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在今天于杭州召開的“第九屆零售數字化年會暨數智生態論壇”主論壇上，中國百貨商業協會對協會與銀聯商務新近共同完成的《2026零售企業AI應用調查報告》進行了系統解讀，現將全文刊出，供行業參考。

1.調查背景

2.AI應用現狀

2.1.應用普及程度

2.2.當前投入水平

2.3.主要應用場景

2.4.落地應用方式

2.5.核心數據來源

3.應用效果及障礙

3.1.應用效果評價

3.2.未達預期原因

3.3.應用主要障礙

4.未來應用場景

4.1.企業業務痛點

4.2.未來應用場景

5.AI能力建設

5.1.選型考察標準

5.2.應用評價周期

5.3.建設行動規劃

5.4.建設方式偏好

6.投入及采購要求

6.1.投入預算

6.2.投入評估

6.3.付費模式

7.核心結論和AI推進建議

7.1.調研核心結論

7.2.AI推進建議

1.調查背景

近年來，AI加速滲透零售行業，數字化、智能化轉型成為企業應對增長壓力、優化運營效率的核心抓手。為厘清當前零售行業AI落地現狀、核心痛點與未來方向，中國百貨商業協會與銀聯商務支付股份有限公司聯合開展本次調研，受訪企業覆蓋百貨、購物中心、超市、奧特萊斯等業態，企業經營覆蓋線下、線上、社群等多渠道，近50位零售企業的CIO或數字化相關負責人參與本次調查。

2.2.當前投入水平

企業開展AI應用的資金投入，呈現出應用普及、小額試探為主、少數企業深入的特征。

調查顯示，零售企業AI投入以輕量化試水為主流。企業投入在50萬以下的占比合計近六成，其中，10萬元以下投入企業占比19%，10萬-49萬元投入占38%，二者合計57%，是企業投入的主流區間。說明大部分零售企業對AI應用秉持保守試水心態，偏向低成本、低風險投入模式，以小投入體驗智能化價值，規避大規模投入的經營風險。但也有19%的企業投入在200-500萬元區間，少數企業已經開始深入應用。

2.3.主要應用場景

調查顯示，已開展AI應用的企業中，落地場景偏好側重輕量化場景，深度業務場景的滲透較低，零售企業傾向低成本、落地見效快的AI應用場景。

內容生產與基礎服務類AI場景成為應用主流，普及度較高。調查顯示，營銷文案、圖片、短視頻生成應用占比73%，位居所有場景首位，反映企業高度重視線上營銷內容迭代，依托AI降低內容創作成本、提升效率。其次，辦公知識庫/員工助手、智能客服/導購問答的占比都超過六成（分別達65%、62%），半數企業落地經營數據問答與自動報表功能，說明現階段零售企業AI應用集中于辦公提效、客戶服務、基礎數據處理等輕量化領域，應用輕量、見效快成為當下企業智能化升級的首選。

個性化營銷、會員畫像、庫存優化、輿情分析等場景占比集中在35%-42%，部分企業已從基礎提效轉向用戶精細化運營與門店基礎管理優化。而銷量預測、選品、動態定價、損耗防控等經營場景的滲透率偏低，這類場景貼近零售核心經營決策，但因對數據積累、技術算力、行業經驗要求高，落地應用還處在初步階段。

2.4.落地應用方式

AI落地的方式與選型，整體呈現輕量化工具先行、多元模式并行、自研與合作成為中堅力量的特征。

輕量化、低門檻的應用方式普及率最高，成為企業入門首選。其中，直接使用通用AI工具的企業占比達65%，多數企業優先依托通用AI工具快速落地應用，無需高額投入和技術儲備，可快速適配基礎需求。

企業自主研發與外部聯合開發成為重要選擇，占比分別為58%、50%，過半企業選擇深耕AI能力，反映一部分企業并不滿足于通用工具，正在結合自身業態、門店運營、用戶管理等需求，打造適配自身業務的AI體系。與此同時，依托原有IT供應商擴容AI功能、采購成熟SaaS軟件的占比均為31%，成為折中方式，兼顧成本與專業性，但不是當下主流選擇。集團統一建設落地占比為19%，少部分企業AI落地已經上升到戰略高度。

2.5.核心數據來源

AI時代，數據是核心要素。調查顯示，已開展AI應用的企業，AI訓練與應用數據來源集中于用戶交易、會員運營及線上行為數據，同時也顯示出數據割裂、質量不足、場景數據利用率低等行業痛點。

調查顯示，會員/CRM/CDP數據、線上APP及小程序行為數據、POS交易數據是當前的主要數據源，占比為58%–62%，這類數據主要反映消費者消費習慣、購買行為與會員畫像，能夠快速支撐精準營銷、用戶分層、消費預測等應用場景，也是現階段零售企業智能化落地的核心數據底座。其次，ERP/采購系統數據、客服工單數據使用占比也不低（50%和46%），可以有效支撐門店運營、商品管理與售后優化。

供應鏈、門店場景類數據利用率偏低，庫存/WMS/物流數據占比31%，門店客流/視頻設備數據僅占23%，廣告營銷平臺數據占比15%，線下場景數據未能充分賦能AI應用。

總體看，當前零售AI應用主要依賴前臺交易與會員數據，供應鏈、門店場景、線下運營數據挖掘不足，且存在數據治理薄弱的問題。

3.應用效果及障礙

3.1.應用效果評價

當前企業AI應用的效果，基礎提效價值方面得到相對認可，但商業轉化、系統融合、員工普及度仍存在明顯短板。

在工作提效方面，AI應用獲得較高正面評價。提升工作效率維度高分（4-5分）合計達61%，是認可度最高的指標，說明AI在辦公提效、流程減負等場景落地效果不錯。降本、客戶體驗、決策準確性三項指標的中等評分（3分）為46%，表明AI有一定優化運營成本、服務體驗與經營決策的效果，但尚未達到突破性水平。結果穩定性與可解釋性的3分占比達58%，體現多數企業認為AI輸出效果基本可用，但穩定性、可追溯性一般。

調查也顯示出AI的明顯瓶頸，對銷售轉化及銷售額提升的作用偏弱，提升銷售額與轉化率平均評分為2.65，低分（1-3分）合計達88%，高分（4-5分）占比僅12%，說明當前AI難以直接有效帶動營收增長。系統融合的問題也較為突出，“與現有系統和流程的融合程度”的平均評分為2.85，低分評價（1-3分）占比85%，反映AI工具與企業原有業務系統、流程適配度較低，存在數據割裂、落地脫節問題。此外，員工使用意愿與頻率評分也不高，人機適配、推廣落地存在阻力。

總體來看，現階段零售AI的核心價值體現在降本提效的層面，在增收賦能、系統融合、穩定輸出和員工普及方面仍有較大提升空間。

同時，AI應用普遍存在評估體系不完善、量化指標缺失、效果歸因不明確的問題。調查顯示，僅有15%的受訪企業搭建了明確指標體系，可持續跟蹤AI項目ROI，具備相應評估能力。超八成企業尚未形成完善評估體系，其中42%的企業僅有部分評估指標，無法完成完整效果歸因，難以區分業績增長、效率提升來源于AI賦能還是市場環境、運營調整等其他因素。35%的受訪企業完全依靠使用反饋和主觀判斷進行評價，評估結果缺乏數據支撐，缺乏客觀性。另有8%的受訪企業完全未搭建任何評估機制。

3.2.未達預期原因

數據底座不足是制約AI效果的首要瓶頸。

調查顯示，數據或系統基礎薄弱是AI應用不搭預期的最大問題，占比為62%，結合行業特性來看，多數零售企業存在數據分散、線上線下數據割裂、數據質量參差不齊、老舊系統兼容性差等問題，導致AI模型缺乏高質量數據支撐，無法適配門店運營、用戶營銷、供應鏈管理等核心場景。

46%的受訪企業表示存在模型效果不穩定的問題，AI輸出結果存在結果偏差、可解釋性弱，不能很好適配零售日常經營需求。同時42%的受訪企業表示面臨員工缺乏培訓與使用動力的問題，一線人員操作能力不足、接受度低，使得AI工具落地流于形式。此外，38%的企業沒有明確業務目標，AI應用處于盲目試水階段，35%的受訪企業表示缺乏持續運營迭代，致使初期試點后難以持續優化效果的情況。除此之外，預算及項目周期不足、流程不順暢等問題小幅制約AI落地效果，不是主要因素。

綜合來看，零售企業AI效果不達預期并非單一問題，而是數據基礎、業務規劃、人員落地、持續迭代的綜合性問題。未來零售行業AI提質增效，需優先補齊數據與系統短板，明確業務適配目標，強化員工培訓與長效運營迭代，才能真正發揮AI的價值和作用。

3.3.應用主要障礙

在推進AI應用時遇到的主要障礙中，業務場景模糊是行業最大共性難題。

調查顯示，85%的企業表示缺少清晰、可量化的AI業務場景，是企業開展AI應用的最大障礙。說明多數企業AI轉型缺乏明確目標，無法依托AI解決明確的經營痛點，也是AI價值難以落地的根本原因。其次，成本收益不確定也是阻礙企業深入應用的重要原因，占比為65%。數據短板形也對AI應用形成制約，62%受訪企業表示存在數據分散、質量不足問題，底層數據支撐缺失，使得AI模型應用效果大打折扣。同時，超半數企業存在AI相關的人才缺口，技術與業務融合能力不足，進一步阻礙AI落地落地。

系統適配、人員管理等為次要障礙，38%的企業面臨AI工具與現有系統集成難度大的問題，老舊系統適配性差造成技術落地壁壘。而管理層認知不足、員工使用意愿低、模型輸出不穩定、數據合規風險等問題占比不高，屬于當前普遍性但非核心障礙。此外，對供應商能力判斷難占比僅為3%，說明當前零售企業對技術服務商的服務能力未持懷疑態度。

零售行業AI應用的核心困境并非單純算法、大模型等底層技術短板，而是數據、業務場景、人才、組織協同構成的完整體系化建設缺失，復合型技術業務人才缺口是體系短板的重要組成部分。未來企業推進AI升級，需錨定業務場景，完善數據治理，優化投入產出，補齊人才短板，同時打通系統壁壘、完善落地運營體系，釋放智能化轉型價值。

4.未來應用場景

4.1.企業業務痛點

調查顯示，受訪企業痛點集中在營銷獲客、會員運營、商品經營等前端業務，而門店運營、數據管理、風控等中后端的痛點相對緩和。

獲客與會員運營是企業最迫切的痛點。其中“獲客成本高、營銷觸達不精準”以4.0分位居所有痛點之首，是零售企業迫切想要解決的問題。緊隨其后的會員活躍與復購不足（3.9分）、商品選品依賴經驗（3.7分），顯現企業存量用戶運營能力不足，商品經營缺乏數據支撐，依賴人工經驗，容易出現決策偏差，不能適配市場消費需求變化。

員工培訓低效、跨部門流程繁瑣、促銷效果難以復盤等問題為中度痛點，評分均在3.3分以上，是行業普遍存在的運營短板。而銷量預測滯后、庫存失衡、門店標準落地難、損耗欺詐識別弱、數據報表低效等痛點評分處于3.1-3.2分區間，屬于常規性運營難題。客服咨詢響應慢、重復工作多評分最低（2.94分），說明基礎客服問題并非當前行業核心困擾。

總體看，當前零售企業的核心經營壓力聚焦在前端增長環節，精準營銷、會員盤活、智能選品等需求最為迫切。這也為零售AI應用指明了方向，應優先聚焦營銷精準賦能、會員精細化運營、商品數據化決策，針對性解決行業高痛感痛點，其次優化流程、庫存、預測等運營問題，實現降本增效與增收提質雙向突破。

4.2.未來應用場景

未來1-3年，零售企業AI發展的需求，聚焦客戶服務、會員運營、營銷賦能等前端增收場景，同時兼顧辦公提效與商品精細化運營，而供應鏈、數字人等深層、新興場景需求相對薄弱。

調查顯示，客戶與營銷精細化場景成為企業布局重點。智能客服與AI導購以71%的占比位居首位，會員畫像與客戶分群達68%，營銷內容生成及投放優化達59%，是行業核心的升級需求。印證零售企業AI重點是解決會員運營、客服及導購能力等核心痛點，依托AI實現精準觸達、服務升級與營銷提效，提升前端營收增長能力。此外，企業知識庫、智能數據報告占比均為56%，體現企業持續需要AI賦能辦公與經營決策提效。

商品運營與智能經營場景成為次核心需求。智能選品與商品組合優化占比53%，個性化推薦、需求預測與智能補貨均超40%，反映企業意識到商品精細化運營的重要性，希望通過AI能力替代傳統經驗決策，解決選品能力不足、補貨滯后、庫存失衡等經營難題。門店運營優化、消費趨勢洞察、促銷策略優化等場景需求適中，是企業智能化升級的補充方向。

相對而言，供應鏈深度優化、風險損耗識別、虛擬數字人等場景需求偏低，可能是企業遠期布局方向。

整體來看，未來零售AI轉型將堅持剛需優先、循序漸進原則，優先落地見效快、貼合營收與服務的前端場景，逐步向商品、門店、供應鏈深層運營滲透。

5.AI能力建設

5.1.選型考察標準

零售企業考察AI應用時，核心方向是務實，業務價值優先、安全實效并重。

解決實際業務問題是零售企業選型的第一準則，該項評分高達4.6分，是所有維度中認可度最高的指標。其次，具備權限控制和數據安全，以及效果可量化評分4.3分；輸出準確、穩定且可解釋，以及供應商持續運營和迭代能力4.2分，體現零售企業高度重視AI投入回報，追求透明、穩定、安全的智能化效果，規避無法溯源、數據風險、效果波動等問題。

易用性與持續迭代能力為次核心訴求。供應商持續迭代能力、低學習成本的開箱即用功能評分均超4.2分，反映零售一線人員偏好輕量化、易落地、可持續更新的AI工具，適配零售行業運營需求。系統打通能力、自主調整功能、短實施周期評分處于3.7-3.9分，屬于基礎剛需，企業重視AI與現有業務系統的兼容性，保障落地順暢。相對而言，定制化、私有化部署需求評分3.4分，優先級偏低，企業現階段優先選擇輕量化、標準化AI方案，僅在核心業務場景有少量定制需求。

具體到AI產品和服務功能，零售企業需求以系統嵌入、崗位賦能為核心，以智能體與數據決策為升級方向，主打輕量化、融合化落地。

調查顯示，嵌入現有業務系統的功能模塊以85%的占比位居首位，成為企業最核心的需求，企業更傾向于將AI融入現有核心系統，無需重構架構即可快速賦能業務，改造門檻低、落地效率高，更好適配零售企業穩中求進的轉型需求。

面向崗位的AI助手工作臺需求緊隨其后，占比76%，體現企業希望AI能力向全員賦能，希望依托專屬崗位助手，適配運營、導購、采購、行政等不同崗位的工作需求，提升效率。同時，62%企業青睞可自主調用工具完成任務的AI智能體、50%偏好智能經營分析駕駛艙，說明企業期待AI從被動工具轉向主動自動化作業、數據智能決策。

相比之下，場景定制開發、獨立零售AI平臺需求占比分別為41%、38%，標準化SaaS工具僅21%，可見通用標準化產品難以滿足深度經營需求，而重資產獨立平臺建設意愿偏低。

5.2.應用評價周期

零售企業對智能化改造效果的要求，呈現短期見效訴求強烈、偏好快速落地、長周期容忍度極低的特征。

數據顯示，超六成企業對AI項目抱有極強的短期見效預期，35%的企業希望3個月內看到初步業務效果，26%的企業期望在3至6個月內落地見效，希望六個月內快速見效需求合計達61%，反映企業對通用產品產品、嵌入式輕量化AI工具的應用邏輯。相比之下，企業對中長期落地的接受度顯著降低，僅15%的企業能夠接受6至12個月見效，愿意接受1年以上長周期落地的企業僅占6%。可能與近年經濟下行，零售企業現金流壓力大有關，對長周期項目容忍度下降。

5.3.建設行動規劃

零售企業未來12個月的AI升級行動規劃，呈現以試點驗證為主、規模化落地偏少、體系建設滯后、仍有部分企業觀望的發展態勢。

場景概念驗證（POC）是企業接下來的主流行動，占比38%，多數零售企業仍以謹慎試水為核心策略，優先通過單點場景測試驗證AI適配性與落地效果，規避盲目投入帶來的風險。21%的企業計劃擴大現有試點范圍，表明部分已完成初步驗證的企業，開始穩步推進AI場景復用與范圍拓展，實現從小范圍試點向多場景落地過渡。

值得注意的是，行業規模化、體系化升級意愿偏弱，僅3%企業計劃12個月內全面采購上線；15%計劃搭建企業級AI平臺與數據治理體系，可見絕大多數企業仍停留在淺層單點場景試水階段，對全面落地AI仍保持謹慎態度，對投入回報、場景適配、系統融合仍存顧慮。此外，15%的企業暫無明確行動計劃，9%的企業表示僅開展調研與培訓，暫無實際行動計劃。

5.4.建設方式偏好

對于AI能力，偏好的建設方式，整體呈現成品優先、適度定制、生態共創的特征。

“成熟產品為主、允許適度定制”以68%占比成為行業最主流選擇，反映零售企業AI建設的主要偏好是優先依托通用成熟的產品、保障穩定性，同時通過輕量化定制適配自身業務，平衡效率與業務適配性。

同時，超半數企業選擇與供應商聯合共創，體現零售企業希望通過與服務商深度合作共創符合自身企業特點的專屬AI方案，提升落地效果與場景匹配度。50%的企業優先采購成熟產品快速上線。41%的企業選擇集團總部統一建設，說明多數企業并未將其列入到戰略高度進行投入。僅有32%的企業選擇內部自主研發為主，反映自研模式因技術門檻高、投入大、周期長，并非行業主流選擇。

6.投入及采購要求

6.1.投入預算

企業在未來一年單項目預算以小額為主試水為主。

調查顯示，低額度預算是企業AI投入主流選擇。10萬–49萬元預算區間占比26%，10萬元以下預算占比9%，企業傾向于通過低成本試點落地AI應用。50萬–199萬元中額度預算占比18%，具備一定規模化投入意愿的企業占比偏低，500萬元以上大額投入僅占3%，零售企業當前總體上暫無傾向大規模、體系化的智能化布局。

29%的企業表示需根據ROI單獨評估，為所有選項中最高占比，零售企業AI投入務實理性化，不再盲目跟風，投入預算均以可量化的業務回報為前提。此外，無預算、不確定預算的企業合計占比達15%。

6.2.投入評估

企業采購的決策邏輯，偏向重實證、看效果、控風險、輕形式的特征。

采購評估最核心的兩大依據為同行案例與支持試點驗證，其中，同行業成功案例及可核驗數據占比高達88%，支持小范圍低成本試用占比85%，零售企業非常重視同行成熟的落地經驗，避免盲目試錯。同時偏向先試用驗證評估效果，再采購，通過實際試用和驗證產品適配性，規避落地無效的問題。

價值量化與實景驗證是重要評估標準，清晰的ROI測算占比50%，產品演示與業務流程驗證占比47%。此外，數據安全合規、現有系統集成方案占比均為38%，是企業考量的基礎風險與適配要素，不是核心評估要求。實施計劃、服務SLA和運維承諾、員工培訓與使用推廣方案的占比較低，分別為21%、18%，屬于次要評估內容。

6.3.付費模式

調查顯示，先試用，達標后采購成為行業最主流偏好，占比達59%。這與零售企業AI落地效果不確定、場景適配存疑的行業痛點契合，企業普遍希望通過試點驗證產品價值，規避盲目采購帶來的資源浪費，最大程度降低AI試錯成本。同時，按賬號、使用量付費占比56%，輕量化按量付費模式，不用大額固定投入，可根據崗位需求靈活擴容縮量。

基礎費用加定制實施費、按業務效果付費成為重要選擇，占比分別為47%和41%。企業有愿意為適配業務的定制服務付費，同時，希望將成本與經營增量綁定，實現付費與業務價值掛鉤。此外，偏好定期訂閱模式占比為38%，成為常態化輕量化采購方式。相比之下，一次性項目建設付費僅占24%，認可度最低，企業比較排斥一次性大額投入模式。

整體來看，零售企業傾向于“先驗證、后付費，輕量化、按效計費”的采購模式。未來AI服務商需適配該需求，推出試用機制、按量訂閱、效果分成、靈活定制的多元付費方案。

7.核心結論和AI推進建議

7.1.調研核心結論

一是行業AI應用已形成普及共識，但整體仍處于輕量化試點的初級階段。

二是AI的降本增效價值已得到驗證，但增收賦能與落地支撐體系存在明顯短板。

三是前端增長痛點是行業核心訴求，未來AI應用將向營收增長場景持續傾斜。

四是企業選型與采購高度務實，“短平快、可驗證、低風險”是核心決策邏輯。

7.2.AI推進建議

對零售企業的實踐建議：

一是堅持場景優先、循序漸進的落地路徑，避免盲目規模化投入。

二是前置數據治理與系統打通工作，筑牢AI應用底層支撐。

三是建立量化評估與長效運營機制，保障AI價值持續釋放。

四是靈活選擇建設模式，平衡業務適配性與投入成本。

對AI服務商的發展建議：

一是深耕零售行業場景，打造可量化價值的行業垂直解決方案。

二是適配企業輕量化落地需求，強化系統兼容與易用性設計，降低門檻。

三是構建“驗證+付費”的靈活合作模式，降低企業決策難度。

四是強化落地運營服務，從產品交付轉向價值陪伴。