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摘要：Eversheds Sutherland 与 Retail Economics 联合发布报告显示，74.8% 的零售商计划未来 5 年增加 AI 投资，68.8% 将在两年内加大投入，超半数企业预计两年内实现投资回报（ROI）。报告覆盖法、德、阿联酋、英、美五国 250 家零售企业，显示零售商平均将 30% 数字转型预算投向 AI，线上 / 混合零售商预算比纯线下高 50%；AI 将推动岗位更客户中心化，高技能高薪岗位占比提升，2025-2030 年人均销售额增速达 4%-6%，2030-2035 年升至 6%-9%。核心障碍包括数据隐私、系统整合（各 42%）、技能短缺（40%）与技术成本（39%），英国圣诞线上消费预计达 269 亿英镑，凸显数字化转型紧迫性。

引言：圣诞消费回暖背后，AI 成零售商转型 “必选项”

尽管圣诞前夕整体需求略显疲软，但英国零售市场仍有望迎来年末消费热潮，“恐慌周末” 预计创造 34 亿英镑销售额，同比增长超 12%；与此同时，Adobe 数字洞察数据显示，2025 年 11-12 月英国线上假日消费将达创纪录的 269 亿英镑，印证零售渠道向数字化转移的长期趋势。

在消费市场波动与渠道变革的双重压力下，零售商正将 AI 视为破局关键。Eversheds Sutherland 与 Retail Economics 联合发布的《Retail Workforce Reimagined: The Transformative Power of AI》报告（覆盖 5 国 250 家零售企业）显示，超七成零售商计划未来 5 年加码 AI 投资，且多数企业能在两年内收回成本。这一趋势背后，是 AI 对零售运营效率、客户体验、劳动力结构的全维度重塑，标志着零售行业正从 “被动数字化” 转向 “主动 AI 赋能”，以应对日益激烈的市场竞争与复杂的消费需求。

一、零售 AI 投资趋势与核心价值

1. AI 投资趋势：高意愿、短回报、强分化

零售行业的 AI 投资正呈现 “规模化启动 + 结构化分化” 的鲜明特征，投资意愿与回报预期形成良性循环：

• 投资意愿集中释放：74.8% 的零售商明确计划未来 5 年增加 AI 投资，其中 68.8%（净余额）将在两年内落实加码，显示 AI 已从 “试点探索” 进入 “规模化落地” 阶段，成为零售商的战略优先级；

• 回报周期明确可控：超半数（50%+）投入 AI 的零售企业预计两年内实现投资回报（ROI），短周期回报预期降低了企业的投资顾虑，进一步推动资金向 AI 倾斜；

• 预算分配结构化：AI 投资并非孤立布局，而是深度嵌入零售企业的整体数字化转型计划 —— 平均而言，零售商将 30% 的数字转型与创新预算投向 AI 相关领域，其中大中型企业的分配比例更高，显示规模效应对 AI 投资的支撑作用；

• 渠道差异显著：线上及混合模式零售商的 AI 预算，比以线下门店为主的零售商高出约 50%，这一差异源于线上渠道对数据驱动、智能决策的需求更迫切，而线下零售商仍需平衡门店运营与数字化升级的资源分配。

2. 劳动力影响：从 “替代焦虑” 到 “价值升级”

与大众对 AI “替代就业” 的担忧不同，零售行业领导者对 AI 的劳动力影响普遍持乐观态度，核心聚焦 “岗位升级” 与 “价值提升”：

• 工作内涵优化：在受访市场中，英国零售领导者对 “AI 推动更有意义、高附加值工作” 的认同度最高（94%），美国紧随其后（86%），意味着 AI 将逐步替代重复性、事务性工作（如库存盘点、基础客服），让员工聚焦更具创造性的任务；

• 岗位向客户中心化转型：82.4%（净余额）的零售领导者预计，AI 将推动岗位更聚焦客户需求，例如通过 AI 分析客户偏好，员工可提供个性化推荐、深度服务等，提升客户体验与忠诚度；

• 技能与薪酬升级：66.8%（净余额）的受访者认为，AI 将提高高技能、高薪岗位的占比 —— 这一趋势将推动零售劳动力结构从 “基础操作型” 向 “技术赋能型” 转型，倒逼员工提升数字技能与服务能力。

3. 生产力跃升：长期增速明确，分阶段释放价值

Retail Economics 在报告中的建模预测显示，AI 将成为零售行业生产力增长的核心引擎，价值释放呈现 “逐步加速” 的特征：

• 第一阶段（2025-2030 年）：AI 从试点融入全面运营，推动人均销售额年增速从当前水平提升至 4%-6%，核心驱动因素包括智能库存管理、个性化营销、自动化客服等基础 AI 应用的普及；

• 第二阶段（2030-2035 年）：随着 AI 技术成熟（如生成式 AI、数字孪生的深度应用），人均销售额年增速将进一步提升至 6%-9%，AI 对供应链协同、全渠道运营、消费趋势预判的赋能价值全面释放；

• 增长逻辑清晰：生产力提升的核心并非单纯的 “替代人力”，而是通过 AI 优化全链路运营效率（如降低库存周转天数、提升营销转化率）、放大员工的服务价值，实现 “技术 + 人力” 的协同增效。

4. 核心障碍：四大瓶颈制约 AI 落地速度

尽管投资意愿强烈，但零售企业在 AI 落地过程中仍面临多重阻碍，四大核心问题尤为突出：

• 数据隐私与合规顾虑：42% 的受访者将其列为首要障碍 —— 零售行业积累了大量客户个人信息、消费数据，AI 应用需平衡数据价值挖掘与隐私保护，合规成本与风险让部分企业犹豫；

• 现有系统整合难度：42% 的企业提及系统整合问题 —— 多数零售商的 IT 架构由多个老旧系统组成，AI 工具的接入需解决数据打通、接口适配等问题，技术改造难度大、成本高；

• 技能短缺缺口：40% 的企业面临相关技能不足的困境 —— 既懂零售业务又掌握 AI 技术的复合型人才稀缺，内部员工技能升级速度难以匹配 AI 落地需求；

• 技术投入成本：39% 的受访者担忧技术成本过高 ——AI 模型开发、算力支持、系统改造等前期投入较大，中小企业的资金压力尤为明显，制约了行业整体 AI 渗透率的提升。

此外，报告还指出一个关键矛盾：尽管零售商加大 AI 投资，但仍有半数企业难以清晰解释算法在招聘、薪酬、排班等核心人力资源环节的影响，反映出 AI 治理与应用透明度的不足，可能成为后续落地的潜在风险。

二、零售商加码 AI 的底层驱动力

1. 核心逻辑：应对行业痛点，实现 “效率 + 体验” 双提升

零售行业面临的渠道分化、需求多变、成本高企等痛点，与 AI 的技术优势形成精准匹配，构成投资的核心驱动力：

• 效率优化需求：传统零售的库存管理、供应链调度、门店运营等环节依赖经验决策，效率低、误差高；AI 通过数据分析可实现智能库存预警、动态补货、最优排班，降低运营成本与资源浪费；

• 体验升级需求：消费者对个性化服务、便捷购物流程的需求日益强烈，AI 可通过用户画像分析提供定制化推荐、智能客服实时响应、全渠道无缝衔接等服务，提升客户满意度与复购率；

• 竞争突围需求：零售行业竞争白热化，价格战与同质化竞争难以持续，AI 成为差异化竞争的关键 —— 具备 AI 赋能能力的零售商可更快响应市场变化、精准捕捉消费趋势，形成核心竞争力；

• 数字化转型需求：线上消费占比持续提升，零售商需打通线上线下数据，实现全渠道协同，而 AI 是数据价值转化的核心工具，能让数字化转型从 “形式” 走向 “实效”。

2. 投资分配逻辑：聚焦高价值场景，平衡短期回报与长期布局

零售商的 AI 预算分配并非盲目扩张，而是遵循 “短期见效 + 长期赋能” 的双轨逻辑，聚焦高价值应用场景：

• 短期回报场景（1-2 年）：优先投入智能客服、个性化营销、库存优化等应用，这些场景技术成熟、落地快、回报明确，能快速验证 AI 价值，为后续投资积累信心；

• 长期赋能场景（3-5 年）：逐步布局供应链数字孪生、生成式 AI 内容创作、智能门店机器人等前沿应用，这些场景能构建长期竞争壁垒，但需要更长的技术迭代与数据积累周期；

• 预算倾斜逻辑：大中型企业与线上零售商的预算更充足，可同时布局短期与长期场景；中小型企业与线下零售商则更侧重短期见效场景，以 “小步快跑” 的方式推进 AI 转型。

3. 劳动力战略逻辑：以 AI 为杠杆，重构 “人力价值”

零售企业对 AI 劳动力影响的乐观态度，本质上是基于 “人力价值重构” 的战略考量：

• 降本而非裁员：AI 替代的是重复性、低价值工作，减少人力浪费，而非单纯削减岗位；同时，高技能岗位的增加能提升整体劳动力产出效率，降低单位成本；

• 人才留存需求：年轻员工更倾向于从事有挑战性、高价值的工作，AI 推动岗位升级能提升员工满意度与归属感，缓解零售行业的人才流失问题；

• 服务质量提升：AI 解放员工的时间与精力，让其能聚焦客户服务、关系维护等核心环节，而优质服务是零售企业的核心竞争力，最终转化为业绩增长。

三、AI 投资对零售生态的多重赋能

1. 对零售商：降本增效、体验升级、竞争突围

AI 投资为零售商带来 “三维价值提升”，推动业务模式从 “规模驱动” 向 “价值驱动” 转型：

• 运营成本优化：智能库存管理降低缺货与积压风险，自动化流程减少人力成本，AI 营销提升转化率与投入产出比（ROI），多维度降低运营成本；

• 客户体验升级：全渠道数据打通实现 “千人千面” 的个性化服务，智能客服提供 7×24 小时实时响应，便捷的购物流程提升消费体验，增强客户粘性；

• 决策能力提升：AI 通过数据分析快速捕捉消费趋势、预判市场变化，帮助零售商做出更精准的商品选型、定价、促销决策，减少经验决策的误差；

• 竞争壁垒构建：率先完成 AI 转型的零售商将形成 “数据 + 技术 + 服务” 的复合壁垒，在价格、体验、效率等维度建立优势，拉开与竞争对手的差距。

2. 对零售行业：推动格局重构，加速数字化转型

AI 投资将成为零售行业格局分化的 “加速器”，推动行业向更高效、更智能的方向发展：

• 行业集中度提升：大中型零售商与线上零售商凭借资金、数据、技术优势，AI 转型速度更快，将进一步扩大市场份额；中小型零售商若无法跟上节奏，可能面临被整合或淘汰的风险，行业集中度将逐步提升；

• 运营模式革新：AI 将推动零售从 “以商品为中心” 转向 “以客户为中心”，从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”，全渠道协同、柔性供应链、个性化服务将成为行业标配；

• 生态协同深化：AI 落地需要上下游协同，例如零售商与 AI 技术提供商、数据服务商、物流企业的合作将更紧密，形成 “零售 + 科技” 的生态协同模式，推动整个产业链的效率提升。

3. 对消费者：获得更便捷、个性化、高品质的购物体验

AI 投资的价值最终将传导至消费者，带来购物体验的全方位升级：

• 个性化满足：AI 分析消费者的购买历史、浏览行为、偏好数据，提供精准的商品推荐、定制化促销，让消费者更快找到心仪商品；

• 便捷性提升：智能客服实时解答疑问、自助结账减少排队时间、全渠道订单同步方便查询与退换货，降低购物时间成本；

• 服务品质优化：员工从重复性工作中解放，能提供更专业、更有温度的服务（如商品讲解、搭配建议），提升购物的愉悦感；

• 性价比提升：AI 优化零售商的运营成本，部分成本节约可转化为更合理的商品价格，让消费者获得更高性价比。

4. 对劳动力市场：推动技能升级，创造高价值就业

AI 并非零售劳动力的 “替代者”，而是 “升级催化剂”，将推动劳动力市场的良性发展：

• 技能需求转型：市场对基础操作型人才的需求减少，对数字技能（如 AI 工具操作、数据分析）、服务技能（如个性化沟通、问题解决）的需求增加，倒逼劳动者提升自身能力；

• 薪酬结构优化：高技能岗位占比提升将推动零售行业整体薪酬水平的优化，改善行业 “低薪、高流动” 的现状；

• 就业质量提升：工作内容从重复性劳动转向高价值服务，提升就业的尊严感与成就感，吸引更多优秀人才进入零售行业。

四、AI 驱动零售行业进入 “智能竞争” 时代

1. 竞争格局：从 “同质化” 到 “差异化”，从 “规模” 到 “智能”

AI 将彻底改变零售行业的竞争维度，推动格局向 “智能驱动” 分化：

• 竞争核心转变：行业竞争将从 “价格战”“渠道战” 转向 “技术战”“体验战”，具备 AI 赋能能力的零售商能更精准地捕捉需求、优化运营、服务客户，形成差异化优势；

• 中小零售商生存策略：中小型零售商难以单独承担 AI 转型的成本与风险，可能通过 “抱团合作”“第三方 AI 服务接入” 等方式实现低成本转型，聚焦细分品类或区域市场，形成差异化竞争力；

• 跨界竞争加剧：科技公司与零售企业的边界将进一步模糊，科技公司可能通过 AI 技术赋能进入零售领域，或与传统零售商深度合作，推动行业竞争多元化。

2. 运营模式：全链路智能化，构建 “数据 - 决策 - 执行” 闭环

AI 将渗透零售运营的每一个环节，构建全链路智能运营模式：

• 采购与库存：AI 预判消费趋势，指导商品采购与库存调度，实现 “以销定产”，降低库存成本；

• 营销与销售：AI 精准定位目标客户，生成个性化营销内容，优化营销渠道与时机，提升转化率；

• 供应链与物流：AI 实时监控供应链状态，动态调整物流路线与配送方案，提高配送效率、降低物流成本；

• 门店运营：智能排班优化人力配置，门店机器人辅助导购与库存盘点，提升门店运营效率；

• 客户服务：智能客服处理基础咨询，人工客服聚焦复杂问题，实现 “AI + 人工” 的协同服务。

3. 人才需求：复合型人才成为核心，技能升级成必然

零售行业的人才需求结构将发生根本性变化，“懂业务 + 懂技术” 的复合型人才成为稀缺资源：

• 招聘方向转变：企业将更多招聘具备数据分析、AI 工具操作、数字营销等技能的人才，同时重视员工的学习能力与适应性；

• 内部培训强化：为应对技能短缺，零售商将加大内部培训投入，推动现有员工技能升级，例如开展 AI 工具使用、数据分析等培训课程；

• 组织架构调整：可能设立专门的 AI 部门或数据部门，统筹 AI 战略落地，同时推动组织架构扁平化，提升决策效率，适应快速变化的市场。

五、突破 AI 落地瓶颈，加速价值释放

针对数据隐私与合规顾虑，零售商需建立 “合规优先” 的 AI 应用原则：明确数据采集、使用、存储的合规流程，通过加密技术、权限管控等方式保护客户数据；同时，积极参与行业合规标准制定，确保 AI 应用符合当地法律法规，降低合规风险。

面对现有系统整合难度，可采取 “分步整合 + 模块化接入” 的策略：优先打通核心业务系统（如 ERP、CRM）的数据，避免一次性改造的高风险；选择具备灵活接口的模块化 AI 工具，逐步替代老旧系统功能，实现平滑过渡；必要时与专业的 IT 服务商合作，提升系统整合的效率与成功率。

为解决技能短缺问题，需构建 “外部招聘 + 内部培养” 的双渠道人才体系：外部招聘复合型 AI 人才与数据人才，弥补核心能力缺口；内部开展常态化培训，针对不同岗位设计定制化培训课程（如门店员工的 AI 工具操作培训、管理人员的数据分析培训），同时建立激励机制，鼓励员工主动提升技能。

针对技术成本高企，中小企业可采用 “轻量化、低成本” 的 AI 应用方案：优先选择 SaaS 模式的 AI 服务（如第三方智能客服、云原生库存管理工具），降低前期投入；聚焦高回报的核心场景，避免盲目扩张 AI 应用范围；联合其他中小企业抱团采购，分摊成本。

此外，针对 AI 治理与透明度不足的问题，零售商需建立清晰的 AI 治理模型：明确算法决策的责任主体，制定算法使用的规章制度，确保算法在招聘、薪酬等敏感环节的透明度与公平性；同时，加强与员工、消费者的沟通，解释 AI 的作用与影响，消除误解与疑虑。

六、未来展望：2025-2035 零售 AI 的演进路径

1. 短期（2025-2027 年）：基础 AI 应用规模化落地

• 核心应用普及：智能客服、个性化营销、库存优化、自助结账等基础 AI 应用在大中型零售商中全面落地，成为行业标配；

• 技能培训启动：零售商大规模开展内部技能培训，员工数字技能水平显著提升，高技能岗位占比逐步增加；

• 中小零售试水：部分中小型零售商通过第三方服务接入 AI 工具，在核心场景（如线上营销、库存管理）实现初步智能化。

2. 中期（2028-2030 年）：AI 深度融入全链路运营

• 前沿技术应用：生成式 AI 用于商品文案创作、营销内容生成，数字孪生技术优化门店布局与供应链协同，AI 在零售运营中的渗透率大幅提升；

• 全渠道协同深化：AI 打通线上线下全渠道数据，实现 “千人千面” 的全场景个性化服务，消费者体验无缝衔接；

• 行业格局分化：头部零售商凭借 AI 优势进一步扩大市场份额，中小型零售商形成差异化竞争格局，部分低效企业被淘汰。

3. 长期（2031-2035 年）：智能零售生态成熟，AI 成为核心竞争力

• 生态化运营：零售商构建 “AI + 数据 + 供应链 + 服务” 的完整智能生态，能快速响应市场变化与消费需求；

• 劳动力结构稳定：高技能、高价值岗位成为零售行业的主流，员工与 AI 协同工作的模式成熟，就业质量显著提升；

• 行业标准形成：零售 AI 的应用标准、数据合规标准、人才评价标准逐步完善，推动行业健康可持续发展；

• 全球竞争加剧：具备领先 AI 能力的零售企业开始参与全球竞争，推动零售 AI 技术与模式的国际化输出。

七、结语：AI 赋能，零售行业迈入 “价值创造” 新纪元

Eversheds Sutherland 与 Retail Economics 的报告清晰揭示，AI 已从零售行业的 “可选技术” 转变为 “必选战略”，超七成零售商的加码投资将推动行业进入 “智能竞争” 时代。这一转型的核心意义，不仅在于提升运营效率、降低成本，更在于重构零售的 “价值创造” 逻辑 —— 从 “以商品为中心” 转向 “以客户为中心”，从 “规模驱动” 转向 “价值驱动”，从 “经验决策” 转向 “数据驱动”。

尽管面临数据隐私、系统整合、技能短缺、成本压力等多重挑战，但零售商的投资意愿、明确的回报预期与技术的持续迭代，已为 AI 落地铺平道路。未来，零售行业的竞争力将不再取决于门店数量、商品种类等传统指标，而在于 AI 赋能下的效率、体验与创新能力。

对零售商而言，成功的关键在于平衡 “短期回报” 与 “长期布局”，在快速落地基础 AI 应用的同时，构建核心技术能力与人才储备；对劳动力而言，需主动拥抱技能升级，适应行业发展趋势；对消费者而言，将持续享受 AI 带来的更便捷、个性化、高品质的购物体验。

AI 驱动的零售转型，不仅将重塑行业格局，更将深刻改变人们的消费方式与就业模式，推动零售行业迈入更智能、更高效、更具价值的新纪元。

END