生成式人工智能零售業(yè)全景探索白皮書-德勤+中國連鎖經(jīng)營協(xié)會

Deloitte.V7365intel.中國連鎖經(jīng)營協(xié)會創(chuàng)新與發(fā)展部主任中國連鎖經(jīng)營協(xié)會創(chuàng)新與發(fā)展部主任助理德勤中國強曉明徐宇豪莫翌陽卓自鵬雍家念德勤咨詢合伙人德勤咨詢高級經(jīng)理德勤咨詢高級顧問德勤咨詢顧問德勤咨詢顧問德勤咨詢顧問特別鳴謝華為、金山辦公、騰訊、石基大商、漢朔、中科英泰、英特爾、中國電信等合作伙伴（排名不分先后）對白皮書寫作的大力支持?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國1 ?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國2在全球數(shù)字化進程不斷加速的背景下，中國零售行業(yè)正迎來深刻的變革。生成式人工智能（GenerativeAI）以其強大的數(shù)據(jù)處理和自動化生成能力，迅速滲透到零售業(yè)的各個環(huán)節(jié)，為企業(yè)在營銷、供應鏈、客戶服務等方面帶來全新的變革契機。從前端的個性化營銷到后端的智能庫存管理，生成式人工智能的應用場景不斷擴展，正在重塑零售行業(yè)的運營模式與競爭格局。近年來，政策的支持和技術的進步為人工智能的快速發(fā)展提供了堅實基礎。特別是在“十四五”規(guī)劃的推動下，創(chuàng)新已成為我國經(jīng)濟高質(zhì)升，其能力以每隔半年或一年的速度在迭代，未來，隨著生成式人工智能技術的持續(xù)成熟，零售行業(yè)將迎來更多前所未有的機遇與挑戰(zhàn)。在這個過程中，零售企業(yè)應保持理性和謹慎，應評估相關的成本，并確保這些投資與企業(yè)的長期戰(zhàn)略目標和財務狀況相匹配，避免過度投彭建真中國連鎖經(jīng)營協(xié)會會長3量發(fā)展的重要引擎，AI技術成為推動零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關鍵力量。在這一背景下，生成式人工智能的引入標志著零售業(yè)數(shù)字化從基礎階段走向深度應用，行業(yè)各方不斷探索和實踐，為數(shù)字經(jīng)濟時代的零售模式注入了前所未有的活力。3隨著頭部企業(yè)的大規(guī)模投入，生成式人工智能模型和算力正在顯著提?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國中國零售行業(yè)在數(shù)字化領域的發(fā)展趨勢正日益顯著。隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，新技術不斷涌現(xiàn)并被廣泛應用，為零售業(yè)帶來了深刻的變革。在過去的十年間，全渠道融合、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、無人零售、社交電商等技術的每一次進步，都在快速提升和改變消費者的購物體驗，同時也推動了行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。人工智能未來發(fā)展的建議。通過本報告的研究，希望能夠為相關企業(yè)和研究者提供有價值的參考和啟示。我們相信，隨著新技術的不斷涌現(xiàn)和應用，零售行業(yè)將更加智能化、個性化和可持續(xù)化，為消費者和企業(yè)帶來更多的價值。戴自強德勤咨詢合伙人2022年ChatGPT3.5橫空出世，使生成式人工智能迅速成為各行各業(yè)的焦點。與傳統(tǒng)的判別式模型不同，生成式模型能夠從數(shù)據(jù)中學習潛在的分布規(guī)律，進而生成與訓練數(shù)據(jù)具有相似特征的新樣本。這種能力不僅為藝術創(chuàng)作提供了無限可能，也為各行各業(yè)帶來了革命性的變化。德勤咨詢合伙人中國連鎖經(jīng)營協(xié)會與德勤咨詢持續(xù)關注生成式人工智能的發(fā)展。在一系列由連鎖經(jīng)營協(xié)會組織的研討會之后，德勤咨詢的顧問整理了相關討論內(nèi)容，從人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，到零售行業(yè)應用場景的分析，再到企業(yè)應用生成式人工智能的架構建議，最后總結并給出了對生成式?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國4化底座建設，以數(shù)字基礎設施為根，以AI平臺和——郭威英特爾市場營銷集團副總裁、——童亮漢朔科技零售研究?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國5?2024?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國2024年伊始，中國連鎖經(jīng)營協(xié)會（以下簡稱協(xié)會）根據(jù)會員建議展開了生成式人工智能的專項課題研究，并于下半年在華南、華北與華東地區(qū)分別舉行了多場專項討論會，針對于生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀、應用場景以及實施路徑等進行了深入的交流與溝通。同時由協(xié)會牽頭，課題組向協(xié)會成員企業(yè)及合作伙伴征集了生成式人工智能應用與部署的案例，并對相關案例進行了深入的分析與總結。此外，課題組還對協(xié)會的零售數(shù)字化技術應用工作委員會成員展開了問卷調(diào)查，受訪者包括協(xié)會各委員企業(yè)的企業(yè)人員，受訪者崗位包括董事長、副總裁、首席信息技術責任官、技術總監(jiān)、專家顧問等。在此基礎上，課題組提煉匯總了相關內(nèi)容，并結合國際研究成果，最終形成了本次報告。 8%8%8%72% 4%a5億元及以下5-50億元50-100 4%a5億元及以下5-50億元50-100億元100億元以上a零售a餐飲消費品其他國企外企其他56%44%36%8%受訪企業(yè)按企業(yè)性質(zhì)細分：有56%的受訪者來自民企，28%的受訪者來自外企，12%的受訪者來自國企，受訪業(yè)態(tài)分布細分：有72%的企業(yè)來自零售行業(yè)，12%的企業(yè)來自消費品行業(yè)，8%的企業(yè)來自餐飲受訪企業(yè)按企業(yè)性質(zhì)細分：有56%的受訪者來自民企，28%的受訪者來自外企，12%的受訪者來自國企，受訪業(yè)態(tài)分布細分：有72%的企業(yè)來自零售行業(yè)，12%的企業(yè)來自消費品行業(yè)，8%的企業(yè)來自餐飲生成式人工智能在零售行業(yè)已有大量應用場景生成式人工智能在零售行業(yè)中已展現(xiàn)出豐富的應用場景。無論是前端還是后端，生成式人工智能都已滲透并發(fā)揮作用。例如，前臺的智能客服和營銷內(nèi)容生成，以及后臺的供應鏈優(yōu)化與風控防損，顯著提升了管理效率和顧客體驗。生成式人工智能企業(yè)應用架構需要包括知識、模型、智能體、場景等多個層次企業(yè)級生成式人工智能架構的構建涉及知識庫、模型選擇、智能體建設和場景搭建等方面。企業(yè)需要深入理解業(yè)務需求，設計出符合實際應用場景的解決方案。明確每層架構的用途，有助于企業(yè)合理規(guī)劃資源，提高生成式人工智能技術的應用效果。面對人工智能，企業(yè)的轉(zhuǎn)型之路需要考慮戰(zhàn)略、投資、人才、風控與合規(guī)等多個方面在人工智能時代的轉(zhuǎn)型中，企業(yè)需要同時考慮企業(yè)戰(zhàn)略、風險治理、人才儲備與技術基礎設施等多個關鍵點。通過數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，建立大數(shù)據(jù)平臺、部署智能客服系統(tǒng)、優(yōu)化供應鏈管理等方面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策制定和智能化的業(yè)務運營。同時，構建靈活敏捷的組織架構，減少管理層級，增強跨部門協(xié)作，快速響應市場變化。此外，應建立創(chuàng)新驅(qū)動的組織文化，鼓勵員工創(chuàng)新和學習，以適應人工智能時代的變革。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國7中國市場的企業(yè)需要小步快跑，趕上生成式人工智能的“快車”中國生成式人工智能市場正在經(jīng)歷爆發(fā)式增長，為企業(yè)帶來前所未有的機遇。然而，面對人才儲備、治理機制及風險管理等方面的挑戰(zhàn)，企業(yè)需要加快步伐，補齊這些短板。通過加強內(nèi)部培訓、完善治理結構和提升風險防控能力，企業(yè)才能確保在智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中穩(wěn)健前行，把握市場增長帶來的紅利。企業(yè)在探索生成式人工智能的發(fā)展與應用時，仍需保持理性與謹慎，避免過度投資生成式人工智能在生產(chǎn)力和效率優(yōu)化、關鍵風險防控、產(chǎn)品和服務提升等方面可以發(fā)揮重要作用，但企業(yè)在進行投資時需考慮多方面的成本，確保與戰(zhàn)略目標相符，不宜過度投資。保持理性與謹慎，有助于企業(yè)在激烈的市場競爭中保持穩(wěn)健發(fā)展。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國89生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀1人工智能簡介與發(fā)展歷程隨著科技的不斷發(fā)展，作為計算機技術的分支之一，人工智能技術應運而生。人工智能是指由人制造出來的系統(tǒng)所表現(xiàn)出的智能行為，主要研究如何使計算機具有人類智能的功能，以模擬、延伸和擴展人的智能，旨在解決復雜問題，包括學習、推理、自修正、感知和處理語言等。AI技術的演變-從“死”規(guī)則到“活”智能基于規(guī)則的人工智能認為世界的實體基于規(guī)則的人工智能認為世界的實體和人類的思維可以被編碼為符號，而人類的思考過程則可以被視為對這些符號的操作。計算機能夠通過設計合適的規(guī)則和算法來處理這些符號，展現(xiàn)出智能行為，例如解決問題、推理和學習等。20世紀80年代初，開發(fā)者們開始整合大量的專家知識，并將其編寫成龐大的規(guī)則和算法集合，嵌入系統(tǒng)之中，從而使系統(tǒng)能夠處理特定領域的專業(yè)問題。這種基于規(guī)則的系統(tǒng)被稱為“專家系統(tǒng)”。隨著技術的發(fā)展，人工智能在基于規(guī)則的智能體的基礎上進一步發(fā)展。在此階段，智能體開始集成大量的數(shù)據(jù)和專業(yè)知識庫，使系統(tǒng)能夠利用預設的規(guī)則來分析數(shù)據(jù)庫中的信息，并通過推理機制解決領域內(nèi)的更復雜問題。這種形態(tài)的AI可以進行模式識別、分 類和預測等任務。與傳統(tǒng)的基于規(guī)則或符號推理的人工智能相比，基于知識的人工智能更注重知識的表示、獲取、推理和應用。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國機器學習是人工智能在神經(jīng)網(wǎng)絡分支領域的重要研究成果。該學派認為智能體應當模擬人腦，通過大量神經(jīng)元之間的相互聯(lián)結和交互作用來實現(xiàn)復雜的信息處理和學習功能。它使計算機能夠通過數(shù)據(jù)學習并改進其性能。在這個階段，AI系統(tǒng)可以從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并用這些規(guī)律來做出預測或決策，而無需明確編程。在此階段，神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練仍然在數(shù)據(jù)準備、模型選擇和參數(shù)調(diào)整等環(huán)節(jié)依賴大量人工干預。在這個階段，AI系統(tǒng)能夠利用統(tǒng)計學原理，自動化地從環(huán)境中提取數(shù)據(jù)。通過對海量數(shù)據(jù)的分析，智能體能夠識別出數(shù)據(jù)中的模式和關聯(lián)，從而作出預測或決策。這類網(wǎng)絡被稱為“自主學習”網(wǎng)絡。自主學習系統(tǒng)能夠根據(jù)環(huán)境變化或反饋自我調(diào)整其行為或參數(shù)，極大減少了人工干預。這種形態(tài)的AI更加接近于人類的學習方式，能夠自我進化和適應新環(huán)境。超人工智能是理論上的終極AI形態(tài)，這一形態(tài)下的AI不僅在邏輯推理、數(shù)據(jù)處理、模式識別等現(xiàn)有AI強項上達到極致，更在創(chuàng)造力、直覺、情感理解及跨學科融合等人類智能的精髓領域展現(xiàn)出超乎想象的能力。能解決人類無法攻克的難題。它在所有領域都將超越人類，推動科學飛躍，但尚處于理論和科幻階段，面臨技術、倫理、社會多重挑戰(zhàn)。生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀1956年人工智能的概念正式確立，標志著人工智能作為一門學科的起點。當時的研究者樂觀地認為廣泛應用指日可待。但由于期望過高和技術限制，人工智能進入了第一次低谷期。到19世紀90年代，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘開始受到重視。2006年，杰弗里·辛頓等人提出了“深度學習”這一概念。隨后，大數(shù)據(jù)和計算力的提升使得深度學習在圖像識別、自然語言處理等領域取得了突破性的進展。2012年，AlexNet在ImageNet競賽中取得顯著成績，標志著深度學習時代的到來。2018年，OpenAI發(fā)布了GPT-1模型，Google推出了BERT模型，進一步鞏固了深度學習技術在自然語言處理領域的主導地位，證明了深度學習架構在理解和生成語言方面的強大能力。2022年，隨著基于GPT-3.5技術的ChatGPT突然問世，人工智能技術的熱度突然達到了新高。如今，生成式人工智能已在金融、醫(yī)療、教育、能源等多個行業(yè)中找到了廣泛的應用。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國對于人工智能的概念最早可以追溯到20世紀50年代。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能已經(jīng)取得了顯著的成果，尤其在機器學習、深度學習、自然語言處理等領域。目前，人工智能已經(jīng)逐步廣泛應用于各個行業(yè)，如醫(yī)療、教育、金融、交通、家居、安防等。典型應用場景包括語音識別、圖像識別、自動駕駛、推薦系統(tǒng)、智能機器人等。2017年7月，中國政府正式將人工智能列為國家戰(zhàn)略，并明確提出了面向2030年的中國新一代人工智能發(fā)展的指導思想、戰(zhàn)略目標、重點任務和保障措施。近年來，我國在人工智能領域取得了一系列重要成果，并在全球范圍內(nèi)具有較高的競爭力。2030年，我國要建設成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心，為躋身創(chuàng)新型國家前列和經(jīng)濟強國奠定重要基礎。生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀生成式人工智能是人工智能的一個子集，主要功能是讓計算機根據(jù)需求自動生成多種形式的內(nèi)容（例如：文字、圖片、代碼、視頻、音頻等）。生成式人工智能利用機器學習算法，尤其是深度學習技術，使計算機模擬人類的思維方式，獨立進行創(chuàng)造性任務。其核心理念是讓計算機模型學會從大量數(shù)據(jù)中提取規(guī)律，并創(chuàng)造出與輸入數(shù)據(jù)相似但又不同的新數(shù)據(jù)。這一技術的實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡，通過訓練并使用生成模型來預測下一個狀態(tài)或結果，計算機在此過程中會不斷地調(diào)整自身的參數(shù)以提升性能。生成式人工智能能夠解析并識別出現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的結構與規(guī)律，進而具備生成新內(nèi)容的能力。此過程依賴大量的數(shù)據(jù)支持，且需要高性能的計算資源和先進的算法驅(qū)動。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國 輸出端 ChatGPT和其他的產(chǎn)品均可以基于底層訓練模型通用的基礎模型架構可以使大語言模型能夠理解、學習和運用數(shù)據(jù)中的復雜模式。例如GPT-4可以利用深度學習技術處理海量數(shù)據(jù)，通過關鍵詞嵌入機制形成對輸入數(shù)據(jù)集的“記憶”并基礎模型訓練是通過海量數(shù)據(jù)的處理來塑造其對語言的理解能力、語調(diào)適應性以及行為表現(xiàn)，訓練和處理基礎模型所需巨大的計算能力，因此必須在可擴展基礎設施上使用專業(yè)的硬件設生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀基礎模型（FoundationModel）是區(qū)別生成式人工智能技術棧和之前人工智能的關鍵。基礎模型是斯坦福大學基礎模型研究中心創(chuàng)造的術語，它是一個在廣泛數(shù)據(jù)集上預先訓練的機器學習模型，可以用于解決一系列問題。這些模型通?？梢酝ㄟ^開放或封閉的API提供給開發(fā)人員使用，開發(fā)人員可以通過額外的訓練數(shù)據(jù)對模型進行微調(diào)，以提高其對特定用例的上下文理解、相關性推理和性能，同時優(yōu)化交付成本。生成式人工智能可以徹底改變企業(yè)與客戶之間的運作和互動方式，甚至可能重新定義我們對“員工”的認知。在某些消費者和企業(yè)領域，這種轉(zhuǎn)型已經(jīng)在進行中。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國13生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀生成式人工智能展現(xiàn)了強大的任務處理能力，能夠進行文本、圖像、代碼、視頻及3D等多種內(nèi)容的生成。在文本創(chuàng)作上，它能自動生成文章、詩歌等，豐富文字創(chuàng)作。圖像生成方面，它能根據(jù)描述生成逼真圖片，推動設計、藝術領域革新。代碼生成功能可以幫助開發(fā)者快速構建程序，提升效率。視頻生成合成動態(tài)影像，為影視、廣告提供新創(chuàng)意。3D生成則創(chuàng)建出立體三維模型，助力游戲、建筑設計等行業(yè)。生成式人工智能的多領域應用，正引領著各行業(yè)向智能化、自動化方向邁進。文本生成提示語：請介紹中國200?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國圖像生成提示語：生成粉色郁金香的圖片視頻生成3D生成視頻生成3D生成提示語：藍天下一片黃色花海提示語：生成一個小男孩晚上側(cè)面坐在床提示語：生成在提示語：藍天下一片黃色花海提示語：生成一個小男孩晚上側(cè)面坐在床生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀32018年，GPT-1正式發(fā)布。由于其技術的局限性，未受到廣泛關注。次年，GPT-2發(fā)布，其參數(shù)量增至15億。2020年，GPT-3誕生，參數(shù)量達到1750億，規(guī)?？涨?，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務。2022年11月30日，OpenAI發(fā)布了一款基于GPT-3.5的聊天機器人模型——ChatGPT。這款模型的問世，標志著生成式人工智能技術取得了重大突破，引起了全球科技界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關注。ChatGPT具備強大的自然語言處理能力，能夠與人類進行流暢、自然的對話，甚至在某些方面超越了人類的表現(xiàn)。2023年3月，OpenAI推出GPT-4模型，2022年11月30日，OpenAI發(fā)布了基于GPT-3.52023年3月，OpenAI推出GPT-4模型，20182019202020182019202020222023自ChatGPT發(fā)布以來，其在社交媒體、在線客服、教育、娛樂等多個領域得到了廣泛應用。人們驚訝于其智能程度，紛紛將其視為未來人工智能發(fā)展的風向標。與此同時，生成式人工智能也成為了投資的熱點，吸引了眾多企業(yè)和資本的關注。隨著大量關注與投資，生成式人工智能在各行業(yè)與領域均有了一定程度的應用。“即使是當今最頂尖的生成式人工智能技術開發(fā)專家，有時也會對生成式人工智能的能力發(fā)出由衷的驚嘆?！?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國15生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀在本次調(diào)研中，超過2/3的受訪者表示對于生成式人工智能技術主要感到驚喜（76%）與興奮（68%但也同時會顧慮由于自身對生成式人工智能的認知尚淺而帶來的不確定感（40%）。今年年初，德勤在全球范圍內(nèi)對超過2800名企業(yè)高管進行了生成式人工智能調(diào)研，范圍覆蓋六大行業(yè)和全球16個國家及地區(qū)。根據(jù)調(diào)研結果，受訪者對生成式人工智能的主要感受是興奮（62%）與著迷（46%同時也有不確定感（30%）。雖然兩次的調(diào)研時間與受眾有所不同，但相同的是，大部分受訪企業(yè)對于生成式人工智能均表現(xiàn)出了不同程度的積極態(tài)度，同時也有一定的不確定感。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國面對生成式人工智能，受訪者展現(xiàn)出問題：當您想到生成式人工智能時，您對這項技術最主要的感受是什么？數(shù)據(jù)來源：面對生成式人工智能，受訪者展現(xiàn)出問題：當您想到生成式人工智能時，您對這項技術最主要的感受是什么？數(shù)據(jù)來源：CCFA行業(yè)生成式人工智能應用調(diào)研（2024）生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀受訪者預期的生成式人工智能社會影響42%42%41%41%根據(jù)年初德勤全球的調(diào)研結果顯示，盡管受訪領導者普遍對生成式人工智能的潛在商業(yè)效益充滿期待，但他們也擔憂其廣泛的社會影響。其中，52%的受訪者預計生成式人工智能的普及會導致全球經(jīng)濟實力集中化，而30%的受訪者預計生成式人工智能將會更平均地分配全球經(jīng)濟實力。同時，51%的受訪者預計生成式人工智能會加劇經(jīng)濟不平等，而22%的受訪者預計它會減少經(jīng)濟不平等。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，全社會都在廣泛討論人工智能的倫理道理問題，甚至推動人工智能發(fā)展的科技公司都在衡量人工智能的商業(yè)價值與其為人類服務的潛在價值，以及問題：生成式人工智能的廣泛應用江如何改變?nèi)蚪?jīng)濟實力分布？問題：生成式人工智能工具/應用程序的廣泛應用將如何影響全球經(jīng)濟不平等水平？數(shù)據(jù)來源：德勤全球《企業(yè)生成式人工智能應用現(xiàn)狀》2024第三季度報告人工智能的潛在效益與潛在風險。生成式人工智能引發(fā)的公司和社會治理以及相關風險問題是相似的。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國17?2024?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國18生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀4隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，人們對人工智能概念的理解日益深入，這一領域的理論體系和實踐應用逐漸走向成熟。在這樣的背景下，生成式人工智能作為一種具有創(chuàng)新性和顛覆性的技術，開始在各行各業(yè)展現(xiàn)出其獨特的價值，各種使用場景如雨后春筍般涌現(xiàn)。在大量投資的涌入與技術的進步下，生成式人工智能改變了傳統(tǒng)的工作方式，提高了生產(chǎn)效率，為廣大用戶帶來了更加便捷、個性化的服務體驗?？梢哉f，生成式人工智能正在成為推動社會發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級的重要力量。銀行業(yè)通過生成式人工智能建立客戶服務工具，可以處理文字、語音等信息，并根交通運輸業(yè)通過生成式人工智能建立用于提供客戶支持和處理簡單支持工單的系統(tǒng)，通過生成式人工智能建立為零售和技術現(xiàn)場工作人員部署的支持工具，以保險業(yè)通過生成式人工智能建立內(nèi)部醫(yī)療理賠申訴審查工具，從而提高回應質(zhì)量零售業(yè)通過生成式人工智能建立客戶細分工具等，可用于在地理范圍內(nèi)創(chuàng)建更精科技行業(yè)通過生成式人工智能建立工具，利用客戶反饋來指導產(chǎn)品開發(fā)路線圖，持金融業(yè)通過生成式人工智能快速為關鍵的利益相關者創(chuàng)建匯總材料的項目管理工通過生成式人工智能為數(shù)千名員工提供即時企業(yè)信息（如標準操作程據(jù)與客戶的交互提供交叉銷售的機會。可支持自動提取數(shù)據(jù)供人工代理用于更復雜的任務。及用于故障排除和并縮短回應時間。確和定制化的細分續(xù)改進并加強流程。生成式人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀對于同一個應用場景，生成式人工智能可以通過互聯(lián)網(wǎng)等信息渠道進行信息搜素、內(nèi)容摘要等，從而凝練出使用者所需要得到的相關信息，進而達到減少人工研究所需工作量的目的，以提升報告的生成速率與市場研究人員的工作效率；相較之下，傳統(tǒng)人工智能則更側(cè)重于對于場景和結果進行建模與預測，并通過機器智能進行洞察分析，進而提高分析的準確性。因此，企業(yè)可以通過生成式人工智能與傳統(tǒng)人工智能有機結合的形式，各取所長，強化模型訓練效果，從而提高決策的速率與準確性，并且在業(yè)務流程的“前端”和“后端”創(chuàng)造價值。同時，企業(yè)可以通過在現(xiàn)有傳統(tǒng)人工智能的投資基礎上進行改造性建設，以生成式人工智能之“長”彌補現(xiàn)有不足，以達到進一步推動企業(yè)運營成本壓降及業(yè)務價值增長的效果。生成式人工智能生成式人工智能通過互聯(lián)網(wǎng)智能搜索競爭對手信息。通過互聯(lián)網(wǎng)智能搜索競爭對手信息。例如，收集信息包括：新聞發(fā)布，藥物上市，配方定位、定價形成競爭對手關鍵信息的內(nèi)容摘要。例如，兩家競爭對手宣布了有效抑制腫瘤的候選藥物生成市場調(diào)研報告，例如，形成詳細說明市場摘要和發(fā)現(xiàn)的PPT檔案?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國傳統(tǒng)人工智能傳統(tǒng)人工智能模式識別競爭對手活動以了解其經(jīng)模式識別競爭對手活動以了解其經(jīng)營動態(tài)。例如，競爭對手品牌在EMEA市場表現(xiàn)優(yōu)異預測競爭對手新藥品的銷量。例如，額為5億美元基于模式和預測結果給出決策建議。例如，將WAC價格降低100美元/毫克，以增加4%的收入兩者結合兩者結合搜索、提取和生成數(shù)據(jù)，以支持傳統(tǒng)人工智能進行分析。搜索、提取和生成數(shù)據(jù)，以支持傳統(tǒng)人工智能進行分析。例如，以摘要的形式提供競爭性研究數(shù)據(jù)產(chǎn)生能推動生成式人工智能應用的結果和建議。例如，將意見編制到研究報告中共生人工智能生成式人工智能角色傳統(tǒng)人工智能角色1生成式人工智能在零售行業(yè)的應用后疫情時代下，零售行業(yè)的復蘇并未如預想中的那么迅猛，在面對互聯(lián)網(wǎng)消費購物的沖擊下，實體零售企業(yè)目前正處于轉(zhuǎn)型的重要時期，相較于早期的擴張增量市場而言，現(xiàn)如今如何提升存量市場發(fā)展的競爭力成為了更為重要的話題，對于企業(yè)而言，如何做到改善產(chǎn)品服務、改善用戶體驗并提高生產(chǎn)效率更是成為了重中之重。除了零售企業(yè)已經(jīng)采取的轉(zhuǎn)型措施外，生成式人工智能提供了一種全新的手段幫助零售企業(yè)改善產(chǎn)品與服務、提升效率與降低成本。隨著生成式人工智能能力的不斷突破，其在零售行業(yè)也逐步發(fā)展出各類相關的使用場景，例如：知識助手、智能客服、編碼助手、數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品設計、智能運維、營銷內(nèi)容生成、制造流程優(yōu)化、自動訂貨、風險預警、個性化體驗、防損檢測、故障診斷與預測等。本白皮書將重點討論零售行業(yè)中生成式人工智能的具體應用場景，識別其中較為熱門和成熟的方案以及其它前沿的探索方案，供整個行業(yè)了解與研究。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國21生成式人工智能在零售行業(yè)的應用生成式人工智能在零售行業(yè)的應用在近期德勤的全球調(diào)研分析中，相較于其它與生成式人工智能技術關系更緊密的行業(yè)（例如信息科技、傳媒、電信等消費品與零售行業(yè)在生成式人工智能應用與部署方面有著更多的成長空?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國科技、媒體與通訊政府與公56395639%%專長：評估其企業(yè)在生成式人工智能領域的專長為“高”或“非%%專長：評估其企業(yè)在生成式人工智能領域的專長為“高”或“非常高”的比例加大投資：同意此觀點的比例——他們的組織正在加大對生成式人工智能項目的投資，因為迄今為止他們已經(jīng)看到了巨大的價值加快進度：預估只有30%或更少的生成式人工智能測試已轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)環(huán)境的比例風險與治理準備情況：企業(yè)在風險與治理方面“高”或“非常高”準備程度的比例數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)：認為數(shù)據(jù)相關挑戰(zhàn)正在拖慢生成式人工智能效果的比衡量價值的方法：跟蹤投資回報率的比例%%%%%%%%%%%%%%%%超過平均值平均值低于平均值生成式人工智能在零售行業(yè)的應用生成式人工智能在零售行業(yè)的應用在本次調(diào)研中，近半數(shù)（44%）的受訪者均認為所在企業(yè)在生成式人工智能的整體應用層面已有一定的經(jīng)驗，其中還有小部分的受訪者有信心認為所在企業(yè)在生成式人工智能領域比較有經(jīng)驗（12%）或經(jīng)驗豐富（4%）。在生成式人工智能急速發(fā)展的當下，不少企業(yè)對于該技術均有一定程度的探索與實踐，因此這個結果似乎可以在意料之中。半數(shù)以上的受訪者（56%）認為所在企業(yè)在生成式人工智能的整體應用尚不具備足夠經(jīng)驗。對于這個數(shù)據(jù)，其實并不需要過于悲觀，因為在科技日益發(fā)達的如今，生成式人工智能技術也在不斷的進步與迭代。因此，對于大部分企業(yè)而言，時刻關注生成式人工智能的前沿熱點，并適時進行技術迭代，也許是一種更理智的態(tài)度。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國經(jīng)驗豐富4.0%經(jīng)驗極豐富0.0%較有經(jīng)驗經(jīng)驗豐富4.0%經(jīng)驗極豐富0.0%較有經(jīng)驗沒有經(jīng)驗56%少量經(jīng)驗28.0%問題：您如何評價貴司目前在生成式人工智能方面的整體專業(yè)水平？數(shù)據(jù)來源：CCFA行業(yè)生成式人工智能應用調(diào)研（2024）生成式人工智能在零售行業(yè)的應用在本次調(diào)研中，絕大多數(shù)受訪者更關注提高效率和生產(chǎn)力（92%）、改善產(chǎn)品和服務（76%）和降低成本（72%）等效益。此外，超過半數(shù)的受訪者希望生成式人工智能能夠在激發(fā)創(chuàng)新和增長（60%提升客戶關系（56%）與提升員工工作內(nèi)容的價值（56%）等方面有所收益。這與過去的技術應用模式相一致。起初，大多數(shù)組織都會自然地把重心放在逐步改進現(xiàn)有流程和能力上一一從容易實現(xiàn)的目標中獲取價值，同時積累有關新技術的知識、經(jīng)驗和信心。之后，將重心擴大或轉(zhuǎn)移到更具創(chuàng)新性、戰(zhàn)略性和變革性的改進上一一利用新技術來推動增長，并通過以前根本不可能實現(xiàn)的能力來實現(xiàn)競爭差異化和優(yōu)勢。的企業(yè)預計生成式人工智能將提高生產(chǎn)力?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國企業(yè)想要通過生成式人工智能獲得的關鍵收益企業(yè)想要通過生成式人工智能獲得的關鍵收益提高工作效率和生產(chǎn)力增加收入44%問題：您希望通過應用生成式人工智能獲得哪些關鍵收益？數(shù)據(jù)來源：CCFA行業(yè)生成式人工智能應用調(diào)研（2024）24優(yōu)化系統(tǒng)/軟件開發(fā)的效率提升員工工作內(nèi)容的價值提升客戶改善產(chǎn)品和服務激發(fā)創(chuàng)新和增長降低成本生成式人工智能在零售行業(yè)的應用基于業(yè)務場景的受眾與性質(zhì)，生成式人工智能的應用場景可劃分為前臺（面向消費者的業(yè)務場景）與后臺（內(nèi)部服務場景）。在德勤與CCFA成員企業(yè)及其他合作伙伴的溝通交流中，我們發(fā)現(xiàn)在零基于業(yè)務場景的受眾與性質(zhì)，生成式人工智能的應用場景可劃分為前臺（面向消費者的業(yè)務場景）與后臺（內(nèi)部服務場景）。售行業(yè)，生成式人工智能也悄然衍生出了一系列的應用?？蛻舴债a(chǎn)品開發(fā)銷售渠道消費者洞察客戶服務產(chǎn)品開發(fā)銷售渠道?多平臺消費者輿情監(jiān)控?消費者評價及反饋分析?消費者分析并生成畫像?預測潛在需求并提供建議?追蹤行業(yè)熱點并生成報告?生成產(chǎn)品概念?基于市場分析的產(chǎn)品開發(fā)?基于反饋優(yōu)化產(chǎn)品設計?高度客制化的產(chǎn)品開發(fā)?營銷文案及素材生成?垂直內(nèi)容生成及渠道滲透?生成定制化社群推廣素材?緊跟趨勢生成營銷賣點?和消費者的社交互動?為店員生成定制銷售話術?線上生成式人工智能店鋪助理?3D/虛擬試穿/空間?對話式產(chǎn)品說明書?智能成交價格及促銷計算??7*24小時在線客服?問答式客服對話機器人?識別關鍵詞并提供解答財務供應鏈人力資源財務供應鏈代碼編譯及漏洞修補基于AI的代碼、流程優(yōu)化數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡安全風險監(jiān)測程序測試環(huán)境生成生產(chǎn)供應流程及壓力監(jiān)控生產(chǎn)庫存計劃生成優(yōu)化物流倉儲網(wǎng)絡規(guī)劃優(yōu)化供應鏈OTIF核心指標基于AI的績效激勵機制企業(yè)培訓材料及課程公司知識庫生成及管理自動監(jiān)測政府政策法規(guī)根據(jù)要求自動生成合同審閱合同并規(guī)避潛在風險企業(yè)內(nèi)部風險指標監(jiān)控欺詐檢測及警報?增強財務運營自動化?生成財務報表和管理報告?增強財務監(jiān)測和預警能力?提升稅務處理敏捷性?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國25?2024?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國262生成式人工智能在零售行業(yè)的應用生成式人工智能在消費者洞察領域的應用日益廣泛，其主要作用在于深入分析和理解消費者的行為、偏好和需求。通過大量消費數(shù)據(jù)的訓練，生成式人工智能能夠生成準確的消費者畫像，預測消費趨勢，從而為企業(yè)提供有針對性的營銷策略。在實際應用中，生成式人工智能可以識別消費者的購買模式，了解他們的興趣點，甚至預測他們可能感興趣的新產(chǎn)品或服務。力底座，對旗下的每一款SKU進行深入的數(shù)據(jù)挖掘。通過對產(chǎn)?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國26生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-市場營銷在市場營銷這一領域，生成式人工智能的應用同樣廣泛且充滿潛力。借助先進的算法，生成式人工智能能夠高效產(chǎn)出富有創(chuàng)意和吸引力的營銷文案及素材，極大地提升了市場營銷的效率和效果。同時，它還能針對特定的垂直領域生成相關內(nèi)容，并通過多渠道的滲透，確保信息能夠精準觸達目標受眾。此外，生成式人工智能還可以根據(jù)消費者的喜好和需求，生成定制化的社群推廣素材，提高營銷活動的針對性和互動性。更重要的是，它能夠緊跟市場趨勢，生成獨特的營銷賣點，并與消費者進行深入的社交互動，增強品牌與消費者之間的聯(lián)系，從而推動銷售增長。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國銀泰通過運用AIGC技術，實現(xiàn)了商品的快速數(shù)字化進程，巧妙地結合了百貨業(yè)“多SKU、淺庫存”的特有模式，能夠高效地處理并展示海量商品信息。通過這一先進技術，銀泰進一步推出了AI試衣的功能，利用AIGC的強大能力，讓消費者在虛擬空間中輕松體驗試衣效果，既便捷又充滿未來感，極大地提升了物美超市>物美超市在生鮮商品的經(jīng)營管理上，采用了前沿的人工智能分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)崟r獲取當前生鮮商品的庫存數(shù)量，智能化地預測商品銷售趨勢。當檢測到庫存積壓或即將超過最佳食用期限時，系統(tǒng)會自動向店員發(fā)送啟動打折促銷的建議，并結合以往客流數(shù)據(jù)的深度分析，智能推薦相應的打折力度，以確保生鮮商品的新鮮度與周轉(zhuǎn)率，同時有效吸引顧客，提升銷售生成式人工智能在零售行業(yè)的應用靈智數(shù)科采用華為昇騰算力底座，自主研發(fā)了百靈鳥AI大模型，實現(xiàn)了商品偏好、生命周期預測、購百交叉、擴客等一系列關鍵模型的構建與應用。商品偏好模型可以捕捉消費者個性化需求并推送定制化商品推薦，極大提升了購物體驗與商品轉(zhuǎn)化率；購百交叉模型則通過分析消費者購物籃數(shù)據(jù)，挖掘商品間的關聯(lián)性，制定高效促銷策略，促進組合購買；擴客模型精準定位潛在客戶，制定針對性營銷策略，有效提升廣告投放效率與新客戶轉(zhuǎn)化率。尤為突出的是，天虹的會員首購二次復購模型，通過挖掘會員購物數(shù)據(jù)，精準識別復?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國生成式人工智能在零售行業(yè)的應用44生成式人工智能在零售行業(yè)的“門店運營”方面具有廣泛的應用潛力。通過大數(shù)據(jù)分析和學習能力，生成式人工智能可以幫助門店實現(xiàn)智能化、精細化管理。首先，人工智能可以預測消費者需求，為商品陳列和庫存管理提供優(yōu)化建議，提高銷售額。其次，人工智能可以實時監(jiān)測店內(nèi)客流情況，為員工排班、促銷活動安排等提供依據(jù)。此外，生成式人工智能還可以通過分析顧客行為數(shù)據(jù)，為個性化營銷策略制定提供支持，提升顧客滿意度。同時，人工智能在智能客服、自助結賬等方面也有顯著作用，降低了人力成本，提高了運營效率。總之，生成式人工智能在門店運營中的應用有助于提升連鎖零售企業(yè)的核心競爭力。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國>隨著門店數(shù)量的不斷增加，海底撈在門店運營管理與服務過程中，發(fā)現(xiàn)存在監(jiān)管難度大、監(jiān)管效率低、且核心服務與運營效率仍需提升等挑戰(zhàn)。結合視覺人工智能算法與華為AI邊緣計算能力，海底撈實現(xiàn)了門店服務“上鍋檢測、上菜檢測、顧客離座、收臺檢測、收臺完成、擺臺完成”的全流程人工智能自動識別，并針對服務過程中的不達標現(xiàn)象進行第一時間提示與預警。通過分階段實施，最終完成了海底撈全部門店全流程管理與部署運營，滿足了企業(yè)對門店的智能化和規(guī)范百果園門店智能訂貨系統(tǒng)，運用多種AI百果園門店智能訂貨系統(tǒng)，運用多種AI算法模型，綜合考慮門店商圈屬性、客流模式、面對門店快速擴張的挑戰(zhàn)，美宜佳依托華為云AI能力，通過“云銷售”和“云點檢”實現(xiàn)了門店的無人值守和人工智能巡店，成功打造出有溫度的無人門店與購物體驗。借助“云點檢”在巡店規(guī)則校驗與防作弊檢測，設置地理圍欄，識別顧客進入不同區(qū)域，通過人工智能視頻識別客戶異常行為，如偷盜、藏包行為等。借助“云銷售”在門店銷售上實現(xiàn)了智能對話機器人和語音克隆能力。智能對話機器人開展門店內(nèi)高頻問題的智能對話，減少云值守人員的工作量；語音克隆能力通過輸入個性化語音，實現(xiàn)人聲語音擬合生成。衛(wèi)龍為了加強對經(jīng)銷商的管理與支持，在其定期巡查過程中通過人工智能技術部署了人工智能檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠?qū)Φ陜?nèi)商品的陳列方式、擺放位置以及貨架整潔度等進行實時監(jiān)測和分析。通過高精度的圖像識別技術，它不僅能夠迅速發(fā)現(xiàn)問題，還能提供具體的改進建議。這種方式大幅提升了巡查的效率和準確性，減少了人力資源的投入，同時也確保了品牌形象的一致性和終端銷售的標準化。人工智能檢測系統(tǒng)的運用，使得衛(wèi)龍的經(jīng)銷商管理更加精細化、智能化，從而生成式人工智能在零售行業(yè)的應用店員銷售能力及商品屬性等因素，結合市場動態(tài)，精準預測主銷商品銷量，為門店訂貨提供有力參考。同時，百果園還引入了AI巡店系統(tǒng)，通過計算機視覺技術與物聯(lián)網(wǎng)設備，實現(xiàn)門店人貨場信息的全自動化采集與分析。該系統(tǒng)能實時監(jiān)控門店運營規(guī)范、食品安全、客流情況，自動提醒補貨、判斷食品安全操作是否規(guī)范，并進行客流數(shù)據(jù)分析。目前，該系統(tǒng)已廣泛應用于全國數(shù)千家門店，累計識別圖像超50億張，顯著提升了門店服務質(zhì)?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國30生成式人工智能在零售行業(yè)的應用全量的視頻數(shù)據(jù)回傳+AI算法，為客戶個門店提供實時的客流統(tǒng)計、分析等?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國31生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-客戶服務生成式人工智能在客戶服務領域的應用日益廣泛。它能夠通生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-客戶服務生成式人工智能在客戶服務領域的應用日益廣泛。它能夠通過學習大量數(shù)據(jù)，自動生成與用戶查詢相關的回答，提高客服效率。例如，當用戶提出問題時，生成式人工智能可以快速分析問題內(nèi)容，結合已有知識庫生成合適的答案。這樣不僅可以減輕人工客服的壓力，還能實現(xiàn)24小時不間斷的服務。此外，生成式人工智能還可以根據(jù)用戶的反饋實時調(diào)整回答策略，不斷提高服務質(zhì)量。在處理復雜問題時，它也能通過深度學習技術逐步優(yōu)化解決方案，為用戶提供更精準的幫助。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國32苗鄉(xiāng)三七>苗鄉(xiāng)三七品牌利用生成式人工智能技術，構建了針對三七保健品行業(yè)的人工智能客服，基于企業(yè)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，進行了大模型的訓練和應用。項目上線后成效顯著，覆蓋了多個咨詢場景，大幅降低了人力成本，提高了回復精準率和客戶滿意度。苗鄉(xiāng)三七通過生成式人工智能客服項目，成功實現(xiàn)了客服自動化，覆蓋了關鍵的咨詢服務場景，在減少了專職客服人數(shù)的同時，顯著提升了回復的精準率和客戶滿意?2024?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國生成式人工智能在零售行業(yè)的應用在信息技術（IT）領域，生成式人工智能的應用展現(xiàn)出了非凡的廣度與深度。它不僅極大地促進了自動程序開發(fā)的過程，使得開發(fā)者能夠更高效地構建復雜軟件，還深入到了代碼編譯及漏洞修補的細微之處，通過智能算法快速識別并修復潛在的安全隱患。此外，基于人工智能的代碼與流程優(yōu)化技術，能夠動態(tài)分析現(xiàn)有系統(tǒng)，提出并實施改進方案，顯著提升運行效率。在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全方面，生成式人工智能更是發(fā)揮了重要作用，通過實時監(jiān)測潛在風險，有效預防安全事件的發(fā)生。同時，它還能自動生成程序測試環(huán)境，確保軟件在多樣化的場景下穩(wěn)定運行，進一步增強了系統(tǒng)的可靠性和安全性。華潤萬家憑借生成式人工智能技術的戰(zhàn)略部署，成功構建了專屬的數(shù)據(jù)分析與自動化報表平臺。該平臺利用人工智能的強大能力，能夠迅速構建SQL查詢，顯著加速了數(shù)據(jù)處理流程，并自動生成貼合用戶需求的經(jīng)營報告。通過引入自然語言對話功能，使用戶能以更直觀、便捷的方式進行數(shù)據(jù)分析。同時，該模型支持多輪對話與口語化提問，極大簡化了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的在信息技術（IT）領域，生成式人工智能的應用展現(xiàn)出了非凡的廣度與深度。它不僅極大地促進了自動程序開發(fā)的過程，使得開發(fā)者能夠更高效地構建復雜軟件，還深入到了代碼編譯及漏洞修補的細微之處，通過智能算法快速識別并修復潛在的安全隱患。此外，基于人工智能的代碼與流程優(yōu)化技術，能夠動態(tài)分析現(xiàn)有系統(tǒng)，提出并實施改進方案，顯著提升運行效率。在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡安全方面，生成式人工智能更是發(fā)揮了重要作用，通過實時監(jiān)測潛在風險，有效預防安全事件的發(fā)生。同時，它還能自動生成程序測試環(huán)境，確保軟件在多樣化的場景下穩(wěn)定運行，進一步增強了系統(tǒng)的可靠性和安全性。生成式人工智能在零售行業(yè)的應用零售連鎖化程度越來越高，網(wǎng)絡運營和管理面臨巨大的挑戰(zhàn)。零售企業(yè)要求網(wǎng)絡部署更快、更靈活，質(zhì)量更可靠，成本更低。在人工智能技術引領的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，中宇聯(lián)聯(lián)合華為面向連鎖零售企業(yè)推出端邊云一體化MSP服務（以租代建涵蓋規(guī)劃、建設、通過網(wǎng)絡人工智能大模型，將專家經(jīng)驗與大模型融合，實現(xiàn)人工智能故障定位和智能巡檢。不僅為零售企業(yè)帶來兼具靈活性與便捷性的云網(wǎng)融合架構，而且有效控制了成本支出。中宇聯(lián)服務了眾多連鎖零售企業(yè)，定位時間縮短95%，業(yè)務靈活性和可擴展性提升30%。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-供應鏈在供應鏈管理中，生成式人工智能正以其獨特的優(yōu)勢發(fā)揮著越來越重要的作用。它能夠基于大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，生成精準的未來市場需求預測，為企業(yè)制定生產(chǎn)計劃提供有力的數(shù)據(jù)支持。同時，生成式人工智能還能實時監(jiān)控生產(chǎn)供應流程及壓力狀況，確保供應鏈的順暢運行。此外，它還能智能生成生產(chǎn)庫存計劃，有效避免庫存積壓和缺貨現(xiàn)象的發(fā)生。在物流倉儲網(wǎng)絡規(guī)劃方面，生成式人工智能同樣表現(xiàn)出色，它能夠優(yōu)化網(wǎng)絡布局，提升物流效率。更重要的是，它還能助力企業(yè)優(yōu)化供應鏈OTIF（OnTimeInFull，準時全額交貨）這一核心指標，提升客戶滿意度和市場競爭力。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國>Order”是該平臺上一款實時查詢客戶訂單信息的產(chǎn)品，>升50%，為供應鏈部門節(jié)省超十萬美金，同時在快消行業(yè)內(nèi)樹生成式人工智能在零售行業(yè)的應用好特賣在銷量預測環(huán)節(jié)，通過人工智能輔助，針對季節(jié)性商品的銷量漲跌進行預測，根據(jù)以往的銷售數(shù)據(jù)，深入挖掘消費者的購買習慣與偏好，綜合相關因素，形成未來銷售趨勢的智能預測。例如，在9月的開學季時，人工智能工具會敏銳地捕捉到這一時機，及時調(diào)整商品結構，在學校附近的商店大量推送生活日用品等與學習、生活緊密相關的商品，以滿足學生們的實際需求，從而有效促進銷量增長，實現(xiàn)銷售業(yè)績的穩(wěn)步提升。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國8生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-人力資源在人力資源管理領域，生成式人工智能正展現(xiàn)出其獨特的價值與應用潛力。通過基于人工智能的招聘流程，企業(yè)可以高效篩選簡歷，精準匹配崗位需求，極大地提升了招聘效率與質(zhì)量。同時，人工智能驅(qū)動的績效激勵機制能夠公平、客觀地評估員工表現(xiàn)，激發(fā)團隊活力。人工智能自助入職助手則簡化了繁瑣的入職流程，提升了新員工體驗。此外，人工智能還能根據(jù)企業(yè)需求，自動生成個性化的培訓材料及課程，助力員工成長與發(fā)展，進一步強化了企業(yè)的人才競爭力。天虹通過其搭建的生成式人工智能平臺，實現(xiàn)了專門用于員工服務的數(shù)字員工應用。通過員工與數(shù)字員工的交互式提問，數(shù)字員工可以提供企業(yè)信息查詢、假勤管理等能力。例如剛?cè)肼毜男聠T工，就可以通過與企業(yè)生成式人工智能助手對話，快速獲取產(chǎn)品相關介紹以及企業(yè)規(guī)章制度等信息，?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國37生成式人工智能在零售行業(yè)的應用應用場景-合規(guī)與風險管理在當今的企業(yè)環(huán)境中，合規(guī)與風險管理至關重要，而生成式人工智能在這一領域展現(xiàn)出其強大的應用能力。該技術能夠高效地自動監(jiān)測政府政策法規(guī)的變化，確保企業(yè)及時調(diào)整策略以符合最新規(guī)定。在合同管理方面，生成式人工智能可根據(jù)具體要求自動生成合同文本，這不僅節(jié)省了時間，也減少了人為錯誤。更重要的是，它還能夠細致審閱合同內(nèi)容，識別并規(guī)避潛在的合規(guī)和法律風險，為企業(yè)筑起一道堅實的防線。此外，生成式人工智能在企業(yè)內(nèi)部風險指標的監(jiān)控上也發(fā)揮著重要作用。它能實時跟蹤關鍵風險指標，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即進行分析和預警，幫助企業(yè)及時采取應對措施。在欺詐檢測領域，人工智能通過分析大量交易數(shù)據(jù)，能夠快速識別出可疑模式和行為，發(fā)出警報，有效防范欺詐行為的發(fā)生。生成式人工智能在合規(guī)與風險管理方面的這些應用，無疑增強了企業(yè)的風險抵御能力，保障了企業(yè)的穩(wěn)健運營。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國永輝超市>永輝超市股份有限公司，作為中國的大型零售企業(yè)，自19創(chuàng)立以來，已發(fā)展超千家連鎖超市，主營農(nóng)副產(chǎn)品、日用百貨等，并建立了廣泛的物流配送體系。近年來，永輝超市注重線上線下融合，推出永輝生活APP等線上業(yè)務。隨著顧客自助結算習慣的養(yǎng)成，永輝超市面臨自助收銀帶來的商品損失問題。調(diào)查顯示，自助收銀環(huán)境下的商品盜損率遠高于非自助環(huán)境。為解決此問題，永輝超市部署了AI防損智能終端，通過記錄分析顧客結算過程，判斷異常操作，有效預防商品損失。應用此同時提升了顧客自助結算的體驗感，展現(xiàn)了永輝超市在數(shù)字化物美超市>物美通過攝像頭識別顧客在自助收銀機前的掃描動作，判斷客戶是否在結賬過程中存在漏掃的行為。對于確認存在漏掃商品行為的客戶，人工智能還會自動即時根據(jù)會員信息調(diào)取以往的購買記錄，判斷是否在以往的消費過程中同樣存在漏掃的行為，生成式人工智能在零售行業(yè)的應用研發(fā)人員可以根據(jù)實際業(yè)務需求靈活配置，快速實現(xiàn)LLM應用落地。在LLM?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國39生成式人工智能在零售行業(yè)的應用了廣泛的應用前景。通過集成先進的算法和強大的計算能力，人工智能得以深度挖掘銷售數(shù)據(jù)、顧客行為以及市場趨勢，為零售商提供精準的商業(yè)洞察。從庫存管理到銷售策略制定，再到個性了廣泛的應用前景。通過集成先進的算法和強大的計算能力，人工智能得以深度挖掘銷售數(shù)據(jù)、顧客行為以及市場趨勢，為零售商提供精準的商業(yè)洞察。從庫存管理到銷售策略制定，再到個性化推薦系統(tǒng)的構建，人工智能都發(fā)揮著不可替代的作用。借助人工智能，零售商可以實時追蹤庫存動態(tài)，優(yōu)化補貨策略，減少庫存積壓和缺貨風險。同時，通過細致分析顧客購買歷史和偏好，零售商能夠定制營銷策略，提升顧客滿意度和忠誠度。此外，人工智能還能幫助零售商識別市場趨勢，及時調(diào)整產(chǎn)品結構，抓住新興商機。總之，人工智能的引入極大地提升了零售行業(yè)的數(shù)據(jù)分析能力，推動了行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國40生成式人工智能在零售行業(yè)的應用演唱會”或“某地即將舉辦馬拉松賽事”等偶發(fā)性事件，智能調(diào)節(jié)演唱會”或“某地即將舉辦馬拉松賽事”等偶發(fā)性事件，智能調(diào)節(jié)商品訂購信息，并最終自動形成訂貨單；當生鮮商品面臨即將臨期處理時，人工智能會自動結合當前客流量，當天的氣溫與天氣，附近環(huán)境的客流信息（例如周邊是否有大型小區(qū)，是否存在大型商場等以及以往的客流信息，實時分析得出打折促銷的策略與具體時間等。相信對于該部分的應用場景，隨著技術的逐步成熟與解決方案的日漸完善，會越來越多地被更多企業(yè)所接受并應用。根據(jù)目前收集到的各成員企業(yè)與合作伙伴的案例分析顯示，當前不少企業(yè)在應用生成式人工智能技術時，逐漸開始認可其所帶來的價值，并逐步應用于諸如門店運營、市場營銷與客戶服務等領域，且在實際經(jīng)營業(yè)務活動中，漸漸完善并優(yōu)化實施方案。例如在門店運營領域，有不少體現(xiàn)在智能巡店、導購、門店智能訂貨等方面；在客戶服務領域，當前的應用形式主要是AI智能客服等；在市場營銷領域，則多數(shù)應用在智能定價、智能營銷、直播等。其余的領域內(nèi)，也存在一些類似的應用場景，例如在合規(guī)方面，大多數(shù)企業(yè)的應用場景是智能防損；產(chǎn)品開發(fā)方面，大多部署于產(chǎn)品設計；供應鏈領域則展現(xiàn)為銷量預測；數(shù)據(jù)分析方面，則大致應用于報告自動化與指標分析等。在本次案例收集中，課題組也能看到一些相對前沿的技術應用場景，例如在防損的同時，人工智能會實時獲取系統(tǒng)內(nèi)用戶的歷史購買行為記錄，以供安防人員判斷該用戶是否存在惡意“漏掃”的行為；在為門店訂貨時，人工智能不僅會根據(jù)歷史訂貨信息判斷，還會結合當前的社交媒體輿論動態(tài)，以及例如“學生開學”或“某歌星開?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國41生成式人工智能在零售行業(yè)的應用?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國更多樣更標準生成式人工智能在零售行業(yè)的應用?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國更多樣更標準隨著科技的不斷演化與迭代，生成式人工智能技術的可用性與互動性均得到了很大程度的提升，因此，針對于許多相對不太復雜卻花費需要大量人力與時間的工作，便逐步可以由人工智能協(xié)助簡化人工操作，甚至可以直接由人工智能完成，人工僅需進行審核即可。現(xiàn)階段而言，生成式人工智能仍在逐步發(fā)展的過程中，因此在面對復雜程度高且工作性質(zhì)靈活多變的場景時，偶爾仍會呈現(xiàn)出一些不盡人意的結論，但是在處理其他相對更標準化且復雜性程度相對較低的工作時，其所反饋出的能力與效率上的改善和增強則是相對顯著的。生成式人工智能在處理“有跡可循”的場景時會更加游刃有余42生成式人工智能在零售行業(yè)的應用對于目前中國的大部分企業(yè)，生成式人工智能的應用仍大多處于摸索與試點階段。這一觀察與我們在全球范圍內(nèi)做的調(diào)研結果是一致的。德勤在今年初針對全球2770家不同受訪者進行的調(diào)研顯示，目前大部分企業(yè)尚未將實驗的方案投入到正式生產(chǎn)環(huán)節(jié)中。大部分企業(yè)對于生成式人工智能的實際應用比例低于其探索實驗的30%，因此該技術在可預見的將來有巨大潛力等待發(fā)掘。現(xiàn)階段而言，企業(yè)仍有大量的生成式人工智能項目在小范圍測試中，因此，生成式人工智能的大范圍應用尚未開始，但是隨著技術的不斷更新迭代，也許生成式人工智能的規(guī)模性運用也并不會太遠。4%問題：據(jù)您估計，到目前為止，您企業(yè)中已經(jīng)投產(chǎn)的生成式人工智能用例占全部用例的百分比是多少？數(shù)據(jù)來源：德勤全球《企業(yè)生成式人工智能應用現(xiàn)狀》2024第三季度報告企業(yè)中尚處于試點與驗證階段。43?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國43444545隨著生成式人工智能技術的發(fā)展，其商業(yè)應用也逐漸成型，不少科技公司及專業(yè)服務機構開始推出包含生成式人工智能的軟件、硬件及專業(yè)服務，企業(yè)客戶也開始通過采購軟件、采購服務、定制或自建方案等方式應用生成式人工智能技術。這些商業(yè)模式在應用隨著生成式人工智能技術的發(fā)展，其商業(yè)應用也逐漸成型，不少科技公司及專業(yè)服務機構開始推出包含生成式人工智能的軟件、硬件及專業(yè)服務，企業(yè)客戶也開始通過采購軟件、采購服務、定制或自建方案等方式應用生成式人工智能技術。這些商業(yè)模式在應用范圍、業(yè)務集成、技術復雜性等方面有所不同，企業(yè)客戶在選擇方案時會選擇與其期望匹配的模式。生成式人工智能應用的商業(yè)模式逐漸成形，企業(yè)應用的門檻在逐 *對企業(yè)客戶來說，專業(yè)服務中的生成式人工智能關聯(lián)部分通常和其它服務內(nèi)容結合在一起，服務提供商一般不會單獨提供，也不會披露?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國企業(yè)級生成式人工智能架構的思考企業(yè)級生成式人工智能架構的思考德勤與協(xié)會的調(diào)研中超過半數(shù)的受訪者使用了公有模型應用服務（56%超過1/3企業(yè)自建了生成式人工智能平臺（36%使用其它業(yè)務系統(tǒng)、智能硬件與辦公軟件的企業(yè)不到1/3（32%/28%/20%）。公有生成式人工智能應用由于其限制無法與業(yè)務流程緊密結合。對于有規(guī)模的企業(yè)來說，自建的生成式人工智能平臺在實際應用中是更為關鍵的解決方案。企業(yè)目前對生成式人工智能的應用首要關注工作效率和生產(chǎn)力的提升，采用標準應用是快速的解決辦法。隨著變革的深入，業(yè)務需求也會更為專業(yè)，差異化和戰(zhàn)略意義也會更大，應用模式和技術方案也需要相應調(diào)整。在持續(xù)的方案迭代與優(yōu)化過程中，企業(yè)需要特別考慮模型的訓練方式以及數(shù)據(jù)安全等相關問題。?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國4656%公有生成式人工智能應用36%企業(yè)自建的生成式人工智能平臺問題：貴司是否有部署或使用生成式人工智能解決方案？若有，請列出貴司使用的方案。數(shù)據(jù)來源：CCFA行業(yè)生成式人工智能應用調(diào)研（2024）企業(yè)級生成式人工智能架構的思考在德勤對于全球企業(yè)的調(diào)研中，有近半數(shù)的受訪者（46%）表示，他們僅對一小部分員工（低于20%）提供了經(jīng)批準的生成式人工智能的訪問權限。而當聚焦到自我評價是對生成式人工智能經(jīng)驗極豐富的組織時，發(fā)現(xiàn)此類企業(yè)在該方面有更大投入，有接近一半（48%）的組織為至少40%以上的員工提供了生成式人工智能的訪問權限。當然，在這些經(jīng)驗極豐富的組織與企業(yè)中，員工要獲得生成式人工智能工具是需要進行例外審批處理，而不能直接獲取。多數(shù)企業(yè)對于員工獲取經(jīng)批準的生成式人多數(shù)企業(yè)對于員工獲取經(jīng)批準的生成式人工智能工具和應用仍持小心謹慎的態(tài)度在與高管的采訪中，我們發(fā)現(xiàn)了一些似乎可以指明生成式人工智能整體滲透率有待提高的幾個原因，其中主要原因在于風險與回報，尤其是與數(shù)據(jù)相關的風險。此外，我們還發(fā)現(xiàn)一個人們普遍擔心的問題，如果開放員工使用公共大語言模型（LLMs）和生成式人工智能工具，可能還會造成知識產(chǎn)權和客戶隱私保護方面的問題。問題：您估計在公司全體員工中，大概有多少比例的員工可以被準許訪問生成式人工智能問題：您估計在公司全體員工中，大概有多少比例的員工可以被準許訪問生成式人工智能工具或應用程序？數(shù)據(jù)來源：德勤全球《企業(yè)生成式人工智能應用現(xiàn)狀》2024第二季度報告76%整體46%49%46%49%31%36%31%25%29%28%27%23%24%25%29%28%27%23%24%16%16%6%6%7%3%4%5%5%6%6%7%3%4%5%5%3%2%經(jīng)驗極豐富低于20%20%-40%40%-60%60%-80%80%經(jīng)驗極豐富?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國47企業(yè)級生成式人工智能架構的思考在德勤與受訪企業(yè)的溝通探討中，我們發(fā)現(xiàn)：當提到生成式人工智能時，絕大多數(shù)的的企業(yè)管理者想到的第一個關鍵詞便是大模型，也有不少受訪者坦言其實并不是很清楚具體什么才是生成式人工智能的架構，也有直接將生成式人工智能與大模型畫上等號的情況。那生成式人工智能究竟是什么？在黑盒內(nèi)的究竟是怎樣的架構？對于企業(yè)管理者而言，又需要重點關注哪些因素呢？?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國48?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國?2024。欲了解更多信息，請聯(lián)系德勤中國企業(yè)級生成式人工智能架構的思考我們認為完整的企業(yè)級生成式人工智能應用架構應包括場景、智能體、模型和知識四個層次，其中大語言模型與智能體提供分析、決策與處理能力，知識層作為信息基礎，共同服務于業(yè)務場景的改善與創(chuàng)新。發(fā)現(xiàn)和確定業(yè)務場景發(fā)現(xiàn)和確定業(yè)務場景構建可重用應用功能?迭代生成式人工智能產(chǎn)品/代理?控制和提高生成式人工智能的可信度部署最佳可用模型?插入最新的生成式人工智能模型?通過微調(diào)和/或強化學習增強和驗證編排知識資產(chǎn)?管理和改進各系統(tǒng)的信息質(zhì)量?盤活現(xiàn)有數(shù)據(jù)與文檔資產(chǎn)，提取知識用于生成式人工智能應用定向營銷更多業(yè)務場景員工培訓