AI智能体正在改变零售业的运营方式。与传统软件不同，这种新型智能体可在业务流程中自主执行复杂的多任务操作，包括决策制定、问题解决、环境交互（如库存扫描）以及客户沟通。

在零售领域，AI智能体是现有软件的自然进化。虽然生成式AI已在零售业得到应用，例如以聊天机器人的形式与用户互动，但其仍需人工干预；而AI智能体可以独立完成任务——比如根据客户的语音或文本指令，自动完成线上购物全流程。

要理解零售AI智能体的价值，需先关注零售行业面临的三大核心挑战：客户体验升级需求增长、内部运营效率不足、决策与竞争洞察匮乏。通过在零售软件中集成AI智能体，可有效应对这些问题：

1. 提升客户体验

零售与电商领域的AI智能体正演变为“购物管家”——不仅能精准推荐商品，还能通过情绪识别缓解顾客决策压力。它们能自动预填购物车，对高频日用品实现“无感下单”；例如在选购鞋子时，可根据缓震性、体重等数据智能匹配，降低商品退货率。更重要的是，AI能实时解答顾客疑问，并记忆其偏好，使服务更显温度。

2. 提高效率

零售企业引入AI智能体后，可实现库存审计、客户支持等工作的完全自动化。此外，AI智能体还能执行添加或替换购物车商品、提供独家折扣等操作。提供零售SaaS解决方案的企业也能从中受益：具备智能体功能的零售SaaS工具，相较没有该功能的产品，实用性显著提升。

3. 数据驱动的洞察

融入零售软件的AI智能体具备随时抓取和处理海量数据的能力，有助于企业增强实时洞察能力，从而更好地把握市场趋势、客户偏好及行为模式。

零售AI智能体的应用路径

理论上，AI智能体可覆盖零售业各类场景，但在实际应用中，主要通过以下五种方式将其融入零售系统：

1. 自主研发

自主研发零售AI智能体最适合两类企业：一类是需要复杂一体化解决方案，以实现内部超顺畅运营并提供行业领先客户体验的成熟企业；另一类是原生的AI零售初创公司。对于使用现代技术栈、且尚未拥有庞大客户群的AI初创公司来说，构建零售AI智能体相对简单直接。而行业内的老牌企业则需要将智能体开发纳入更广泛的数字化转型计划中，因为老系统可能尚未做好接入AI的准备，需要做特殊处理，以最大程度降低对现有流程的风险，并确保客户服务不中断。

此外，企业还需面对AI专家和数据科学家的招聘与留存难题、预算问题等挑战。直接聘请外部专家加入团队，共同开发智能体，是应对挑战的有效方式。这种模式既能引入团队缺乏的专业能力，又能节省内部培养成本，同时外部专家通常也具备丰富的变革管理经验，为转型过程保驾护航。

自主开发零售AI的核心利弊如下：

优点：

• 获得完全定制的AI智能体。

• 完全掌控开发流程和数据。

• 定制化AI智能体更灵活，可精准匹配独特业务目标。

缺点：

• 前期投入大。

• 开发与部署耗时。

• 难以找到具备专业知识与能力，同时又能理解业务需求的专家。

2. 外包开发

雇佣第三方开发者设计、开发和部署零售AI智能体。与内部开发不同，企业不直接参与项目管理，而是由外包团队接手项目。

该模式无需像内部自主开发那样投入高额前期成本，但其成功取决于第三方团队的专业能力，以及他们对企业特定业务需求的理解——后者往往最为关键。许多企业选择外包开发专属的AI解决方案，是为了避免打乱原有的系统和流程。上线时也会采取分阶段推进的方式，尽量将风险降至最低。这样既能顺利实现技术升级，也能让企业有足够的时间和空间去适应变化。

这种方法可以最大化预期收益。其整体核心利弊如下：

优点：

• 接触更广泛的人才库。

• 外部专业供应商通常具备完整的工具、流程和人才，开发周期更短。

• 无需承担组织开销（招聘、法律、人力资源），且地区费率差异使成本低于内部开发。

缺点：

• 未来更新与故障排除依赖外部供应商。

• 存在业务需求与供应商执行不匹配的风险。

• 可能需要更长的适应期。

3. 混合模式

AI智能体开发的混合模式允许企业结合外包与内部开发，平衡风险与成本。通常，内部团队制定策略与愿景，确保与现有系统无风险集成，而外包团队负责AI模型的训练与开发。

优点：

• 能较好地平衡上线时间和定制功能需求。

• 引入外部帮助可快速弥补专业能力缺口，同时保留对系统集成的控制权。

• 与内部开发方式相比，混合模式更具成本效益。

缺点：

• 内外团队之间可能存在协调问题。

• 开发周期可能延长。

• 管理混合团队需要额外的学习成本。

值得注意的是，这种模式需确保始终聚焦企业核心业务目标。在这方面也可聘请专业咨询服务，融合内外部开发，并控制外包开发的风险。

4. 购买预构建的AI智能体

市场上已有现成的零售AI智能体解决方案，已经实现可接入企业软件并执行不同功能，如欺诈检测、客户服务、库存管理等。这些智能体基于GPT等大语言模型，可通过API集成到企业现有的ERP或CRM系统中。

这类解决方案多基于任务场景——例如，企业可选择采购库存管理智能体、客户服务智能体、线上营销智能体等零售相关任务模块，或其组合。

优点：

• 实施快速，技术门槛低，数分钟即可安装完成。

• 相较从零开始定制开发，成本更低。

• 在其擅长的特定任务上，表现相对可靠。

缺点：

• 个性化定制空间有限，可能无法有效处理某些业务的特定任务。

• 整合、适应过程可能存在问题，无法获得如内部开发或外包般的全方位支持。

• 同样需供应商持续提供支持。

5. 采用AI即服务（AIaaS）

主流云平台已提供基于云的AI解决方案，零售行业可直接用于构建AI智能体。这些平台内置各种AI能力，例如盘点库存、处理退货、解答客户问题、做个性化推荐等。

它们借助基础模型推理和检索增强生成（RAG）等技术，通过API从企业内部软件（如ERP、CRM等）获取数据，提供快速落地路径。

AIaaS十分适合自动化琐碎的小任务。因此更推荐将AI拆分为多个专用智能体，而不是构建庞大的一体化系统。例如，可单独创建一个负责盘点库存的智能体，专门判断哪些商品快断货；再做一个专门回答产品细节问题的客服智能体，各司其职，效率更高。

优点：

• 部署快速，对基础设施要求低。

• 随着供应商推出新功能，可扩展能力持续增强。

• 无需维持庞大的内部AI部门，节省成本。

缺点：

• 对技术方案的控制力有限，无法根据需求调整解决方案。

• 获得竞争优势的可能性较低，无法构建使企业在行业中实现差异化的定制功能。

• 仍依赖第三方服务提供商提供支持与更新。

未来展望

未来5-10年，零售与电商领域的AI智能体技术将迎来爆发式增长，提前布局是明智之选。随着技术迭代，AI将具备更强的自主决策与自动化执行能力，语音交互、物联网及机器人应用也将加速渗透。

一方面，训练高度个性化AI智能体将推动服务从“标准化”向“千人千面”跃迁，真正实现“懂你所想，予你所需”的体验升级。

另一方面，自助服务终端的普及与AR技术的成熟，正悄然重塑“人-货-场”关系——线上购物更沉浸，线下体验更智能，全渠道融合将催生零售新范式。

而抢占先机的企业将构建长期竞争优势：具备用户行为追踪与自我迭代能力的AI智能体，不仅能打造极致个性化的服务闭环，更能通过数据资产沉淀，在未来竞争中筑起护城河。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。