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报告概述

本报告基于对全球585位零售和快速消费品行业高管的调查，系统分析了生成式AI和AI智能体在企业中的应用现状与投资回报。报告覆盖效率提升、客户体验改善、营销、业务增长和安全五大关键领域，并深入探讨了AI智能体的成熟度级别和具体应用场景。报告旨在帮助读者理解AI如何在不同接触点创造价值，并提供高管支持、预算分配、数据治理等方面的行动建议。

报告的核心结论

AI智能体已在零售和快消行业大规模采用

报告显示，51%的受访高管表示其组织已在生产环境中使用AI智能体，37%的企业部署了超过10个智能体。客户服务与体验、营销、安全运维是采用率最高的前三领域，供应链与物流等行业特定用例也表现突出。

生成式AI持续带来复合投资回报

78%的受访高管表示目前已经实现投资回报，高于2024年的75%。54%实现收入增长的高管预计增幅超过10%。效率提升（72%）、客户体验改善（68%）、营销影响（59%）是三大主要收益领域。

供应链与物流是AI智能体回报最高的行业用例之一

在已部署的AI智能体中，供应链与物流用例的投资回报率排名第四，仅次于客户服务、营销和安全。智能体在需求预测、库存管理、路线规划等方面优化运营，显著影响成本和交付速度。

高管层支持是AI投资回报的关键保障

获得全面高管支持的组织，其生成式AI投资回报预期显著高于未获得支持的组织。跨部门协作（商务、供应链、客户服务、技术）对于AI成功落地至关重要。

AI预算持续增长，智能体将获得半数以上投入

47%的受访高管表示其组织从非AI预算调拨资金用于生成式AI，79%因技术成本下降而增加支出。约一半高管计划将未来AI预算的50%或更多分配给AI智能体。

报告回答的关键问题

零售和快消企业如何通过AI智能体获得投资回报？

报告指出，企业通过将AI智能体应用于客户服务与体验（33%实现回报）、营销（32%）、安全运维（26%）、供应链与物流（25%）等场景获得投资回报。供应链智能体可优化预测、库存和路线规划；客户服务智能体提升互动与满意度；营销智能体加速内容创作并降低成本。

生成式AI在零售和快消行业的主要价值体现在哪里？

报告显示，五大价值领域包括：工作效率提升（72%企业实现）、客户体验改善（68%）、营销效果提升（59%）、业务增长（56%）、安全状况改善（49%）。其中，非IT流程效率、数据分析时间缩短、产品上市速度加快是关键效率指标。

零售和快消企业部署AI智能体时需要注意什么？

报告建议：从高价值项目入手，如自动重复任务的智能体；确保高管层支持以推动跨部门协作；建立数据治理和安全框架保护客户隐私；为智能体提供访问企业系统（库存、电商、CRM）的权限；投资人才培训以构建和管理智能体。

AI智能体在零售和快消行业的未来趋势是什么？

报告显示，未来2-3年企业的首要目标包括提高竞争力/市场份额（47%）、运营效率（52%）、员工效率（46%），同时扩大AI智能体部署规模（41%）。智能体将从单任务向多智能体工作流演进，并渗透到全渠道运营、购物顾问等复杂场景。

报告中的代表性数据

51%

AI智能体采用率

2025年调查，受访零售和快消行业高管中，51%表示所在组织已在生产环境中使用AI智能体。

78%

生成式AI投资回报率

2025年调查，表示实现投资回报的受访高管比例，相比2024年的75%有所提升。

54%

AI智能体营收增长预期

2025年调查，在实现收入增长的高管中，54%预计增幅超过10%（2024年为30%）。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：包含全球各区域（北美、拉丁美洲、欧洲、日本和亚太）的AI影响对比图，以及不同业务领域的投资回报率排名图。
  • AI智能体成熟度级别框架：详细描述从1级（简单智能体）到3级（多智能体工作流）的演进路径，并附有具体应用示例。
  • 高管调查方法论与样本结构：涵盖585位受访者的职位分布（CEO、CFO、CMO等）、公司规模（年收入超1000万美元）、地理分布（12个国家/地区）及调查时间（2025年4-6月）。
  • 五大业务领域深度分析：每个领域（效率、客户体验、营销、业务增长、安全）均包含关键指标、同比变化、高管洞察及典型企业案例（如Agoda、Kraft Heinz、Wayfair）。
  • AI智能体应用场景全景图：列出30个零售和快消特定用例及其采用率，包括对话式电子商务、质量控制、视觉营销、购物顾问等。
  • 投资回报实现清单：提供7项行动建议，覆盖高管支持、预算论证、数据治理、工具访问、人才投资等，并附有实施框架。
  • LLM提供商选择因素分析：高管最注重的三大因素为数据隐私与安全（36%）、成本（31%）、与现有系统集成（27%），并讨论数据治理策略。
  • 未来2-3年业务目标优先级：展示企业通过生成式AI重点推动的目标排序，如提高竞争力、运营效率、扩大智能体部署等。

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