报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 人工智能正在从根本上改变零售行业，为零售商带来机遇与挑战，零售商需制定清晰的人工智能战略，构建智能零售生态系统以实现可持续增长 [8][11] - 报告基于广泛研究和访谈，为零售商提供人工智能转型的蓝图，涵盖三个阶段的人工智能价值框架，帮助其把握机遇、应对挑战 [12] - 尽管人工智能在零售行业的应用已取得一定进展，但仍面临诸多障碍，如数据管理、技术基础设施、组织文化等，零售商需克服这些障碍以实现人工智能的全面价值 [24][54] 根据相关目录分别进行总结 前言 - 人工智能正在重塑零售行业规则，既为零售商提供创造个性化体验和优化运营的机会，也使消费者能更轻松地比较商品和寻找优惠 [8] - 消费者期望不断提高，零售商面临提供无缝、个性化交互的压力，传统零售技术和运营模式已难以适应，需采用更智能、灵活的方法 [9] - 未来五年，人工智能将模糊线上线下体验的界限，将零售转变为无缝智能、高度个性化的生态系统，但零售商需要明确的战略路线图和现代化系统来实现这一目标 [10][11] 概览 - 47%的零售商表示人工智能已成为其业务核心，82%认为拥抱人工智能的零售商将获得竞争优势，56%称人工智能带来了新产品和服务的开发 [15] - 67%的零售商面临股东要求展示人工智能投资即时回报的压力，71%预计明年人工智能投资回报率超过10%，67%表示明年人工智能支出将显著增加 [17] - 零售商的人工智能目标明确，70%寻求收入增长，67%寻求效率提升，55%已从投资中获得中等至非常高的回报率 [20] 引言 - 零售成功向来注重细节，如今人工智能可帮助零售商处理这些细节，但传统零售运营模式和系统难以适应现代购物环境，需向基于关系的商业转变 [22][23] - 零售商虽已在各领域应用人工智能，但大多处于孤立状态，数据无法共享，传统零售技术无法满足人工智能对数据和速度的实时要求 [24] - 未来，自主人工智能代理将主导零售运营，实现与客户的实时交互、优化库存和定价等，报告将为零售商提供释放人工智能全部价值的蓝图 [25][27] 研究发现 行业现状 - 零售行业的人工智能采用较为零散，多数公司在后台部门试点应用，整体发展不均衡，部分零售商陷入分析瘫痪和概念验证疲劳，而领先公司已取得显著进展并展现出价值 [42][43] 投资回报 - 人工智能投资回报可观，55%的零售商报告回报率超过10%，21%超过30%，其在提高生产力、效率和推动创新方面发挥了重要作用 [44] 技术应用 - 零售商越来越多地将人工智能与其他技术结合，生成式人工智能的采用率最高，达64%，其次是预测分析和机器人流程自动化，自主系统和代理人工智能也逐渐受到关注 [46] 风险管理 - 零售商在人工智能风险管理方面取得进展，员工接受了负责任使用的培训，对人工智能的信任度不断提高，多数受访者预计明年人工智能投资将有显著回报 [47] 客户体验 - 零售行业出现了一些令人兴奋的人工智能应用案例，如人工智能艺术、时尚虚拟形象、智能购物车等，为购物体验增添了乐趣和惊喜，同时提升了品牌形象和产品开发 [48][49] 构建智能零售商 战略方法 - 成功实施人工智能需要在基础、功能和企业层面构建能力，建立转型管理办公室以协调战略、价值编排和项目交付，确保企业范围内的价值实现 [68] 企业层面 - 该层面负责推动企业级变革，定义运营模式转变、劳动力演变以及风险和控制，将人工智能举措纳入路线图，并管理资金和跟踪效益 [69] 功能层面 - 此层面推动各业务功能的人工智能转型，优先考虑面向客户的价值流和端到端流程，嵌入人工智能应用和机器人，实现潜在效益 [70] 基础层面 - 该层面建立以人工智能为核心的技术栈，包括基础设施、云服务和合作伙伴生态系统，管理高质量企业数据，部署多样化模型，并加强网络安全 [71] 蓝图框架 - 智能零售商蓝图强调利用先进技术、个性化体验、数据驱动的洞察和自动化运营，在价值流、能力中心和流程中嵌入智能，以提升效率、创新和韧性 [72] 转型阶段 - 零售商可通过三个阶段的人工智能转型增加能力和价值，包括赋能阶段、嵌入阶段和演进阶段，各阶段重点不同，需根据企业成熟度动态平衡资源投入 [74][79] 第一阶段：赋能 阶段目标 - 该阶段旨在赋能员工，建立人工智能采用的基础，包括制定战略、确定高价值用例、提高人工智能素养、遵守法规和引入道德护栏 [76] 企业层面 - 任命负责人，制定人工智能战略，识别高价值用例，提高人工智能素养，确保合规并引入道德护栏 [84] 功能层面 - 在各领域试点人工智能解决方案，培养技能，促进创新，并从实践中学习 [85] 基础层面 - 利用云平台和预训练的人工智能模型，进行有限定制，注重创建意识、实验和对齐 [85] 用例分析 - 包括人工智能驱动的个性化销售、动态定价、客户服务聊天机器人、客户细分、需求预测和库存优化、广告优化、手持设备集成、虚拟试穿和店铺布局优化等，这些用例可提高员工效率和客户体验 [97][98] 第二阶段：嵌入 阶段目标 - 此阶段将人工智能集成到端到端的工作流程、产品、服务和价值流中，交付更大价值，强调道德、安全和信任 [123] 组织变革 - 由高级领导监督企业级变革，将人工智能嵌入运营模式、机器人和可穿戴设备，打破部门壁垒，促进协作和创新 [126][130] 价值流应用 - 零售商应关注价值流，确保人工智能介导的交互满足品牌承诺，与客户建立情感联系，如客户获取与参与、购买与交易、货架展示、客户履行、客户忠诚度、客户支持与体验和客户退货等价值流 [132][134] 案例分析 - 沃尔玛、丝芙兰和某全球电商零售商等先进零售商通过应用价值流实现人工智能，提高了效率、客户满意度和收入 [135][136] 面临挑战 - 零售商在实现价值过程中面临缺乏信任、战略实施管理困难、领导力不足和劳动力技能差距等障碍，需要建立人工智能治理框架，培养变革型领导和提升员工技能 [138][145] 第三阶段：演进 阶段目标 - 该阶段将企业转变为适应市场破坏的新模式，形成新的业务生态系统，解决行业性问题，强调提升人类潜力和创新 [152] 技术融合 - 人工智能与前沿技术如量子计算、区块链和高级可视化相结合，推动产品和服务的创新突破，实现无缝价值交付 [153] 用例展望 - 零售商将成为数字生态系统的一部分，提供高度个性化、动态和连接的体验，商店将转变为体验中心，产品开发和供应链将实现自动化，客户交互将更加沉浸式和无缝 [155][156] 关键考虑因素 战略设计 - 零售商应制定与核心竞争力一致的人工智能战略，明确愿景和目标，建立跨职能协作，实施可衡量的目标和关键结果，以确保人工智能举措与战略优先事项保持一致 [163][164] 信任构建 - 建立强大的人工智能治理框架，嵌入道德和偏见检测机制，优先考虑隐私设计，投资安全和弹性，以维护利益相关者的信任，释放人工智能的变革潜力 [169][170] 技术管理 - 投资可扩展和灵活的基础设施，建立全面的数据管理实践，关注模块化和互操作性解决方案，创建平衡的投资组合，以实现人工智能的最大回报 [173][175] 文化建设 - 培养变革型领导，打造人工智能素养的员工队伍，通过变革管理解决文化阻力，重新定义角色和职业路径，以适应人工智能驱动的变革 [177][179] 为人工智能未来做准备 - 零售商需迅速行动，同时应对人工智能带来的风险，以激发组织信心，新兴的人工智能技术如检索增强生成、情感引擎、自主代理和量子技术等为零售行业带来了前所未有的潜力，但实现广泛应用仍面临挑战 [181][184] - 零售商应重新构想战略，摆脱传统运营模式，采用基于价值流的结构，培养敏捷和实验文化，以充分利用人工智能的潜力，塑造未来零售行业 [188][189]