（一）调研背景与样本概况

　　伴随AI技术加速向零售行业渗透，数字化、智能化转型成为零售企业应对增长压力、提升运营效率的重要手段。为摸清零售行业AI落地现状、现存痛点以及未来发展方向，中国百货商业协会联合银联商务支付股份有限公司于2026年8月开展本次调研。受访企业覆盖百货、购物中心、超市、奥特莱斯、便利店等多元零售业态，近50位CIO、数字化负责人参与调查；全部样本企业均运营线下门店，同时广泛布局自营小程序、直播短视频、第三方电商、私域社群等线上渠道。

　　调研发现零售行业AI应用共识已经形成，但整体尚处于初级落地阶段。

　　（二）零售企业AI应用现状五大维度

　　零售企业AI应用现状可从渗透普及、资金投入、落地场景、建设方式、数据底座五个层面展开。

　　第一，应用普及程度。76%企业已开展AI相关应用，仅3%企业未使用且无规划，21%处于了解评估阶段。落地模式以单点试点为主：35%企业实现2个业务场景正式落地，15%开展小范围试点，15%实现多场景应用，仅12%企业建成企业级AI规划与平台。

　　第二，资金投入水平。行业以小额试水为主要特征，57%企业过去12个月AI投入在50万元以下，企业普遍采取低风险投入策略；仅少数企业进行大额投入，19%企业投入达到200-500万元。

　　第三，主要落地场景。企业优先选择轻量化、见效快场景。营销内容生成、办公知识库、智能客服导购渗透率最高；会员分群、库存优化等精细化运营场景处于中等渗透率；销量预测、动态定价、损耗防控等核心经营决策场景渗透率偏低，该类场景对数据、算力、行业经验要求高，仍处在初步探索。

　　第四，落地应用方式。模式多元并行，65%企业直接使用通用AI工具作为入门选择；58%企业内部自研、50%企业选择外部服务商联合开发；采购SaaS软件、原有IT供应商叠加AI功能占比均为31%；集团统一建设下发占比19%。

　　第五，核心数据来源。AI应用主要依托会员CRM、小程序行为、POS交易等前台消费数据；供应链库存、门店客流视频等线下场景数据利用率偏低，行业普遍存在数据分散割裂、数据质量不足的现实问题。

　　（三）AI应用效果、未达预期原因及核心障碍

　　从应用效果评价看，AI在降本提效层面价值得到验证，但增收、系统融合、人员推广短板突出。在15分评价体系中，提升工作效率平均分3.81分，认可度最高；改善客户体验、降低成本、提升决策准确性仅取得中等评价；提升销售额与转化率平均分仅2.65分，AI很难直接拉动营收增长。同时AI与现有系统融合、员工实际使用意愿得分偏低。

　　评估机制建设严重不足，仅有15%企业建立完整可跟踪ROI的指标体系；超八成企业无法完整做效果归因，依靠主观感受判断甚至完全没有评估机制。

　　AI落地效果不达预期是综合性问题：首要原因为数据与系统基础不足（62%），数据割裂、老旧系统兼容差制约模型效果；其次是模型输出不稳定（46%）、员工缺少培训与使用动力（42%）；还有部分企业业务目标模糊、缺少持续迭代运营；预算周期、流程问题属于次要因素。

　　推进AI转型的核心障碍：85%企业缺少清晰可量化的业务场景，是行业最大痛点；65%企业担忧投入成本高、ROI不确定；62%企业存在数据质量短板；53%企业缺少业务+AI复合型人才。系统集成、管理层认知、合规风险、员工抵触属于次要障碍，仅有3%企业认为难以判别供应商能力。

　　（四）企业业务痛点与未来3年优先AI场景

　　调研显示零售企业业务痛点集中在前端增长板块。获客成本高、营销触达不准痛点评分最高，其次为会员活跃度与复购不足、商品选品过度依赖人工经验；员工知识传递、跨部门流程繁琐属于中度痛点；库存失衡、销量预测、门店管理为常规运营难题；客服咨询响应慢并非行业核心矛盾。

　　面向未来3年，企业AI需求优先聚焦前端增收场景。智能客服与AI导购、会员画像分群、营销内容生成投放优化位列需求前三；知识库助手、经营数据智能报告、智能选品也属于重点布局方向；个性化推荐、智能补货需求较高；门店巡检、消费趋势洞察需求适中；供应链深度优化、虚拟数字人、风险损耗识别需求偏低，属于远期布局。整体落地路径为先前端营销服务，再逐步渗透商品、门店、供应链深层运营。

　　（五）AI能力建设、行动规划与采购付费偏好

　　选型考察标准上，企业高度务实。能够解决具体业务问题为第一考量标准，同时重视数据安全、效果可量化ROI追踪、模型输出稳定可解释、供应商迭代能力、产品易用性；系统对接兼容现有业务系统为基础刚需；私有化部署、深度定制需求优先级较低。

　　产品形态偏好：85%企业希望AI作为模块嵌入现有业务系统，避免大规模重构架构；76%需要面向岗位的AI助手工作台；62%期待AI智能体自主执行任务；独立AI平台、重度定制开发意愿不强。

　　见效周期预期：行业对短期回报诉求强烈，合计61%企业希望6个月之内看到业务效果，仅少数企业接受长周期项目。

　　未来12个月企业行动整体偏谨慎试点：38%企业计划开展场景POC概念验证，占比最高；21%计划扩大现有试点；仅3%企业计划全面采购上线；15%计划搭建企业级AI平台与数据治理体系；仍有部分企业仅做调研培训或者暂无明确计划。

　　建设模式偏好：“成熟产品为主，允许适度定制”占比68%成为主流；过半企业倾向与供应商联合共创；优先采购成熟产品快速上线；内部自研占比仅32%。

　　投入预算与采购评估：企业偏好小额试点预算，29%企业预算需要依据ROI单独评估，大额投入意愿弱。采购评估阶段最看重同行业可核验案例、支持低成本试用POC；ROI测算、业务流程验证次之。

　　付费模式：优先选择先试用POC、达标后采购，其次是按账号/使用量按量付费；也接受基础费用+定制实施费、按业务效果付费；排斥一次性大额项目建设付费。整体呈现“先验证、后付费，轻量化、按效计费”特征。

　　（六）核心结论与AI推进建议

　　调研得出四大核心结论：一是零售行业AI已经形成共识，但整体处于轻量化试点初级阶段，规模化体系落地占比有限；二是AI降本增效价值得到验证，但直接增收能力不足，数据、人才、评估体系等配套支撑短板明显；三是企业核心痛点集中于前端获客与会员运营，未来AI资源持续向营收增长场景倾斜；四是企业选型采购逻辑高度务实，追求短平快、效果可验证、低风险的智能化方案。

　　报告分别面向零售企业、AI服务商给出建议。

　　对零售企业：第一，坚持场景优先、循序渐进落地，避免盲目大规模投入；第二，提前完成数据治理与系统打通，夯实底层基础；第三，建立量化评估体系与长效运营机制；第四，灵活选择建设模式，平衡业务适配与投入成本。

　　对AI服务商：第一，深耕零售垂直场景，打造可量化业务价值的解决方案；第二，适配轻量化落地需求，强化系统兼容与易用性；第三，搭建“验证+付费”合作模式，降低企业试错成本；第四，从产品交付转向落地陪伴运营服务。

　　报告全文见下方链接：