行业投资评级 - 报告未明确给出具体的行业投资评级 [1][2][3] 核心观点 - 生成式人工智能正在重塑零售行业的运营模式与竞争格局 通过其在营销 供应链 客户服务等方面的应用 推动行业数字化转型 [19][20] - 生成式人工智能在零售行业的应用场景不断扩展 包括智能客服 营销内容生成 供应链优化等 显著提升了管理效率和顾客体验 [46][108] - 企业级生成式人工智能架构需要包括知识 模型 智能体 场景等多个层次 企业需深入理解业务需求 设计符合实际应用场景的解决方案 [46][47] - 中国生成式人工智能市场正在经历爆发式增长 企业需要加快步伐 补齐人才储备 治理机制及风险管理等方面的短板 [49][50] 生成式人工智能的发展现状 - 生成式人工智能技术自2018年GPT-1发布以来 经历了快速迭代 2022年ChatGPT的发布标志着该技术取得了重大突破 [80][81][82] - 生成式人工智能展现了强大的任务处理能力 能够进行文本 图像 代码 视频及3D等多种内容的生成 推动各行业向智能化 自动化方向迈进 [77][78] - 超过2/3的受访者对生成式人工智能技术主要感到惊喜与兴奋 但也存在一定的不确定感 [85][87] - 51%的受访者预计生成式人工智能会加剧经济不平等 52%的受访者预计其会导致全球经济实力集中化 [89][90][91] 生成式人工智能在零售行业的应用 - 生成式人工智能在零售行业的应用场景包括消费者洞察 市场营销 门店运营 客户服务 IT 供应链 人力资源 合规与风险管理 数据分析与文档处理等 [108][118][122][130][142][147][153][158][162][170] - 零售企业通过生成式人工智能技术实现了智能客服 智能订货 智能巡店 智能营销等应用 显著提升了运营效率和服务质量 [127][131][135][142][144][153][158][162] - 生成式人工智能在零售行业的应用仍大多处于探索与试点阶段 大部分企业尚未将实验的方案投入到正式生产环节中 [182][183][184][187] 对企业走入人工智能时代的建议 - 企业在探索生成式人工智能的发展与应用时 需保持理性与谨慎 避免过度投资 确保投资与企业的长期战略目标和财务状况相匹配 [50][20] - 企业需要同时考虑企业战略 风险治理 人才储备与技术基础设施等多个关键点 通过数字化和智能化转型 实现数据驱动的决策制定和智能化的业务运营 [47][49]