AI正在成为零售业“标配”

零售企业变革中，AI的推动作用已有所显现，行业正从中获得新的想象空间。

长期以来，一个主流观点是，人工智能将带来第四次工业革命。谷歌、微软等科技巨头在此布局已久。今年，随着DeepSeek的问世，生成式AI向大众展现出了足以“颠覆”众多行业的潜力。麦肯锡的研究数据显示，生成式AI每年将带来2.6万亿到4.4万亿美元的潜在经济增量。

在此背景下，AI的开发应用成为全世界共同关注的课题。特别是，目前大量传统零售企业发展受阻，迫切需要改变现状。因而，借助新技术的应用，实现降本增效，挖掘新的增长空间，成为零售企业实现突破的重要契机。

“之前和零售企业交流，很多人对AI不是很感兴趣。但今年不讲AI，大家可能就不愿意跟你聊了。”某SAAS平台高管对《第三只眼看零售》说道。

不可否认，AI整体发展尚且处于起步阶段，传统零售企业对此的重视也多源于DeepSeek走红，但这并不意味着盲目跟风。现阶段，零售企业在此投入的必要性显现，且在一些场景的运用上已经相对成熟。

“三年前，如果有人说能够根据门店以往数据精准预测未来的销售情况，这是吹牛。但现在我们的算法，已经完全可以做到这一点了。”浙江大学管理学院院长助理王小毅在近期的超市大会上分享道。

目前包括盒马、天虹在内的众多零售企业均已在此有所布局投入，不少零售企业已经将其运用到了客服售后、商品开发、销售预测、招聘用人等环节。这些举措，在降本增效、提升决策准确性上已经发挥了积极作用。“使用生鲜自动打折出清系统，物美的生鲜毛利提升超过了30%。”多点DMALL副总裁郝春强说道。

从必要性来看，AI的引入将改变零售行业多依靠经验决策的现状，推动企业提升经营效率，打破增长瓶颈。

首先，现阶段通过持续的降本增效，提升竞争力是零售企业的核心需求。这是行业变革时期，企业适应市场需求，保证长期经营的基础。

过去两年为了争夺消费者，整个行业陷入了无底线的价格战，甚至影响到了整个流通体系的健康运转。导致这一问题的原因主要在于，零售企业无法通过运营环节的优化，降低经营成本。进一步来说，整个零售业的发展离不开技术驱动，带来的效率提升，并非单纯降价能够达成。

目前，AI的快速发展，不仅提升了各个环节的效率，甚至取代部分现有岗位，契合当前零售企业向低成本运营调整的趋势。

举例来说，不少企业已经开始用AI替代人工客服。据了解，盒马、物美、麦德龙等企业全部采用了AI客服。郝春强介绍，目前AI客服已经能够解决用户80%的文字相关问题，50%的电话问题。在用人上，智能排班系统的引入也能够帮助零售企业有效配置人员，提升人效。

此外，通过AI规划物流仓配路线，一家零售企业的物流运输次数能够减少15%。美宜佳则通过AI与物联网技术的运用，根据客流，自动调节门店的灯光、温度。据了解，仅这一动作，一家40平米门店每年就能够节省13000元的电费。

在便利店赛道，通过视觉识别，便利店可以做到夜间无人值守，有效降低人工成本。在购物中心，虚拟试妆、虚拟试衣，能够根据消费者特征推荐匹配商品，进而提升销售效率和用户体验。

其次，零售企业销售受多重因素影响，多数决策需要依赖过往经验，因此经营中不确定性极高。AI则能够参与经营决策，通过精准的需求与供应链洞察，提升决策准确性，进而挖掘出新的增长机会。

“人工智能不是说用DeepSeek生成一段话，或者画一幅画。这中间最大的价值在于算法精准地帮我们分析销售数据的波动，告诉企业应该进什么货，定什么价格，怎样设计促销模式。让企业在营销费用不增加的情况下，增加销售。”王小毅说道。

在实际运营中，自动订货在零售企业的应用中已经相对成熟。AI已经能够根据历史销售数据、天气、节假日等确定门店的订货量，且准确度已经达到了较高的水平。据了解，物美所有门店都已经实现系统自动订货。而华东一连锁商超通过自动订货，将生鲜的损耗率从5%降低至了3%。

另一个场景则出现在营销环节。AI的强大算力与推理能力，能够为消费者给出“千人千面”的解决方案，为零售企业的精准营销提供了可能。据了解，盒马等企业已经将流量分配机制调整成了基于个性化的推荐机制。

实际上，随着AI的普及，消费者购物习惯也开始从筛选，变成了提问验证。因此，这一转变的背景中，也需要个性化营销匹配用户需求。此外，生成式AI在文案、视频等内容上的创作能力，实际上也极大提升了营销环节的运营效率。

从更长远的角度看，零售企业则普遍希望后续将AI运用到商品开发、选品环节。借助AI对于消费需求的精准洞察，预测未来的消费趋势，进而保证门店商品的吸引力。

在这个过程中，此前依靠人力或数字化无法打破的桎梏被打破，企业能够实现了人货场的高效匹配。势必有利于零售企业更好地提升用户黏性，进而拉动销售。

从落地看，AI在零售行业中已有规模化的应用。这些应用正在改变企业的经营逻辑，并且在拉开企业间的差距。

目前，AI已经渗透到了零售经营的各个环节中，实际效果也在不断显现。

在库存管理上，AI能够预测需求，自动订货，优化库存水平；在门店端，不少企业已经在使用远程巡店、自动补货等系统；在营销上，动态定价、智能出清能够根据消费需求、竞争对手价格、库存水平，实时调整价格策略；在用户的服务体验上，个性化的推荐机制、AI客服、无人结算等都在提升用户购物体验。

在企业的管理上，智能排班、企业知识库等系统上线，也极大降低了企业人力成本、培训难度较大等问题。客观上，带来了用人成本下降、服务质量提升。现阶段，这些因素正是决定企业是否具备竞争优势的关键。

“之前顾客投诉到后台半个小时才有人工干预，但是通过AI在摄像头上面可以在三秒钟的时间识别出来停车场有拥堵的情况，我们停车的投诉从600单下降到6单。”天虹灵智数科总经理徐灵娜说道。

与此同时，这些变化也在倒逼零售企业调整原有的经营模式。

举例来说，从商业模式上，AI普及的情况下，数据决策将成为零售企业的主要驱动力。传统“人找货”的模式在精准营销机制下，也将转变为“货找人”。

在用工上，AI取代了部分重复的岗位。另外，业务推进则需要更多技术型人才的参与，员工需要基本AI工具的应用能力。这种情况下，岗位设置与员工职能的转变就成了无法回避的问题。

同时，需求预测、库存动态管理等功能，则要求企业内部需要打通营销、运营、客服、供应链等部门，并且将决策权限下放。企业组织架构也需要重新调整。

就目前而言，AI的发展成熟，未来必将在零售行业中产生变革性的影响，因此企业需要重视在这一领域的投入。但是这种影响具体如何表现，目前尚且没有确定答案。

事实上，AI正处于快速发展阶段，发展成熟度不高，因此未来走向存在较大的不确定性。至于未来能够爆发出的潜力，现在也难以预测。近期，多位AI领域专家学者都表示，AI的发展速度远超想象。

这也决定了，其对零售行业的长期影响难以预测。不过考虑到AI本身带来革命，势必还会改变零售行业的发展走向。

对于零售企业而言，AI发展至今，决定做不做实际只是最简单的一步。技术应用到业务的背后，零售企业还需要面对更为复杂的命题，即如何适应全新的消费环境，如何将其组织管理结合。

AI应该用在哪些场景，取代哪部分人工？企业应该怎样进行岗位设置、人员分工。弥补员工技能的缺失？在AI参与经营、决策后，组织架构、业务流程应该如何调整优化？零售企业又该如何定位自身，怎样进行员工、顾客的管理？

“现在很多零售企业都想要将AI应用到经营上，但很多人并不清楚实际的使用场景，提不出明确的需求。毕竟之前的信息化，企业的目的就是将纸质的单子转化到线上，但在智能化上，问题就要复杂很多了，能够找到具体的应用场景就已经是课题了。”郝春强说道。