AI投资策略与实施框架 - 公司应将AI投资聚焦于解决特定业务问题，而非强行嵌入现有流程[2] - AI投资需有清晰路线图，包括明确的商业案例、投资回报率和试点项目[3] - 衡量AI效益的关键指标包括：平均订单价值、库存周转率、收入、客户保留率和劳动效率改善等[2] 零售业AI应用现状 - 超过80%的零售商已在中等到较大程度上将AI整合入运营[7] - 当前北美零售商AI应用领域分布：营销（70%）、IT与数字功能（62%）、数字商务（56%）、商品策略与定价（54%）[7] - 未来计划部署领域：规划与产品流（40%）、公司运营（38%）、供应链与采购（36%）、分销与物流（32%）[7] 领先零售商AI实践案例 - Sam's Club在600家门店使用AI驱动的Scan & Go智能手机应用重构结账流程[3] - Levi Strauss & Co与微软合作在企业各职能部署"复杂代理框架"[4] - Walmart推出以四个超级代理为核心的人工智能框架，并计划在未来一年开发更多专业子代理[4] - Target通过AI平台Target Trend Brain生成商户新创意，并利用AI评估第三方平台供应商[5] AI技术应用效果评估 - AI工具（如ChatGPT和Copilot）可完成产品描述撰写等基础任务，但其是否带来显著业务影响尚不明确[7] - 零售行业正在搜索和产品推荐等领域试验AI，同时寻求理解AI的长期业务影响[6]