人工智能在零售业的应用已从需求预测延伸至客户沟通等核心环节。随着生成式AI的普及，行业关注点正从单纯的技术应用转向战略层面的深度融合。EHI最新研究揭示了零售企业在AI整合方面的现状与未来规划。
员工赋能与内部能力建设
构建内部能力是AI转型的核心。零售商普遍视员工为关键驱动力，几乎所有企业均设立了“AI负责人”或类似角色。其中，53%的企业建立了结构化大使项目，32%推出了AI专项内部学习平台。尽管举措频出，仍有55%的企业自评当前AI能力较弱，但预计相关培训计划将在2025年底前全面落地见效。
战略规划与组织文化重塑
受访零售商已全部实施公司级AI指导方针，以确保合规性、透明度及架构稳定性。目前，16%的企业自视为AI应用的“早期采用者”，另有约同等比例的企业仍处于基础架构搭建的起步阶段。
以客户为中心的场景落地
在外部触客环节，AI展现出巨大潜力。个性化推荐、自动化服务及门店体验优化成为核心应用场景。通过数据驱动，AI有效支持了精准营销定位、需求预测及品类管理，实现了业务流程的个性化与可扩展性。
数据质量制约技术效能
AI落地受阻往往源于底层数据问题而非算法本身。调查显示，67%的受访者认为现有数据质量与集成度较差，仅13%的企业表示准备充分。因此，建立统一的数据战略被视为AI成功应用的前提条件。
云基础设施与安全信任平衡
出于快速扩展需求，三分之二企业采用AWS、Azure或Google Cloud等大型云平台。同时，21%的企业为应对安全顾虑，特意选用欧洲服务器架构。尽管业界对AI技术持开放态度，但对控制权丧失、供应商依赖及数据滥用风险的担忧依然普遍存在。