超七成零售商已部署AI，仅5%成熟，零售AI商机何在！

新媒网跨境获悉，一项最新报告显示，超过三分之二（70%）的零售商已经开始试行或部分部署了智能代理AI技术。与此同时，71%的受访零售商预计，这项技术最早在明年就能显著提升运营效率。

然而，尽管目前有12%的零售商已经看到了智能代理AI带来的强大影响，但在其整体运营中全面部署AI的零售商仅占8%。报告进一步指出，仅有5%的零售商认为其AI系统已经成熟并实现优化。这表明，虽然AI技术在零售行业中的应用前景广阔，但从试用到全面部署的道路仍面临诸多挑战。

当前，人工智能在零售领域的主要应用场景集中在客户服务与聊天机器人，以及个性化营销方面，但在库存管理和供应链优化等领域的应用正成为行业关注的焦点。尽管零售商对AI的成熟度评价普遍较低，这也预示着该领域未来存在巨大的增长空间。

零售商对智能代理AI技术持积极态度

报告数据显示，88%的零售商承认智能代理AI技术在帮助他们保持市场竞争力方面所发挥的作用。然而，在全面投入部署的过程中，零售商也面临着多重障碍。其中，伦理与法规方面的顾虑（43%）、客户信任与透明度问题（43%）、数据质量与集成难题（39%），以及专业技能人才的短缺（36%）是阻碍其加速推进AI应用的主要因素。

对于这些挑战，Fluent Commerce的首席战略官Nicola Kinsella表示，零售商对AI的投入是显而易见的，但从试点项目到全面规模化部署的过程，其复杂性超出了预期。零售商在实施AI策略时，需要应对技术、人员和制度等多方面的挑战。

目前，零售行业中大部分AI应用主要集中在客户服务和聊天机器人（56%）以及个性化营销（46%）领域。客服机器人能够处理大量的重复性咨询，提高响应效率；个性化营销则通过分析消费者行为数据，提供定制化的产品推荐和促销活动，提升用户体验和转化率。然而，随着零售商开始探索AI在其运营其他环节的应用，这一格局正处于重大变革的边缘。

Kinsella进一步阐释了智能代理AI技术能够“全面审视运营图景”的能力，例如它能够识别订单异常、评估处理速度、优化履约地点以及预测送货延迟等。这种全局视角使AI能够在复杂的零售环境中做出更明智的决策，从而提高整体运营效率。

AI应用场景扩展：从前端到后端

展望未来，近三分之一的零售商计划在库存管理（30%）和供应链优化（32%）方面部署智能代理AI技术。这意味着AI的应用将不再局限于面向客户的前端环节，而是逐步深入到零售业务的后端核心流程。

在库存管理方面，AI能够通过预测需求、优化补货策略、减少库存积压和缺货风险。通过对历史销售数据、季节性趋势、市场事件甚至天气预报等多维度信息的分析，AI可以构建出更为精准的需求预测模型，帮助零售商实现库存周转率的最大化。

在供应链优化方面，智能代理AI则能够追踪货物流转的每一个环节，从原材料采购、生产制造到仓储运输和最终交付。AI可以实时监控物流网络的运行状况，识别潜在的瓶颈和风险，并自动调整运输路径或资源分配，从而提高供应链的韧性和响应速度，降低运营成本。

这些新兴的AI应用不仅为零售企业带来了进一步提升生产力的机会，而且从长远来看，零售商们明显期望AI在行政管理方面发挥更大的价值，而非在创意生成方面。这意味着零售商倾向于将战略制定、品牌创意等核心创新工作留给人类员工，而将AI技术应用于从现有数据中生成有价值的洞察和可执行的行动。

Kinsella指出，在拥有高质量数据并经过周密部署的前提下，零售商能够从AI技术中获取真实且可衡量的收益。AI通过对海量数据的深度挖掘和分析，可以帮助零售商发现隐藏的趋势、优化决策流程，并最终转化为实实在在的商业价值。

新媒网跨境了解到，尽管零售行业对AI的部署仍处于早期阶段，并且面临诸多挑战，但其对提升运营效率和增强市场竞争力的巨大潜力已经得到广泛认可。随着技术的不断成熟和零售商对AI理解的加深，未来AI在零售领域的应用将更加深入和多元，助力行业实现数字化转型和持续发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/over-70-retailers-ai-only-5-mature-retail-ai-ops.html