[ 編者按 ]在零售業(yè)中，雖然引入像AI智能體這樣的創(chuàng)新解決方案，可以為決策提供更深層次的洞察，同時提升顧客體驗；但高昂的前期成本、短缺的技術(shù)專才，以及一知半解的解決方案，都可能成為前進路上的“絆腳石”。所以，很多零售業(yè)從業(yè)者“望而卻步”，對AI智能體持以觀望態(tài)度。

今天，我們就聊聊智能體如何賦能零售運營，以及如何在零售企業(yè)中搭建智能體。無論你是希望提升運營效率的零售企業(yè)，還是希望在多變市場中搶占競爭優(yōu)勢的SaaS供應商，都將有所收獲。

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“AI智能體”能夠代表用戶自主執(zhí)行任務(wù)。與其他軟件不同，AI智能體可在業(yè)務(wù)運營的各環(huán)節(jié)執(zhí)行復雜的多任務(wù)工作流程，包括但不限于決策、問題解決、與外部環(huán)境交互（如掃描庫存）以及與客戶溝通。

零售AI智能體是現(xiàn)有零售軟件的自然進化。雖然生成式AI已擴展到了零售業(yè)的服務(wù)邊界，例如以聊天機器人的形式與用戶對話，但其仍然無法獨立執(zhí)行進一步操作；而AI智能體可在無需人工干預的情況下完成工作——比如根據(jù)客戶的語音或文本指令，自動完成完整的線上購物全流程。

要理解零售AI智能體的具體價值，需要先聚焦于零售企業(yè)所面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)：客戶體驗升級需求增長、內(nèi)部運營效率不足、決策與競爭洞察匱乏。而在軟件中融入AI智能體，就能針對性解決這些問題：

1. 提升客戶體驗

零售與電商領(lǐng)域的AI智能體升級為“購物管家”——不僅能精準推薦商品，還能通過情緒識別緩解顧客決策壓力。它們能自動預填購物車，對高頻日用品實現(xiàn)“無感下單”；例如選鞋時可根據(jù)緩震性、體重等數(shù)據(jù)智能匹配，降低商品退貨率。更關(guān)鍵的是，AI能實時解答疑慮，同時對不同顧客有其記憶偏好，這樣能讓服務(wù)更有溫度。

2. 提高效率

零售企業(yè)加入AI智能體后，能完全自動化庫存審計或客戶支持等工作。此外，AI智能體還能執(zhí)行添加或替換購物車商品、提供獨家折扣等操作。提供零售SaaS解決方案的企業(yè)也能從中獲益：具備智能體功能的零售SaaS工具，相較沒有該功能的產(chǎn)品，實用性顯著提升。

3. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察

融入零售軟件的AI智能體，其具備隨時抓取和處理海量數(shù)據(jù)的能力，能有效幫助企業(yè)增強實時洞察能力，從而更好地把握市場趨勢、客戶偏好及行為模式。

零售AI智能體應用案例

理論上，AI智能體可覆蓋任何場景，但以下應用最為常見：

在零售系統(tǒng)中融入AI智能體的五種路徑

將AI智能體融入零售系統(tǒng)，可以內(nèi)部開發(fā)，也可以外包給第三方供應商，還可以采用結(jié)合AI構(gòu)建工具的混合模式，或采用AI即服務(wù)（AIaaS）。每種方式都有其預期成果和適用條件。

1. 自主研發(fā)

自主研發(fā)零售AI智能體最適合兩類企業(yè)：一類是需要復雜一體化解決方案，以實現(xiàn)內(nèi)部超順暢運營并提供行業(yè)領(lǐng)先客戶體驗的成熟企業(yè)；另一類是原生的AI零售初創(chuàng)公司。從邏輯上講，這兩類企業(yè)的需求和項目路徑截然不同。

對于使用現(xiàn)代技術(shù)棧、且尚未擁有龐大客戶群的AI初創(chuàng)公司來說，構(gòu)建零售AI智能體相對簡單直接。而那些行業(yè)內(nèi)的老牌企業(yè)則需要將智能體開發(fā)納入更廣泛的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃中，因為老系統(tǒng)可能尚未做好接入AI的準備，需要做特殊處理，以最大程度降低對現(xiàn)有流程的風險，并確保客戶服務(wù)不會中斷。

此外，深入了解可能遇到的挑戰(zhàn)也至關(guān)重要。例如AI專家和數(shù)據(jù)科學家的招聘與留存難題、預算問題等。

直接聘請外部專家加入團隊，共同開發(fā)智能體，是應對挑戰(zhàn)的好辦法。這種模式既能引入團隊缺乏的專業(yè)能力，又能節(jié)省內(nèi)部培養(yǎng)的成本。此外，這些外部專家通常也具備豐富的變革管理經(jīng)驗，還能為轉(zhuǎn)型過程保駕護航。

自主開發(fā)零售AI的核心利弊如下：

優(yōu)點：

? 獲得完全定制的AI智能體。

? 完全掌控開發(fā)流程和數(shù)據(jù)。

? 定制化AI智能體更靈活，可精準匹配獨特業(yè)務(wù)目標。

缺點：

? 前期投入大。

? 開發(fā)與部署耗時。

? 難以找到具備專業(yè)知識與能力，同時又能理解業(yè)務(wù)需求的專家。

2. 外包開發(fā)

雇傭第三方開發(fā)者設(shè)計、開發(fā)和部署零售AI智能體。與內(nèi)部開發(fā)不同，企業(yè)不直接參與項目管理，而是由外包團隊接手項目。

該模式無需像內(nèi)部自主開發(fā)那樣投入高額前期成本，但其成功取決于第三方團隊的專業(yè)能力，以及他們對企業(yè)特定業(yè)務(wù)需求的理解——后者往往最為關(guān)鍵。許多企業(yè)之所以選擇外包開發(fā)專屬的AI解決方案，是想避免打亂原有的系統(tǒng)和流程。上線時也會采取分階段推進的方式，盡量把風險降到最低。這樣一來，既能順利實現(xiàn)技術(shù)升級，也能讓企業(yè)有足夠的時間和空間去適應變化。

這種方法可以最大化預期收益。其整體核心利弊如下：

優(yōu)點：

? 接觸更廣泛的人才庫。

? 外部專業(yè)的供應商通常具備完整的工具、流程和人才，開發(fā)周期更短。

? 無需承擔組織開銷（招聘、法律、人力資源），且地區(qū)費率差異使成本低于內(nèi)部開發(fā)。

缺點：

? 未來更新與故障排除也要依賴外部供應商。

? 存在業(yè)務(wù)需求與供應商執(zhí)行不匹配的風險。

? 可能需要更長的適應期。

3. 混合模式

AI智能體開發(fā)的混合模式允許企業(yè)結(jié)合外包與內(nèi)部開發(fā)，平衡風險與成本。通常，內(nèi)部團隊制定策略與愿景，確保與現(xiàn)有系統(tǒng)無風險集成，而外包團隊負責AI模型的訓練與開發(fā)。

優(yōu)點：

? 能較好地平衡上線時間和定制功能需求。

? 引入外部幫助可快速彌補專業(yè)能力缺口，同時保留對系統(tǒng)集成的控制權(quán)。

? 與內(nèi)部開發(fā)方式相比，混合模式更具成本效益。

缺點：

? 內(nèi)外團隊之間可能存在協(xié)調(diào)問題。

? 開發(fā)周期可能延長。

? 管理混合團隊需要額外的學習成本。

值得注意的是，這種模式需確保始終聚焦企業(yè)核心業(yè)務(wù)目標。在這方面也可聘請專業(yè)的咨詢服務(wù)，融合內(nèi)外部開發(fā)，并控制外包開發(fā)的風險。

4. 購買預構(gòu)建的AI智能體

市場上有現(xiàn)成的零售AI智能體解決方案，已經(jīng)實現(xiàn)可接入企業(yè)軟件并執(zhí)行不同功能，如欺詐檢測、客戶服務(wù)、庫存管理等。這些智能體基于GPT等大語言模型，可通過API集成到企業(yè)現(xiàn)有的ERP或CRM系統(tǒng)中。

這類解決方案多基于任務(wù)場景——例如，企業(yè)可選擇采購庫存管理智能體、客戶服務(wù)智能體、線上營銷智能體等零售相關(guān)任務(wù)模塊，或其組合。

優(yōu)點：

? 實施快速，技術(shù)門檻低，數(shù)分鐘即可安裝完成。

? 相較從零開始定制開發(fā)，成本更低。

? 在其擅長的特定任務(wù)上，表現(xiàn)相對可靠。

缺點：

? 個性化定制空間有限，可能無法有效處理某些業(yè)務(wù)的特定任務(wù)。

? 整合、適應的過程可能存在問題，無法獲得如內(nèi)部開發(fā)或外包般的全方位支持。

? 同樣需供應商持續(xù)提供支持。

5. 采用AI即服務(wù)（AIaaS）

主流的云平臺，現(xiàn)在都能提供基于云的AI解決方案，零售行業(yè)可以直接拿來用作AI智能體。這些平臺已經(jīng)內(nèi)置了各種AI能力，比如盤點庫存、處理退貨、解答客戶問題、做個性化推薦等。

它們借助基礎(chǔ)模型推理和檢索增強生成（RAG）等技術(shù)，通過API從企業(yè)內(nèi)部軟件（如ERP、CRM等）獲取數(shù)據(jù)，提供快速落地路徑。

AIaaS十分適合自動化那些瑣碎的小任務(wù)。所以更推薦把AI拆分成一個個專用的智能體，而不是做成龐大的一體化系統(tǒng)。比如，你可以單獨做一個負責盤點庫存的智能體，專門判斷哪些商品快斷貨了；再做一個專門回答產(chǎn)品細節(jié)問題的客服智能體，各司其職，效率反而更高。

優(yōu)點：

? 部署快速，對基礎(chǔ)設(shè)施要求低。

? 隨著供應商推出新功能，可擴展能力也將持續(xù)增強。

? 無需維持龐大的內(nèi)部AI部門，節(jié)省成本。

缺點：

? 對技術(shù)方案的控制力有限，無法根據(jù)需求調(diào)整解決方案。

? 獲得競爭優(yōu)勢的可能性較低，無法構(gòu)建使企業(yè)在行業(yè)中實現(xiàn)差異化的定制功能。

? 仍依賴第三方服務(wù)提供商提供支持與更新。

未來5-10年，零售與電商領(lǐng)域的AI智能體技術(shù)將迎來爆發(fā)式增長，提前布局是明智之選。而且隨著技術(shù)迭代，AI將具備更強的自主決策與自動化執(zhí)行能力，語音交互、物聯(lián)網(wǎng)及機器人應用也將加速滲透。

一方面，訓練高度個性化AI智能體將推動服務(wù)從“標準化”向“千人千面”躍遷，真正實現(xiàn)“懂你所想，予你所需”的體驗升級。

另一方面，自助服務(wù)終端的普及與AR技術(shù)的成熟，正悄然重塑“人-貨-場”關(guān)系——線上購物更沉浸，線下體驗更智能，全渠道融合將催生零售新范式。

而搶占先機的企業(yè)將構(gòu)建長期競爭優(yōu)勢：具備用戶行為追蹤與自我迭代能力的AI智能體，不僅能打造極致個性化的服務(wù)閉環(huán)，更能通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀，在未來競爭中筑起護城河。

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