近年来，政策的支持和技术的进步为人工智能的快速发展提供了坚实基础，尤其在“十四五”规划的推动下，创新已成为中国经济高质量发展的重要引擎，而人工智能技术更是推动零售数字化转型的关键力量。随着生成式人工智能（下称GenAI）的兴起，零售业数字化进程也从基础阶段走向深度应用。
德勤中国与中国连锁经营协会联合发布《生成式人工智能零售业全景探索白皮书》，深入分析了GenAI在消费品和零售行业的发展现状、应用场景以及实施路径，并识别出业界关注度高且相对成熟的应用方案。此外，白皮书还探讨了GenAI应用过程中涉及的风险控制和合规体系等挑战，旨在为企业引入和实施企业级GenAI架构提供参考与启示。
中国连锁经营协会会长彭建真表示：
在全球数字化进程不断加速的背景下，中国零售行业正迎来深刻的变革。生成式人工智能以其强大的数据处理和自动化生成能力，迅速渗透到零售业的各个环节，为企业在营销、供应链、客户服务等方面带来全新的变革契机。从前端的个性化营销到后端的智能库存管理，生成式人工智能的应用场景不断扩展，正在重塑零售行业的运营模式与竞争格局。
调研发现
大多数企业预计GenAI将在提升效率和降低成本、改善产品与服务方面发挥积极作用，而促进创新、业务增长以及客户关系也成为关注焦点。数据显示，超过九成的受访者认为GenAI在提升效率和生产力方面拥有巨大潜力；76%的企业期待通过GenAI来优化产品和服务的品质；另有72%的企业希望通过GenAI来实现成本的减少。此外，六成企业期望GenAI能带动创新与增长，而56%的企业则看好GenAI在加强客户关系和提升员工工作满意度上的作用。
数据来源：CCFA行业生成式人工智能应用调研 (2024）
白皮书进一步指出，根据业务场景的特性及其目标受众，GenAI在连锁经营领域的应用场景主要分为前台与后台两大类别，前台涉及面向消费者的业务活动，而后台则专注于企业内部的运营支持。具体而言，应用场景涵盖了知识助手、智能客服、编码助手、数据分析、产品设计、智能运维、营销内容生成、制造流程优化、自动订货、风险预警、个性化体验、防损检测、故障诊断与预测等多个方面。
德勤中国咨询业务合伙人戴自强表示：
在过去的十年间，全渠道融合、大数据、人工智能、物联网、无人零售、社交电商等技术的每一次进步，都在快速提升和改变消费者的购物体验，同时也推动了中国零售行业的转型升级。2022年ChatGPT 3.5面世，使生成式人工智能迅速成为各行各业的焦点。与传统的判别式模型不同，生成式模型能够从数据中学习潜在的分布规律，进而生成与训练数据具有相似特征的新样本，不仅为艺术创作提供了无限可能，也为各行各业带来了革命性的变化。
白皮书分析
当前不少企业正在逐步应用GenAI技术并融合于关键业务领域。除了AI智能客服在客户服务领域日益普及外，智能巡店、智能导购、智能订货等技术也有助门店实现智能化、精细化管理，而智能定价、智能营销以及直播等新兴手段也在市场营销领域也得到了广泛应用。在合规方面，智能防损系统成为企业普遍采用的技术，供应链通过精准的销量预测优化了库存管理，数据分析则通过报告自动化与指标分析等方式，助力企业实现数据驱动的决策制定和智能化的业务运营。
随着企业级GenAI商业模式的日渐成熟，企业应用GenAI技术的门槛正逐渐降低。本次调研中，超过半数的企业（56%）已开始使用公有模型应用服务，36%的企业选择了自行搭建GenAI平台，而使用其他业务系统、智能硬件及办公软件的企业比例不足三分之一。由于公共GenAI应用存在一定的局限性，难以与业务流程实现紧密融合，对于具有一定规模的企业而言，自建的GenAI平台无疑是更有效的应用方案。
数据来源：CCFA行业生成式人工智能应用调研 (2024）
戴自强指出：
企业级生成式人工智能架构的构建涉及知识库、模型选择、智能体建设和场景搭建等多个层次，企业需根据其业务需求，全面考虑企业战略、风险治理、人才储备与技术基础设施等环节，设计出符合实际应用场景的解决方案，并明确每层架构的用途，以合理规划资源并提高应用效果。面对人工智能时代的变革，企业需要做的是实事求是地拥抱变化，不断尝试与积累，坚持做‘难而正确的事’，直到获得新的能力。相信不久的将来，生成式人工智能就会对人们的生活产生深刻的影响，也能给企业带来实际的价值。
中国的GenAI市场虽然迎来了爆炸性增长，但在人才储备、治理机制及风险管理等领域，企业仍然面临一系列挑战。与传统人工智能相比，生成式人工智能对企业提出了更加具有挑战性的风险管理要求。企业应当迅速行动，构建风险控制和合规体系，尤其是在启动生成式人工智能项目之初，便应充分考虑人工智能治理框架的设立。白皮书建议，企业可以参考“德勤高可信人工智能框架TM”来构建GenAI的风险管理体系，以适应不断变化的业务需求，并降低法律和监管风险。
彭建真总结道：
随着头部企业的大规模投入，生成式人工智能模型和算力正在显著提升，其能力以每隔半年或一年的速度在迭代，未来，随着生成式人工智能技术的持续成熟，零售行业将迎来更多前所未有的机遇与挑战。生成式人工智能在生产力和效率优化、关键风险防控、产品和服务提升等方面可以发挥重要作用，但企业在进行投资时需综合考虑各项成本因素，确保与长远战略目标相符。同时，保持理性谨慎并避免过度投资，将有助企业于在激烈的市场竞争中保持稳健发展。
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