【德勤_中国连锁经营协会】2024生成式人工智能零售业全景探索白皮书_83页_37mb

生成式人工智能在零售行业的应用现状及发展趋势分析

生成式人工智能（GenAI）正在深刻改变中国零售行业的运营模式与竞争格局。其核心能力在于通过数据训练生成多样内容，覆盖文本、图像、代码、视频及3D模型，应用于前端个性化营销与后端供应链优化等场景。当前，零售行业面临数字化转型压力，部分企业在生成式AI领域已积累一定经验，但整体仍处于探索阶段，技术应用案例多集中在知识助手、智能客服、数据分析等方向。

调研数据显示，中国零售企业中72%来自零售业态，民企占比高达56%，外企与国企分别占28%和12%。年销售收入分布显示，44%的企业营收超100亿元，但生成式AI应用经验分布不均：44%企业认为有一定经验，12%认为较有经验，4%认为经验丰富，剩余企业尚缺乏足够实践基础。多数企业将GenAI视为提升效率、优化产品与服务、降低成本的重要工具，尤其关注智能营销、库存管理及自动化报表生成等场景。

在具体应用中，GenAI可通过智能客服、数据分析、营销内容生成等手段优化客户体验。例如银泰百货利用AIGC技术实现商品数字化管理，物美超市通过AI巡店系统降低商品盗损率，华为与百丽合作开发智能供应链预测模型，天虹股份则通过自研AI大模型提升门店运营效率。此外，风险管理与合规实践也逐渐加强，如永辉超市引入AI防损终端降低盗损率80%。

企业面临的主要挑战包括技术门槛、数据治理及风险控制。虽56%企业已在专业领域部署GenAI，但多数仍停留在小范围测试，规模化应用尚未普及。德勤调研显示，企业对GenAI的能力和收益认知逐渐深化，但68%表示存在不确定感。技术成熟度曲线显示，企业需结合自身需求选择部署模式，公有云因成本低但数据安全风险高，私有化部署则能实现更高的灵活性与可控性。

战略层面，企业需平衡技术投入与业务需求，建立动态预算机制并整合跨部门资源。需重点考虑知识产权保护、数据隐私、算法透明性等风险，并强化风控合规体系。同时，人才储备成为关键，48%企业通过再培训计划提升员工技能，但整体准备程度仍不足。德勤建议通过设计可验证的KPI、完善数据治理及推动商业模式创新，逐步实现人工智能与业务的深度融合。

白皮书强调，GenAI的发展将加速零售业智能化转型，但需避免盲目投资。企业应优先在标准化流程中试点应用，逐步积累技术成果。未来，随着大模型技术迭代，零售行业需在风险可控前提下，通过长期战略规划与灵活调整，构建符合自身需求的AI生态系统，以实现效率提升、成本优化及差异化竞争。