前言
在全球科技革命和产业变革持续演进的大背景下，人工智能正加速渗透零售业各个环节，推动行业在组织模式、运营体系和价值创造方式上发生深刻变革。以大模型为代表的新一代智能技术不断突破，智能生成、智能决策和智能协同能力持续增强，使零售企业在商品管理、供应协同、消费服务和经营效率等方面获得新的发展动力。
“十五五”时期，我国将全面加快建设数字中国，深化数字技术与实体经济融合发展，推动现代流通体系提质升级。随着政策导向的进一步明晰和行业数字化基础的不断夯实，人工智能在零售领域的应用将从探索试点迈向体系化推进，从单点创新走向全链条优化，为畅通国民经济循环和扩大内需提供重要支撑。在这一进程中，零售企业既要把握技术迭代的战略机遇，也需保持理性和稳健的态度，坚持以场景牵引能力建设，确保技术投入与企业长期发展目标相匹配。
在具体推进人工智能应用过程中，零售企业应立足自身业务基础和资源条件，集中资源切入技术成熟、痛点明确的业务环节，通过“轻量级”试点快速验证价值，关键在于建立严格的“投入-产出”评估闭环，确保每一项投入都能直接对应可量化的成本优化或效率提升，以此务实积累能力、控制风险，稳步实现可持续的数字化进阶。
2025年以来中国消费品零售行业面临着新的转型挑战。一方面，消费品零售企业增长缺乏足够的需求支撑，原有产能无法全部利用。另一方面，顾客对商品价值感以及履约效率不断提高的期望也对企业的盈利能力造成了更大压力。消费品零售企业必须找到新的经营模式，生成式人工智能技术正是许多企业在探索的创新手段。
德勤与中国连锁经营协会持续关注这一新技术在消费品零售行业的应用发展，这已经是我们合作发布的第二期行业全景观察白皮书。在新的一年中，我们看到生成式人工智能在业内试点应用的领域不断扩大，部分应用逐渐成熟并创造了持续的效益，一些领先企业开始构建GenA App作为新的c端互动与交易的入口。所有这些变化都增强了我们对生成式人工智能技术在消费品零售行业应用潜力的信心。
与此同时我们也看到，与个人应用相比，生成式人工智能在企业端的应用还相对落后。这既是因为企业应用对内容产出有更高质量要求，也因为企业应用受到方案工程化成本与内部变革管理的制约。要解决这些问题，消费品零售企业需要结合自身的实际业务，组织专业团队，串联应用场景，并在可信度上持续投入，才能使生成式人工智能成为企业的核心能力。
我们相信，生成式人工智能应用是一项长期主义的投入。通过不断积累和持续迭代，零售行业一定将变得更加智能化、个性化和可持续，为消费者带来更多价值。
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