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-德勤_83页_26mb

生成式人工智能零售业全景探索白皮书内容总结

背景与趋势
中国零售行业在数字化转型进程中面临挑战，生成式人工智能（GenAI）凭借数据处理和自动化能力，正在重塑营销、供应链与客户服务等环节。政策支持和技术发展推动AI进入深度应用阶段，企业需通过合理规划避免过度投入。

市场现状与应用成果
调研显示，72%的受访企业来自零售行业，44%的企业在GenAI应用层面仅有少量经验，56%的受访者认为需更长时间积累经验。当前GenAI应用集中在效率提升（92%）、成本优化（72%）、产品服务改善（76%）等领域，但仅16%的用例已实现大规模应用。

应用场景与案例

1. 前台：智能客服、营销内容生成（如银泰百货的AI试衣、物美生鲜智能促销建议）。
2. 后台：供应链优化（如百丽的SKU数据分析、钱大妈的日清模式）、数据安全与合规（如永辉超市AI防损终端、企业风险监控）。
3. IT与运营：代码生成（如华润万家自动化报表平台）、智能巡店（美宜佳“云点检”）、故障预测（天虹百灵鸟模型）。
4. 人力资源：智能招聘与绩效评估、员工培训及知识库管理。

技术架构与部署模式
企业常将GenAI分为四个层级：知识、模型、智能体和应用场景。主要部署模式包括：

• 公有云：适合中小企业，但面临数据安全和合规挑战。
• 私有化部署：大型企业更倾向，便于数据控制与定制优化。
  全球调研显示，54%的尝试点在技术基础设施与数据治理上存在不足，需平衡模型性能与成本。

企业战略与实施建议

1. 战略规划：需自上而下统一愿景，结合业务需求明确分阶段目标与治理框架（如德勤高可信AI框架）。
2. 投资策略：建议从低风险场景（如数据分析）开始，基于实际需求调整投入比例，并关注技术迭代速度与成本效益。
3. 人才与组织：需构建跨部门协作机制，通过培训与流程优化提升员工对GenAI的接受度与使用能力。
4. 风控与合规：强化人工智能工具的内容审核、数据隐私保护及风险评估能力，避免因技术不确定性导致的合规问题。

未来展望
GenAI在零售行业的渗透率尚低，但技术成熟度提高与政策支持将加速应用场景的扩展。企业需提升自身技术储备与数据治理能力，同时关注法律风险与员工适配，避免过度依赖技术或忽视组织变革的长期性。
本白皮书由德勤中国与CCFA联合发布，结合多方案例与国际研究，为零售企业提供阶段性部署思路与风险控制框架，强调平衡创新与实际需求。