【Deloitteinsights】生成式人工智能零售业全景观察白皮书(2025)

德勤中国与中国连锁经营协会近日联合发布了《生成式人工智能零售业全景观察白皮书（2025）》，这份报告深入探讨了生成式人工智能技术在零售行业的发展趋势、应用现状以及企业如何把握这一技术浪潮以实现数字化转型。报告指出，生成式人工智能正推动零售业在组织模式、运营体系和价值创造方式上发生深刻变革，尤其在商品管理、供应链协同、消费服务和经营效率等方面为企业带来新动力。报告中不仅分析了技术发展的三个阶段，还提供了多个行业内的成功应用案例，为零售企业提供了宝贵的参考和启示。

生成式人工智能：零售行业变革的新引擎

在数字化浪潮中，零售行业正经历着前所未有的变革。生成式人工智能（GenAI）作为这场变革的新引擎，不仅推动了零售业运营效率的提升，更在商品管理、供应链协同、消费服务等方面赋予了新的发展动力。2025年，我们看到GenAI技术在零售行业的应用已从初步尝试转向规模化应用，成为推动行业创新的重要力量。

GenAI技术的发展，让零售企业在商品推荐、客户服务、库存管理等多个环节实现了智能化升级。据德勤全球调研显示，91%的企业通过GenAI提高了工作效率和生产力，60%的企业通过降低成本提升了竞争力。这些数据直观地反映了GenAI技术在实际应用中的显著成效。

在客户服务领域，GenAI的应用彻底改变了传统的服务模式。通过自然语言处理技术，GenAI能够理解客户复杂需求，并生成个性化的解答方案。例如，伊利集团通过导购智能体，提升了社群营销内容的质量和效率，销售订单单产提升了26.02%，销售额单产提升了20.4%。这不仅提升了客户满意度，也为企业带来了实实在在的经济效益。

在供应链管理方面，GenAI技术的应用更是颠覆了传统模式。通过整合历史销售数据、市场趋势等多维信息，GenAI能够生成精准的需求预测模型，并自动优化库存配置方案。例如，元初食品通过AI驱动的智能订货系统，实现了自动补货，效率提升了40%以上，库存周转天数进一步缩短，门店满足率提升至95%。这不仅提升了库存周转率，也有效降低了缺货与滞销的风险。

然而，GenAI技术的应用并非没有挑战。企业在实施GenAI应用时，面临的最大阻碍包括难以识别应用场景、GenAI输出内容难以获得足够信任以及缺乏合适的人才。这些挑战反映出企业在GenAI部署与应用过程中，需要更加明确的应用场景、足够可靠的信息输出和专业人才的支持。

为了克服这些挑战，企业需要采取积极的策略。首先，企业应通过建立严格的“投入-产出”评估闭环，确保每一项投入都能直接对应可量化的成本优化或效率提升。其次，企业需要在业务流程、组织与人才、数据治理、风险与合规等方面持续投入，推动GenAI的规模化应用。此外，企业还需要构建平台战略，建立集中的能力中心与技术平台，集聚稀缺的内外部人才，支持试点成功的业务用例加速部署与运行。

在人才培养方面，企业需要调整人才战略，培养人机协同的沃土。根据调研，近4成的受访者认为企业人才战略调整会发生在未来的一到两年之间，而有24%的受访者认为可能会发生在两年以后。这表明，企业需要从现在开始行动，通过培训和引进人才，构建适应GenAI时代的组织生态。

最后，企业需要关注业务价值，驱动卓越回报。根据德勤全球调研，74%的受访者表示，他们最先进的GenAI项目已达到或超出了投资回报预期。这表明，GenAI技术的应用不仅能带来效率的提升，还能为企业带来可观的经济效益。

这篇文章的灵感来自于《生成式人工智能零售业全景观察白皮书(2025)》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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