零售业中的人工智能管理：从人工智能试点到零售和消费品价值创造引擎

Konrad Wolfenstein

19分钟前

零售业的人工智能管理：从人工智能试点到零售和消费品价值创造引擎——图片来源：Xpert.Digital

试点阶段结束：那些只测试人工智能而不扩大其规模的人，实际上是在为竞争对手的发展提供资金。

从营销炒作到硬性基础设施：为什么“托管人工智能”是零售和消费品行业新的运营基础。

美国与欧洲：零售业人工智能主导地位的两条截然不同的道路

长期以来，零售业的人工智能一直被视为创新部门的试验场：这里一个聊天机器人，那里一个孤立的预测模型。但这种不加承诺的试点项目时代即将结束。鉴于利润率处于历史低位、供应链不稳定以及数据格局分散，零售商和消费品制造商面临着一个严峻的现实：那些今天仅仅测试人工智能而不将其规模化应用的企业，从中长期来看，实际上是在为竞争对手的增长买单。

许多公司面临的核心问题并非缺乏数据，而是无法迅速将数据转化为盈利决策。零售业“数据丰富，决策匮乏”。销售数据、库存水平、客户会员卡信息和线上行为等数据被分散在各个系统中，而促销、定价或补货等决策往往仍然依赖于直觉或过时的电子表格。

“托管式人工智能”的概念正是在此标志着范式转变。它摒弃了以往认为所有人工智能项目都必须是耗时耗力的大规模IT工程的观念。相反，人工智能被理解为一种工业基础设施——一个整合了算法、数据治理和运营流程的托管平台。其目标不再是令人着迷的技术概念验证，而是可衡量的价值实现时间：针对贸易支出优化或供应链韧性等复杂问题的解决方案，必须在几天内而非几个月内产生效益。

本文探讨了向托管式人工智能平台（例如 Unframe）转型为何对行业的生存至关重要。我们将分析这种转型如何大幅降低预测误差，为何自行构建人工智能解决方案往往会成为一个代价高昂的陷阱，以及欧洲企业如何在严格的监管环境下获得相对于美国的竞争优势。这不再是科幻小说，而是智能产业化作为价值创造新标准的现实。

适合：

Unframe：面向消费品和零售业的托管人工智能解决方案

从营销术语到基础设施问题：零售业中的“托管人工智能”究竟意味着什么

乍一看，“托管式人工智能”似乎是科技营销领域的下一个流行语。然而，对于零售和消费品公司而言，它实际上描述的是一种深刻的转变：从零散的人工智能试点项目转向将人工智能作为一种高效的基础设施层，贯穿促销、供应链、定价、门店运营和客户体验等各个环节。

从本质上讲，区分炒作和可衡量的附加值的关键在于以下三个特征：

首先，人工智能被视为一个可管理的平台，而非一个项目。与其针对每个问题组建新的概念验证团队，不如建立一个统一的人工智能层，该层整合了数据、模型、治理和集成，并可重复用于不同的用例。
其次，价值实现时间变得越来越重要。鉴于当前零售业的利润率和竞争现状，传统的“需要数月才能推出首个有效解决方案”的方法几乎不可行。提供行业特定构建模块的平台——例如，用于贸易促销优化、需求预测或门店分析的平台——能够在几天内而非几个月内实现解决方案，因为70%到80%的逻辑已经预先构建，只需映射到具体的数据和流程即可。
第三，“托管”不仅仅指运行。它涵盖持续监控、再培训、性能优化、安全和合规性处理，以及与现有工作流程和授权系统的集成。对于决策者而言，关键在于决定整体解决方案经济价值的并非单个模型，而是其可保证且可审计的运行状况。

对于像 Unframe这样将自己定位为零售和消费品托管 AI 平台的供应商来说，这种转变正是杠杆点：他们解决了大多数公司目前正在努力解决的结构性扩展问题，并将其与可重用的、特定领域的解决方案的经济逻辑结合起来。

贸易的结构性困境：数据丰富，决策匮乏。

为什么零售业对人工智能管理解决方案的需求如此迫切？从经济角度来看，该领域有三大发展趋势相互交汇，彼此促进。

首先，零售商和快速消费品制造商正面临着前所未有的海量数据，同时系统架构也高度分散。销售、定价、库存、营销活动、会员忠诚度以及线上互动数据分别存储在不同的系统中，这些系统通常是ERP、POS、CRM、数据仓库、电商平台以及基于Excel的子账簿等多种系统的组合，并且这些系统已经发展了几十年。分析表明，许多欧洲零售商在不同渠道和国家运营着多个集成度低的数据孤岛，这严重阻碍了他们对客户、库存和利润率的统一了解。
其次，消费者期望的增长速度远超企业内部能力的提升。现有研究表明，越来越多的消费者已开始积极地将人工智能融入购物流程，例如，获取灵感、进行产品比较或实现个性化定制。与此同时，实体零售仍然至关重要：超过三分之一的受访消费者仍然偏爱在实体店购物，部分原因是他们希望亲眼看到并试用产品，并重视即刻拥有产品的体验。这加剧了全渠道能力的压力：消费者期望在应用程序、网站、社交媒体、电商平台和实体店等各种渠道获得一致的体验。
第三，该行业持续面临利润率压力。人员、租金和物流成本的上涨，加上价格比较平台带来的价格敏感性和高度透明度，使得行业效率提升的空间非常有限。因此，人工智能不再被视为一项无关紧要的创新项目，而是日益成为提高预测准确性、库存周转率、贸易支出收益率和平均订单价值的关键工具。

结果：许多零售商都反映存在一个根本性的缺失——缺乏跨所有渠道和合作伙伴的、一致且值得信赖的360度客户、库存和盈利能力视图。数据碎片化、沿用已久的流程以及临时性的IT项目导致零售商拥有海量数据，但决策能力却十分有限。而这正是托管式人工智能平台理念的用武之地：解决方案并非依赖于单个算法，而是通过统一数据、协调模型并将决策建议转化为可执行工作流程的架构来实现。

为什么零售业中这么多人工智能项目都失败了——以及“真正有效的人工智能”有何不同。

零售业众多董事会成员和首席信息官回顾过去几年在人工智能领域的投资，却发现这些投资并未转化为可衡量的业绩提升。大型咨询研究表明，只有约四分之一的公司能够将人工智能项目从试点阶段扩展到实际应用，并释放实质性价值，而约四分之三的公司尚未实现切实可见的投资回报率。根本原因分析值得关注：约70%的问题并非出在技术层面，而是出在流程、组织和治理方面。

应用于零售业，这意味着：瓶颈很少在于需求预测算法的质量，而在于以下问题：

缺乏端到端的使用案例责任（IT部门、业务部门、数据科学部门、财务部门之间），
数据责任和质量不明确
销售、采购、财务和门店运营方面的变革管理存在缺陷
项目逻辑针对概念验证进行了优化，而不是针对运行时和可扩展性。

原文中提到的数据——决策者中很大一部分人无法全面了解客户数据、企业对自身在全公司范围内推广人工智能的能力缺乏信心、以及组织缺乏超越概念验证阶段的能力——恰恰反映了这种模式。这些数据与总体研究结果相符，即尽管个性化和人工智能被认为是增长的关键驱动因素，但只有少数公司在各个职能部门和国家/地区真正落实了这些能力。

因此，“真正有效的AI”与其说是通过轰动性的模型创新而实现，不如说是通过一致的产业化逻辑而实现：

人工智能解决方案已牢固地集成到核心流程（例如促销计划、补货、供应商评估）中，而不是作为单独的分析工具。
输出结果以行动为导向（例如，具体的行动计划、价格建议、订单建议），并且可以在现有系统中进行编辑和追溯。
结果可解释且可审计——这对财务、审计、合规和监管要求至关重要，尤其是在欧洲。
该平台负责监控、绩效衡量、再培训和治理，而不是在项目中临时组织这些工作。

托管式人工智能平台在技术和组织层面实现了这一逻辑。对于零售商而言，关键区别在于：无需每次都组建新的团队，而是可以在同一平台上运行不断增长的人工智能应用组合，这些应用共享数据模型、角色、策略，并与现有技术栈无缝集成。

平台而非拼凑式方案：托管式人工智能堆栈的经济学

许多零售商和消费品制造商最初都是通过一些零散的解决方案来积累人工智能经验的，例如电子商务中的推荐引擎、供应链中的独立需求预测以及用于客户服务的聊天机器人。虽然这些独立的解决方案能够带来局部效益，但同时也造成了隐形的技术债务：需要并行维护的多个模型、数据管道、访问控制概念和监控机制。

从经济角度来看，有很多理由支持将这种格局整合到一个通用的、可管理的 AI 技术栈中：

首先，每个新增用例的边际成本降低。对数据集成、身份和访问管理、可观测性和合规性的初始投资，在许多用例中都能获得回报。进一步解决方案所需的额外工作量（例如，将纯粹的促销优化扩展到包括供应链中人工智能支持的异常检测）也显著减少。
其次，它建立了一个治理层，使风险可控。不再是十个不同的模型各自运行，数据版本各异，职责不清，而是由一个中央机构来控制数据质量、权限、审计跟踪和事件处理。对于数据保护要求严格、监管压力巨大的欧洲公司而言，这通常是一项至关重要的验收标准。
第三，集成不再是障碍，而是优势。专为广泛连接而设计的托管式人工智能方法——“任何SaaS、任何API、任何数据库、任何文件”——解决了零售业异构环境的核心问题：传统ERP系统、行业特定解决方案、内部开发的数据仓库、云服务以及本地Excel流程。对于业务部门而言，这意味着人工智能解决方案可以直接应用于现有工作场景——例如贸易促销系统、供应商门户、门店仪表盘——而无需创建新的界面。
第四，一种新的以运营支出为导向的融资路径应运而生。企业无需再为一次性人工智能项目承担高额的资本支出，而是可以选择将成本与应用普及和价值贡献更紧密挂钩的使用模式。这在投资预算受到严格控制的波动市场中尤其具有吸引力。

对于像 Unframe 这样的供应商来说，这种平台重点意味着他们主要不是与单个工具竞争，而是与谁将成为零售和消费品领域占主导地位的 AI 协调者竞争——这类似于基础设施领域的大型云平台。

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开放式人工智能平台如何成为竞争优势：为什么整合正成为零售业的关键问题

促销和定价作为提升回报率的杠杆：人工智能驱动的贸易支出优化

促销和定价决策是零售和消费品行业最重要的经济杠杆之一，而这些决策往往依赖于人工操作，且流程发展历史悠久。大型快速消费品公司的贸易支出预算占销售额的百分比高达两位数；因此，即使效率和准确性方面只有微小的提升，也会对息税前利润和现金流产生巨大影响。

针对消费品行业人工智能应用的研究表明，人工智能，尤其是生成式人工智能，在市场营销、研发和供应链管理领域的应用已十分广泛：全球约三分之二的消费品公司都在使用生成式人工智能工具，而且更多公司正在为此制定相应的预算。分析表明，人工智能可以将营销投资回报率提高约30%，将预测误差降低高达65%，并将供应链流程效率提高约20%。应用于促销活动，这意味着更精准的营销策略、更准确的销量和提升预测、更少的缺货情况以及更高效的预算分配。

博士研究领域中特定的人工智能管理解决方案旨在实现整个生命周期的产业化：

将经销商反馈、历史促销数据、销售和财务数据集中到一个统一的数据模型中。
使用规则集和基于机器学习的异常检测，自动验证促销输入（例如条件、持续时间、渠道）。
模拟 SKU、客户和渠道层面的提升和盈利场景。
自动生成建议和场景对比，供品类经理和重点客户团队使用。
将实际数据持续反馈到模型中，以实现持续改进。

原例中提到的效果——将周期时间从几天缩短到几分钟，并节省数千万美元的贸易支出——在经济上是切实可行的，因为大型快速消费品公司每年在贸易促销和条款方面投入数十亿美元。即使是个位数百分比的优化也能在不影响增长的前提下带来显著的成本节约。

美国和欧洲之间存在差异：在美国，促销和折扣机制深受全国连锁店和复杂的会员忠诚度计划的影响；每个客户的数据深度通常更深，企业也更愿意进行激进的定价和个性化实验。而在欧洲，企业越来越注重在个性化与数据保护和公平性之间取得平衡；与此同时，零售格局更加分散，形式多样，且具有各国特有的特点。托管式人工智能解决方案必须反映这些差异——从数据来源和法规到不同的关键绩效指标逻辑。

弹性供应链和供应商管理：从被动应对到预测性控制

由于地缘政治紧张局势、需求波动、可持续发展法规以及不断提高的消费者期望，零售业的供应链正变得日益复杂。传统的规划方法已接近极限；任何误判都可能迅速导致库存积压、报废或缺货等情况。

基准研究表明，人工智能应用能够显著降低预测误差，并显著提高供应链流程效率——例如，将预测误差降低高达三分之二，并将供应链效率提高约五分之一。对于零售商而言，这意味着：更低的安全库存、更高的空间利用率、更少的营运资金占用以及更高的商品可用性。

用于供应链和供应商管理的托管式人工智能解决方案通常集成了多个构建模块：

需求预测不仅考虑历史销售数据，还考虑促销活动、天气、事件、竞争对手的活动和在线信号。
沿供应链进行异常检测，及早预警需求异常、交货延迟、产能瓶颈或质量问题。
利用人工智能技术进行采购和供应商分析，根据绩效、风险、可持续性和合规性来评估供应商。
文档、证书、审计流程和合同管理的自动化工作流程。

经济逻辑显而易见：提前一天预见即将出现的短缺或库存过剩，就能增加应对措施的空间并降低成本。在供应链风险直接影响品牌认知和客户忠诚度的今天，预测性管理已成为一项战略差异化优势。

区域差异正在推动对托管式人工智能的需求：在欧洲，供应链和可持续发展法律等监管举措正在推动更高的透明度和更完善的文档记录，这为人工智能驱动的供应商和合规性分析提供了支持。而在美国，灵活性、速度和成本效益才是重中之重；动态库存分配、全渠道履约和当日达物流等应用场景占据主导地位。能够同时满足这两个地区需求的托管式人工智能方案，将显著扩大其潜在市场。

全渠道个性化和客户体验：提升客户终身价值，而非增加广告压力

消费模式并非简单地从“线下”转向“线上”，而是正在向混合型客户旅程发展。目前的零售研究表明，相当一部分消费者已经积极使用人工智能来规划或执行购买，超过半数的消费者表示未来愿意尝试人工智能购物。与此同时，许多消费者希望能够通过多种渠道（包括社交媒体、应用程序、电商平台和实体店）与品牌和零售商互动，并获得一致的体验。

与此同时，实体零售依然重要：更多受访者更倾向于实体店购物而非纯粹的线上购物，尤其因为他们希望能够亲眼看到、亲手触摸、试穿并立即将商品带回家。对于零售商而言，这意味着个性化不应仅限于电商，而应贯穿所有渠道——从个性化的应用程序优惠和店内数字助手，到结账时的个性化客户互动。

人工智能驱动的全渠道个性化正是基于此：它整合来自线上渠道的行为数据、来自销售点系统的交易数据、会员信息以及（在适用情况下）外部信号，并将这些数据转化为针对每位客户、每个渠道和每个情境的具体推荐、内容和优惠。与传统规则集不同，现代人工智能模型能够识别出人类分析师难以发现的模式，例如产品、时间、渠道和价格范围的组合。

从经济角度来看，这意味着更高的平均订单价值、更高的转化率、更低的客户流失率和更高的复购频率。零售和消费品行业的研究表明，使用人工智能驱动的个性化服务的公司能够显著提高每位客户的收入；个性化是人工智能在消费品和零售公司中最重要的价值驱动因素之一。

美国和欧洲在这方面存在显著差异：在美国，消费者历来更愿意分享数据以换取个性化优惠和便利；大型连锁企业的会员系统能够生成深度、个性化的数据集。而在欧洲，数据保护法规和普遍更为谨慎的态度决定了数据驱动型个性化的机遇和局限性。因此，希望在欧洲取得成功的托管人工智能平台不仅在技术上，而且在监管和沟通方面都必须采取不同的运营模式：更严格地限制数据量、注重透明度、采用隐私保护设计，以及在企业内部或欧盟境内进行数据处理。

智能商店和自主购物体验：零售空间的复兴

尽管近年来许多讨论都围绕着线上零售的增长展开，但如今已显而易见，实体店仍然是最重要的销售渠道，同时也是人工智能解决方案的试验场。零售商仍然看到实体店蕴藏着巨大的增长潜力，并正在利用人工智能来释放这种潜力。

人工智能驱动的门店分析是关键领域之一。目前零售业的调查显示，很大一部分公司已经在使用人工智能进行门店分析和洞察——这通常是其在实体店的主要应用场景。零售商利用计算机视觉、传感器数据和预测模型，优化门店布局、产品陈列、员工排班和补货。其优势包括提高销售效率、缩短顾客等待时间以及改善产品供应。

第二个领域是减少损耗和欺诈。零售商和消费品公司正在利用人工智能来检测自助结账机、商品流通和退货环节的异常情况，从而减少损失。鉴于全球损耗金额高达数千亿美元，这代表着一项重要的经济杠杆。

第三，零售商正在尝试打造自主且“无摩擦”的购物体验——例如，顾客可以拿走商品后直接离开，无需像传统方式那样付款；计费和身份识别等流程则通过传感器和人工智能在后台自动完成。例如，在欧洲，一家大型法国连锁店就通过一家人工智能驱动的“10秒购物，10秒付款”门店证明了此类概念在监管严格的市场中也同样可行。

整合了门店分析、实时库存监控、损耗检测和自主结账流程的托管式人工智能平台，不仅能解决效率问题，还能重新定义店内体验。这为零售商带来了双重机遇：他们既可以提升零售空间的经济吸引力，又能同时打造不完全由价格决定的差异化客户体验。

融入复杂的IT环境：为什么开放式连接是强大的竞争优势

理论上，人工智能驱动的转型听起来很简单；但实际上，由于集成的基本原则问题，它往往难以成功。大型零售公司运营着由来已久的IT架构，其中包含各种不同的ERP系统、分支机构后端、POS系统、电子商务平台、数据仓库和专用应用程序——这些系统通常分布在不同的国家和不同的业务模式中。

一个始终以集成为导向的托管式人工智能方案——这意味着它支持与任何SaaS系统、API、数据库和文件的连接——在此方面具有结构性优势。这是因为它降低了三个关键成本因素：

首先，由于可以使用可重用的连接器和集成模式，而无需每次都从头开始，因此每个项目的集成工作量都会减少。对于希望在价值链上解决数十个人工智能应用场景的零售公司而言，这在经济角度上意义重大。

其次，“IT影子项目”的风险降低。当各部门知道该平台可以连接他们常用的工具和数据源时，他们引入外部的、孤立的解决方案的冲动就会降低，因为这些解决方案之后需要花费大量精力才能集成到整体架构中。

第三，它提高了应对未来变化的灵活性。新的SaaS应用、数据源或云平台可以更快地集成，而无需重新设计AI层。这在美国市场尤为重要，因为其创新步伐非常快；而随着云采用率的不断提高，欧洲市场也日益重视这一点。

对于像 Unframe这样将集成能力作为核心承诺的供应商而言，这使其与小众解决方案相比具有关键的差异化优势。至关重要的是，该平台不仅要在技术上实现连接，还要构建语义桥梁：共享数据模型、统一的身份和角色，以及协调一致的业务逻辑。

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美国与欧洲：两条通往同一目标的AI路径——这对零售决策者意味着什么

2030 年及以后的市场潜力：规模和增长动态

为了评估管理型人工智能在商业领域的经济相关性，值得研究一下零售和消费品行业人工智能的市场预测。

目前，全球零售业人工智能市场规模估计在数十亿美元至两位数美元之间，并保持着极高的年增长率。多项分析预测，到2024/2025年，市场规模将达到个位数至两位数美元，到2030年将增长至数百亿美元，到2030年代初将超过400亿美元，年增长率在20%至30%以上。共同点在于：零售业人工智能正在从利基市场发展成为核心市场，预计未来十年内其规模将增长数倍。

在欧洲，零售业人工智能市场目前估计规模达数十亿美元，预计到2030年及以后将增长至数十亿美元中高个位数。据预测，到2030年代初，欧洲有望占据全球市场约15%至20%的份额。推动这一增长的主要因素是数字化、全渠道扩张、个性化和效率提升——尽管数据保护和合规要求会减缓增长速度，但也会对其产生实质性影响。

与此同时，一个增长更为迅猛的细分市场正在崛起：零售业的生成式人工智能。据估计，到2020年代中期，该市场规模将达到数十亿美元，到2030年代中期有望增长至数百亿美元，年增长率将远超30%。仅在美国，零售业的生成式人工智能市场规模预计将从2020年代中期的数亿美元增长到2030年代中期的数十亿美元。

类似的动态也出现在消费品领域：消费品领域的人工智能市场规模估计为数十亿美元，预计年增长率约为 30%，到本十年末，其潜在规模将达到数十亿美元。

这些数据表明，零售和快速消费品行业托管式人工智能平台的潜在市场不仅涵盖纯粹的人工智能软件许可，还包括集成、数据、治理和运营服务。即使预计只有一部分人工智能支出通过托管平台实现，这也代表着一个价值数十亿美元的多年增长市场。

另一种视角也随之而来：一些分析表明，到2030年，人工智能代理可能会影响或直接控制美国电子商务中两位数百分比的在线销售额。如果相当一部分数字销售增长是由人工智能系统驱动的，那么零售商面临的核心问题不再是是否投资人工智能，而是谁来控制这些代理系统——是内部团队还是外部平台提供商。

美国与欧洲：通往同一人工智能目标的两条不同路径

尽管人工智能在全球商业中的重要性日益凸显，但美国和欧洲的初始条件和发展路径却存在显著差异。

在美国，零售市场集中度更高，大型全国连锁企业和平台拥有庞大的数据集和投资预算。他们强烈愿意大力投资新技术并迅速扩大试验规模。研究表明，绝大多数零售和消费品公司已经在评估或使用人工智能，其中很大一部分公司报告称人工智能对收入和成本产生了积极影响，而且绝大多数公司计划在未来几年进一步增加对人工智能的投资。生成式人工智能已被广泛视为提升客户体验、营销、定价和内部效率的有效手段。

在欧洲，市场更为分散，业态更多样，区域连锁店也更多，监管框架也各不相同。数据保护和数据主权的重要性显著提升，人工智能系统的透明度、可解释性和公平性要求也同样重要。与此同时，欧洲零售商表示，他们正在广泛应用人工智能技术，尤其是在门店分析、个性化和供应链管理方面，而实体店场景在其中扮演着尤为重要的角色。

这些差异对托管人工智能服务提供商有着直接的影响：

在美国，速度、可扩展性和创新至关重要。能够快速实现价值、兼具高度灵活性和多云能力的平台，能够满足市场需求，即使初始投资较高，只要其价值主张看起来合理即可。

在欧洲，可控性、合规性和集成深度至关重要。平台必须证明其能够保障数据主权、区域存储、符合GDPR要求、可审计性以及可靠的治理，同时又不至于过度扼杀创新。

与此同时，市场正在趋于融合：欧洲零售商意识到需要加快创新步伐，而美国企业也日益重视数据隐私、透明度和负责任的人工智能。因此，能够兼顾这两个市场需求的托管式人工智能平台——既能提供快速灵活的解决方案，又能确保高度的治理和合规性——最有可能在两个地区都站稳脚跟。

经济商业案例和融资逻辑：从项目到持续价值创造

对于零售和消费品行业的决策者来说，问题在于：除了通用的增长预测之外，如何具体衡量管理型人工智能的经济价值？

在应用案例层面，基准研究表明，人工智能解决方案能够显著提高营销和定价等领域的投资回报率，大幅降低需求预测误差，并显著提升供应链效率。此外，行业研究也指出，零售业中很大一部分公司通过使用人工智能实现了收入增长和成本降低。由此可见，人工智能并非附加功能，而是提升企业核心损益的关键杠杆。

挑战不在于理论潜力，而在于如何在投资组合层面实现其有效运作。托管式人工智能平台在三个层面提供支持：

首先，它们实现了跨用例的标准化业务案例逻辑。无需单独评估每个用例，而是可以针对促销、供应链、门店运营或个性化等类别建立系统的成本效益模型，每个模型都基于行业数据、公司特定的关键绩效指标和经验数据。

其次，它们允许投资逐步扩展。从目标明确、利润丰厚的应用场景入手——例如人工智能辅助的促销策划或门店分析——平台可以逐步扩展到更多应用场景，而不会损失初始投资。随着更多应用场景基于同一基础设施构建，整体投资回报率也会提高。

第三，它们支持替代性融资模式。基于使用量的定价模式、基于成功的定价模式或混合模式降低了准入门槛，将部分风险转移给了服务提供商，并将支付与实际收益更紧密地联系起来。对于像 Unframe 这样的服务提供商而言，这意味着强有力的参考项目——例如大幅节省贸易支出或大幅减少财务对账所需的人工研究工作量——不仅可以作为营销论据，还可以构成新的、基于价值的定价模式的基础。

从经济角度来看，托管式人工智能将讨论的焦点从“人工智能项目的成本是多少？”转移到“人工智能平台随着时间的推移会产生哪些经常性的价值流，以及这些价值流如何在零售商、制造商和平台提供商之间分配？”。

治理、可解释性和风险：为什么“管理”不仅仅是运营

零售业中，人工智能管理的一个常被低估的方面是治理和风险。影响定价、促销机制、库存、店铺布局或信贷和欺诈决策的人工智能解决方案，会对销售额、利润率、合规性和声誉产生直接影响。因此，人工智能工具和托管式人工智能平台之间的区别不仅在于用户界面，更在于控制机制的深度。

大型人工智能应用研究强调，大多数挑战源于人和组织层面：角色、职责、变革意愿、培训和治理结构。一个内置治理机制的托管式人工智能平台——具备角色和权限模型、清晰的审批流程、审计追踪、跨模型策略和监控功能——能够降低人工智能决策以不受控制且无法追踪的方式渗透到日常运营中的风险。

这一点对欧洲市场尤为重要。在欧洲，数据保护规则、透明度要求和行业特定法规使得人工智能决策的可解释性和可追溯性不仅是良好实践，更是法律义务。当处理个人数据或做出对客户或员工产生重大影响的算法决策时，这一点尤其适用。

因此，那些将治理视为平台核心组成部分（而非附加模块）的托管人工智能提供商，不仅将自身定位为技术合作伙伴，也定位为风险合作伙伴。对于零售商和消费品制造商而言，这意味着他们可以在敏感领域部署人工智能，而无需为每个解决方案构建单独的治理结构。

对决策者的战略启示：零售商如何实现人工智能管理产业化

对于零售和消费品行业的 C 级决策者而言，市场潜力、技术成熟度和组织挑战相结合，产生了一个明确的战略任务：人工智能必须从实验阶段过渡到产业化和投资组合管理阶段。

初期阶段，需要重点关注少数几个与损益表影响显著且高度相关的用例，这些用例同时也是其他应用的“锚点”，例如贸易促销优化、需求预测、门店分析或人工智能支持的财务对账。此类用例对收入、利润率和营运资本具有显著的杠杆效应，同时也适用于构建数据和治理能力，从而惠及其他领域。

与此同时，还需要做出平台选择：是应该自主构建人工智能系统（包括数据工程、机器学习运维、治理和运营等所有相关需求），还是应该依赖提供行业特定解决方案和基础设施的托管人工智能合作伙伴？答案取决于公司规模、现有专业知识、风险承受能力和监管环境等因素。在许多情况下，混合方案更为合理，关键核心能力保留在公司内部，而标准用例和基础设施则通过 Unframe 等平台实现。

至关重要的是，人工智能还必须融入组织内部。它不应局限于数据科学团队或创新实验室，而必须整合到各个业务部门：品类管理、采购、物流、销售、财务和门店运营等部门都需要明确哪些任务由人工智能支持，决策是如何制定和解释的，以及如何衡量绩效。

最后，对发展速度和学习曲线进行务实的评估至关重要。市场预测和成功案例表明，人工智能将在未来几年内对零售和消费品行业产生巨大影响。与此同时，研究表明，大多数公司目前仍在努力实现可扩展的价值。托管式人工智能平台可以通过简化技术和组织结构、缩短价值实现时间以及实现治理的产业化来弥合这一差距。

未来几年，无论是在美国数据密集型和利润率高的市场，还是在欧洲监管严格且市场分散的零售和消费品行业，想要取得成功的公司都必须将人工智能视为其价值链中一个高效且可控的环节，而不是一个项目。因此，战略问题不再是公司是否使用可控的人工智能，而是它们如何持续有效地运用人工智能——以及它们仅仅是提高了效率，还是在零售业中建立了以人工智能为中心的新业务逻辑。

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