LLM 到 ROI ： 如何在零售业中扩展 General AI

标题：如何在零售业规模化生成式人工智能（Gen AI）以提升ROI

文章概述了生成式人工智能（Gen AI）在零售行业的潜力与应用，强调了快速行动以抓住机会的重要性。Gen AI技术有望为零售行业带来巨大的经济价值增长，预计能够增加1.2至1.9个百分点的行业利润率，并可能将数十亿的价值提升到数万亿。

在过去一年中，大多数零售商开始在零售价值链的不同环节试验多种Gen AI应用场景。然而，尽管许多公司正在探索和扩展Gen AI解决方案，但只有少数实现了技术的全面潜力。关键在于两个领域：一是专注于特定领域的Gen AI用例，而不是在各种场景中分散资源；二是从试点阶段顺利过渡到大规模部署，这需要不仅仅是数据优先和技术创新，还需要在组织层面进行重大的变革以支持广泛的AI采纳。

文章还指出，大多数零售高管（90%）已经开始实验并扩大优先级用例的Gen AI解决方案，这些实验影响了其他AI计划。64%的零售领导者表示已经进行了增强内部价值链的Gen AI试点，而26%的领导者已经在这一领域扩展了Gen AI解决方案。此外，82%的零售商进行了与客户服务翻新的Gen AI用例试点，其中36%已经扩展到这一领域。

随着现成的Gen AI工具变得越来越普遍，超过一半的受访者（60%）选择了现成平台，尽管在采购和商业领域，第三方Gen AI解决方案的采用率较低。随着Gen AI平台市场的成熟，预计未来一年零售业的Gen AI预算会增加。同时，有10%的零售商采取观望态度，计划在具备更完善服务的平台出现后再引入Gen AI。

文章进一步详细阐述了Gen AI如何通过提升生产力和效率来改变零售价值链中的各个步骤，包括营销、商业化、分销和后台工作。例如，Amazon推出了一款AI图像生成工具，通过生成更真实的场景图片来改善广告点击率，提高了工作效率。此外，Mercado Libre使用Gen AI工具自动完成重复任务，提升了开发团队的工作满意度和生产力。

文章最后总结了Gen AI在零售业的潜在应用及其对决策过程的影响，强调了通过快速部署现成工具实现快速收益的可能性，并提出了一种通过自动化和智能化优化整个价值链决策的路径。通过利用Gen AI技术，零售商能够实现更高效、精准和个性化的决策，从而提高利润率和客户满意度。