深度解析AI大模型在零售行业的核心应用场景

先从零售行业说起。泛零售这个概念覆盖很广，商超、鞋服、美妆、餐饮、家居、食品、快消……只要是面向消费者卖东西的，基本都可以归进来。而在这个行业里，“人、货、场”是永远绕不开的三个核心要素——任何零售业务，用这个框架去拆解，基本都能看清楚脉络。只不过不同细分领域，侧重点各有不同：

• 鞋服企业，既要自己研发生产，也要自己开店或通过电商平台卖货；
• 商超企业，不用操心研发和生产，但采购、仓储、物流一个都不能少，再通过线下门店或线上小程序完成销售；
• 快消企业，自己搞定研发和生产，但通常不自己开门店，而是走商超、电商平台或其他渠道。

对零售企业来说，除了“人、货、场”这三块核心业务，内部办公也是相当重要的一环。下面，我们就沿着这四个业务方向，仔细看看AI大模型到底是怎么给它们赋能的。

零售行业的应用场景实在太多，这里不做穷举，只挑商业价值和可行性都足够高的核心场景来展开。

人：营销与服务

智能导购

很多零售企业都会搭建线上导购团队——用企业微信就能完成。这个方向是对的，但实际操作中问题很多：导购不可能对每个产品都了如指掌，面对客户的咨询，经常给不出准确答复，白白丢掉成单机会；同时，导购的工作效率和时长都有上限，每天能服务的客户数也有限；更不用说导购的流失率了，新来的人还得重新熟悉产品、重新培训，成本居高不下。

这些问题，其实可以通过一套智能导购系统来解决——一个多智能体系统（multi-agent system）。

在整个系统中，导购Agent站在最上层，辅助人类导购与消费者沟通。它得具备扎实的产品专业知识，能精准识别用户意图，还能用特定的语气和风格来作答。当用户问到某些超出导购Agent知识范围的特定问题时，它会把问题自动路由给后台最合适的专家Agent——比如产品专家Agent、售后专家Agent、营销活动专家Agent。专家Agent检索结果后返回给导购Agent，导购Agent再进行总结输出。

同时还有一个AI对话分析Agent，负责分析对话内容、提取关键词、识别用户情绪。

这套系统下来，导购的工作效率能大幅提升，同时导离职的影响也会小得多。

营销活动Agent

一个完整的营销活动，可不仅仅是“发个广告”那么简单。它包括营销计划撰写、目标人群选择、预算分配、渠道和素材准备、策略执行与统计等一系列环节。企业在营销活动中遇到的痛点，往往集中在这么几个地方：

• 制定营销计划时，需要做大量数据查询和计算，还得跨部门反复沟通、对齐，以及撰写繁重的计划文档；
• 营销创意和素材制作成本高，每个渠道、每个细分用户群都要设计不同的创意；
• 策略配置繁琐，细分人群越多，配置就越复杂；
• 活动结束后，还需要大量时间收集数据、计算指标、写总结报告。

大模型在规划、分析和总结上的能力，恰好可以用来解决这些问题。通过构建一套多智能体系统，营销活动的效率可以显著提高。

根据营销目标，帮助营销部门查询各项关键数据，自动生成营销计划，确定目标客群、渠道、创意方向、预算分配和策略。同时，它还负责将各种指令下达给其他智能体。

接收营销计划智能体的指令，对接会员CRM或CDP等系统，自动提取目标人群。

接收指令后，根据目标渠道、创意形式和内容风格的要求，自动生成对应的营销素材。下一小节还会对它做更详细的介绍。

接收指令后，对接营销自动化MA等系统，创建用户触达策略，实现最终的营销触达和过程中的监控。

负责活动结束后的数据收集、统计和分析，自动生成营销总结报告，并推送到相关人员邮箱。

过去在数字化营销系统上积累了不少产品实践经验，也一直很想用大模型来重构一遍。再加上营销部门始终是预算最充裕的业务板块，所以营销活动Agent这个场景，未来会重点打磨。

营销内容生产

营销部门在做创意素材时，往往需要针对不同渠道制作图片、海报、视频、图文等，每个渠道都有不同的话术和风格要求，成本自然就上去了。更麻烦的是，内容常常是“千客一面”，很难针对不同客户的痛点做差异化营销，转化率自然受影响。

可以训练两个AI Agent来提升内容生产的质量和效率：

• Agent A接收人工或营销计划的指令，按创意形式、主题、风格等要求，生成图片、图文、海报、视频等素材。同时对接企业知识库——产品文档、卖点数据等——结合特定品类或商品，以及目标客群特征，生成更有针对性的素材，实现千人千面。
• Agent B则根据营销部门对内容质量的要求进行训练，自动审核Agent A生成的内容，包括风格、内容、主题、合规性等方面。同时生成审核建议，反馈给Agent A进行修改。

两个Agent在“左右互搏”中不断迭代，最终生成的内容质量会越来越接近营销部门的要求。这个场景的价值很高，既能独立成产品卖给营销部门，也能作为数字化营销整体方案的一部分。只不过，要生成真正可用的营销素材，对两个Agent的要求都非常高，需要大量高质量素材来做训练和微调。

货：商品和供应链

智能采购

采购是供应链中的重要一环，核心包括供应商管理和采购订单管理。

供应商管理是典型的信息密集型工作。传统模式下，采购员需要做大量重复劳动——寻源、查基础信息、评估资质。而这恰恰是大模型最能发挥优势的地方。

首先，AI Agent可以根据企业对供应商画像的要求，自动在特定网站爬取信息。其次，它能自动调用OCR技术，对供应商的各项资料和资质进行检查，并通过邮件、信息或外呼联系符合条件的供应商，甚至能做到千客千面的沟通。这样一来，采购员就能从繁琐的重复工作中解放出来。

在采购订单环节，AI Agent可以自动解析销售计划文档，结合商品BOM清单、供应商成本和响应时间，输出标准采购计划清单，再由人工校对。最后，它还能根据计划或仓库响应，自动向对应供应商下单，并对接供应商的系统API，自动跟踪订单进度——如果进度不及预期，甚至会自动拨打电话催货。

仓储助手

AI仓储助手主要做两件事：库存计划生成和库存监控。

库存计划解决的是“备多少货、什么时候补”的问题。库存太多，容易积压；太少，容易断货。核心任务就是计算四大类库存：周转库存、安全库存、过剩库存和风险库存。目标是确保周转库存和安全库存充足，以应对市场波动，同时尽可能消除过剩库存和风险库存。

AI仓储助手通过对接企业的实时销售和采购数据，按特定算法为每个品类、每个门店计算这四类库存，输出标准计划。还能回答具体问题——比如某门店某品类的安全库存值、数据来源、计算方式等。同时，它还能监测库存水平，当达到安全库存线时自动发起采购请求，或者提醒采购员。仓库工作人员也能通过对话方式，快速查询某个商品或品类的位置和库存数量。

场：消费场地和场景

门店经营助手

线下门店的店长和员工经常需要查询数据，比如“门店销量同比上周增加了多少”、“哪些品类的销量排名前五”、“哪些产品的销售额占比在70%以上”等等。很多零售品牌也有自己的BI系统，甚至有移动端工具。但问题在于，现有的BI工具灵活性不足，报表都是提前设置好的，员工只能从有限的维度做分析，使用门槛也不低，导致实际使用率往往不高。

利用大模型构建门店经营助手，可以让员工直接通过语音对话的方式，实时查询自己需要的数据。目前正在某500强客户进行试点。有意思的是，我们并没有走传统的text2SQL路线——因为准确率偏低的问题太明显。而是换了一种更巧妙的方案，目前准确度可以做到95%以上。待试点结束并取得客户同意后，会再详细介绍这个案例。

办公协同

内部知识助手

内部知识助手，是几乎所有企业级场景里最普遍的需求。每个部门都有快速获取信息的需求：销售部查产品信息和案例，法务部查内部政策，采购部查供应商和原材料信息……但问题在于，企业的文档和资料分散在不同系统、不同部门和员工的电脑里，信息获取效率极低。

通过AI大模型加上Agentic RAG，可以构建不同的向量知识库——产品知识库、案例知识库、法务知识库、采购知识库、营销知识库等。用户查询时，Agent会自动路由到最匹配的知识库，完成信息检索召回。

目前在和多家头部企业探索这个场景。Agentic RAG的技术范式本身并不复杂，快速搭出一个完整的demo并不难。但真要产品化，还有几个坎需要跨过去。

第一，复杂文档的解析。纯文本内容的召回准确率已经可以做到不错，但企业内部还有很多包含图片和表格的复杂文档。这就需要用多模态解析技术，把文档中的各种元素分别解析，再将文本与相关的表格和图片关联匹配。

第二，数据权限。最简单的情况是按知识库粒度——不同用户只能访问特定知识库。更复杂的情况是到字段维度。以商品主数据为例，可能某角色只能看到名称、配料、产地和售价，而不能看到成本和供应商信息。

办公场景当然还有很多，但内部知识助手是目前最普适、最刚需、也最有商业价值的那个。