年： $n = 585$ ；问题：您的组织如何为生成式AI提供资金？ 35零售和快速消费品行业高管：n=565，问题：在您组织每年的IT总支出中，AI支出所占的百分比是多少？AI支出包括与人才、AI软件许可、AI硬件与基础设施、AI应用开发相关的费用。请排除未直接使用AI或机器学习技术的数据和BI分析。 36零售和快速消费品行业高管：n=585;问题：AI技术(模型训练和运营)成本的降低,是否影响了您公司在生成式AI上的支出？ 37零售和快速消费品行业高管：2024年：n=248,2025年：n=585；问题：您的组织如何为生成式AI提供资金？ 38零售和快速消费品行业高管：n=564;问题：在贵组织未来的AI预算中，会有多大比例分配给智能体？ # 实现投资回报需要C级高管的支持 零售和快速消费品行业的AI计划常常需要商务、供应链、客户服务和技术团队之间进行深入的跨部门协作。 要实现这种协作，C级高管的支持至关重要。高管层的协调一致可以帮助组织在基本的产品创新模式、全渠道商务和消费者关系等领域做出影响深远的决策。 高管层的支持与生成式AI能否实现投资回报仍密切相关 表示其组织已获得全面的高管层支持，并且对生成式AI目标有明确企业愿景的零售和快速消费品行业高管：n=230；表示其组织未获得全面的高管层支持，并且对生成式AI目标没有明确企业愿景的零售和快速消费品行业高管：n=355；问题：您预计生成式AI需要多长时间才能在以下领域为您的企业带来投资回报？ # 需要考虑的主要挑战 对许多组织来说，AI相关的主要挑战往往源自支持其落地所需的基础性建设。 在零售和快速消费品行业，由于必须在各个接触点保护客户数据，因此满足高标准的数据安全要求至关重要。 解决方案在于采用一套现代化的集成式数据战略，该战略从初始阶段开始，就将强大的数据治理和安全协议放在首位。这种方法可确保数据在整个AI生命周期中既可用于创新，又安全无虞。 选择LLM提供商时重点考虑的3大因素 数据隐私和安全性 零售和快速消费品行业高管：n=585；问题：在选择大语言模型(LLM)提供商时，您的公司最注重以下哪些因素？ # 04 # 后续行动 # 确保AI智能体实现 投资回报的核对清单 寻求高管支持。 争取C级高管的支持，以推动AI项目的落地，扫清障碍，并确保项目成果与业务目标保持一致。 展示AI的价值,确保预算投入。 制定一个有说服力的商业论证，阐明为何AI值得获得单独投资。 立即制定组织的AI管理规范。 随着AI的使用日益普及，风险也随之增加。制定清晰的企业级准则，以此来保护客户数据隐私，提供负责任的个性化服务并践行道德采购。 从高价值项目着手。 并非所有 AI 项目的价值都相同。应集中精力构建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。 从一开始就建立对 AI 的信任。 首先, 建立可靠的数据治理和企业安全框架来确保数据整洁有序。其次, 始终保持人机协同 (human-in-the-loop)。 为 AI 智能体提供有效运行所需的工具。 要让AI智能体发挥作用，它必须能够访问企业内部系统，如库存管理系统、电子商务平台和客户关系管理系统。确保所有访问是安全且受管控的。 投资于人才与内部 AI 教育项目,以构建和管理 AI 智能体,使其能够处理敏感数据,例如客户数据、库存数据或全渠道数据。最成功的公司不仅会购买技术,还会培养技能。 # 了解AI为您的业务带来投资回报的途径。