在《The Bridge》的访谈中Artefact首席执行官兼全球零售与奢侈品业务负责人埃德华·德·梅泽拉克（Édouard de Mézerac）与管理合伙人兼法国零售业务负责人文森特·布拉克拉德（Vincent Blaclard）探讨了人工智能如何通过重新定义品牌对客户的理解、运营管理及增长模式，从而重塑零售行业。
爱德华·德·梅泽拉克于2025年3月被任命为集团首席执行官。他领导 Artefact的全球行业实践，尤其专注于零售和消费品领域。他的职业生涯大部分时间在美国和亚洲度过，在此期间积累了关于人工智能驱动的奢侈品及零售生态系统的深厚专业知识。他是巴黎高等商学院（HEC Paris）的校友。
文森特·布拉克拉德（Vincent Blaclard）Artefact 此后一直在零售业务部门工作，服务于法国领先的零售商（家乐福、Fnac Darty），同时开拓了新客户：拉加代尔旅游零售（Lagardère Travel Retail）、法国国家彩票（Française des Jeux）以及泰克特（Tarkett）。他拥有法国巴黎综合理工学院（Ecole Polytechnique）和纽约大学库朗研究所（Courant Institute）的学位。
围绕零售业人工智能的讨论已日趋成熟。它不再被视为一场技术竞赛，而是演变为一场关于竞争力、韧性和差异化的战略性探讨。最初仅限于个性化服务和需求预测的零星尝试，如今已演变为贯穿整个价值链的结构性变革。零售商正在构建数据驱动的生态系统，将智能融入每一项决策，从产品设计和定价，到客户互动和供应链效率。
当今零售商面临的问题并非 是否 是否 如何 如何有效且负责任地运用它，从而创造超越短期收益的持久价值。
为“互联价值”收集数据
数据一直是零售业的命脉，但数据的收集、组织和应用方式已发生了深刻变化。该行业是首批通过忠诚度计划、电子商务和全渠道系统实现客户关系数字化的领域之一，这些系统能够追踪每一笔购买和互动。然而，这些系统同时也导致了数据的碎片化。
今天的挑战在于重新串联起这些数据点。零售商正将交易数据、行为数据和情境数据整合到统一的客户平台中，为分析和人工智能提供数据支持。其目标是从静态报告转向动态智能：不仅要了解客户做了什么，更要预测他们接下来会做什么。
正如爱德华所指出的，成熟度的关键在于“将每个信号相互关联，并使其能够实时转化为行动”的能力。这种关联依赖于稳健的架构：cloud的数据平台、实时数据采集管道，以及能够确保数据在整个企业范围内可访问且值得信赖的治理模型。
对许多零售商而言，这既是一次技术转型，也是一次组织转型。数据所有权正逐渐向运营团队转移，这使市场营销人员、品类经理和门店网络能够直接根据洞察采取行动。人工智能正逐渐成为提升敏捷性的推动力，而非仅供数据专家使用的工具。
重新审视价值链各环节的绩效
人工智能在零售业带来的首个可见影响源于流程优化：自动化需求预测、动态定价以及物流优化。这些举措依然至关重要，但行业正朝着更全面的绩效目标转变。人工智能如何同时提升盈利能力、可持续性及客户相关性？
如今，零售商将人工智能视为一个在三个互补维度上发挥作用的杠杆：
- 卓越运营：通过自动化处理发票核对、需求预测或库存补货等重复性任务，从而降低成本并提高准确性。
- 客户体验：提供个性化的购物旅程和精准的促销活动，从而提升客户忠诚度并增加平均订单金额。
- 战略洞察：发掘新的增长机遇，涵盖品类扩展、本地化定价及产品创新。
每个维度都建立在同一基础上：高质量的数据以及对业务优先级的清晰理解。
文森特解释道：“人工智能只有在解决具体的业务问题并跨职能部门推广应用时，才能充分发挥其潜力，而不能仅局限于创新实验室。”
这种关注点的转变正在催生衡量成功的新方式。领先的零售商不再单纯统计部署的模型数量或交付的仪表盘数量，而是开始追踪人工智能如何改变决策：更快地响应市场趋势、减少降价促销、提高转化率或降低浪费。价值的衡量标准已从“产出”转向“结果”。
零售智能的发展历程
从历史上看，零售业一直由观察与直觉的循环驱动。商品经理们走遍门店，研究消费规律，并根据经验调整策略。人工智能则通过提供细致且持续的洞察，进一步增强了这种直觉。通过整合来自门店、电商、供应商及社交渠道的数据，零售商能够实时掌握业绩表现和消费者行为。
高级分析如今为各个层级的决策提供支持：
- 定价：算法会按细分市场和地区识别价格弹性，并实时调整促销策略以保障利润率。
- 商品组合：聚类模型会根据当地需求、季节性因素和顾客画像，为每家门店确定最优的商品组合。
- 供应链：预测模型能在短缺发生前预判中断情况，并建议调整库存分配。
- 客户互动：自然语言模型通过分析反馈、评论及服务互动，来识别客户情绪和新兴需求。
这些能力共同构成了文森特所说的“动态零售智能”，这是一个将每项决策都纳入持续学习循环的系统。数据流动得越多，组织就越智能。
从个性化到预测
多年来，个性化一直是人工智能在零售领域做出的承诺，但真正的个性化需要深度，而不仅仅是客户细分。下一阶段将从预测下一次购买转向预判购买意图，在客户尚未表达需求之前，就能识别出他们的潜在需求。
人工智能通过关联各种情境信号——包括浏览行为、到店情况、天气、社交趋势以及商品库存——来实现这一目标。零售商据此可以动态调整营销策略和商品组合，在不过度干扰顾客的情况下，提供及时且切合需求的优惠。
爱德华将此描述为零售业从被动响应向主动出击的转变。“当人工智能不仅能识别顾客想要什么，还能洞察他们为何想要时，零售业便实现了从营销向客户关系的转变，”他说。
这种预测能力不仅限于营销领域，还延伸至库存管理和运营管理。例如：
- 预测性人工智能能够预见因当地活动或网红趋势等外部因素引发的需求激增，从而实现更快速的库存调整。
- 动态定价引擎可在实施前测试价格弹性并模拟结果。
- 经过公司数据训练的聊天机器人和虚拟助手能够引导客户完成复杂的购买流程，从选择合适的产品到处理退货。
这些应用都印证了同一个原则：人工智能不仅是一个分析引擎，更是一个预测引擎，能够将知识转化为预判。
生成式人工智能与新型零售代理
生成式人工智能的兴起标志着又一个转折点。它推动该领域从分析智能迈向创造性智能和对话智能。如今，零售商们正在尝试运用生成式模型，以加速内容创作、增强销售支持，并开发新的客户互动形式。
有三个方面尤为突出：
- 产品与内容创作。生成式人工智能能够生成符合品牌调性和SEO最佳实践的产品描述、图片及营销素材，从而大幅缩短产品上市时间。
- 知识管理。经过公司知识库培训的内部助手能帮助团队快速查找信息，无论是合规指南、供应商详情还是门店流程。
- 客户互动。智能客服能够提供个性化的建议和售后支持，将自动化与同理心相结合。
人工智能代理的概念具有特别的变革性。与传统的聊天机器人不同，这些代理能够跨系统进行推理、行动和学习。例如，一个零售业人工智能代理可以自主处理退款、查询库存情况并更新客户关系管理（CRM）记录。
对文森特而言，这些智能代理代表着“新一代自动化技术，它们与人类协作，而非仅仅取代人类的工作”。随着这些系统的日趋成熟，它们可能会像ERP或CRM平台一样不可或缺，从而重新定义零售业的数字化基石。
负责任的人工智能文化
随着人工智能应用的加速普及，相关责任问题也日益凸显。零售商处理着从购买记录到位置数据等敏感的客户信息，因此建立完善的道德治理体系至关重要。零售业中负责任的人工智能主要围绕以下三个重点展开：
- 透明度：确保客户了解人工智能在推荐或定价中何时以及如何被使用。
- 公平性：避免算法中的偏见，以免导致排他性定价或定向投放。
- 安全性：保持强有力的数据保护和访问控制。
领先的企业目前正将合规模式扩展至人工智能治理领域。许多企业正在采用类似于金融业“三道防线”的原则：开发模型、进行独立验证以及开展外部审查。
爱德华指出，这种自律正逐渐成为一种竞争优势：“信任将成为人工智能驱动的零售业的新货币。那些负责任地管理数据的品牌，不仅能赢得客户的忠诚，还能获得监管机构的信任。”
区域成熟度与创新
零售业在人工智能的应用方面，各地情况差异显著。在先进电子商务生态系统和强大的数据合作伙伴关系的支持下，北美在人工智能应用方面处于领先地位。美国仍是行业创新的标杆，零售商正将人工智能直接融入商品组合、物流和门店运营之中。
亚洲，尤其是中国和韩国，在自动化和客户体验领域不断突破界限。超级应用和数字支付生态系统产生了海量的实时数据集，这些数据集为预测性零售模型提供了动力。阿里巴巴和京东等公司展示了端到端人工智能集成的全貌，涵盖从供应链优化到直播电商的各个环节。
相比之下，欧洲则将创新与监管相结合。家乐福、Zalando和乐购等零售商正在遵循道德准则，负责任地应用人工智能，并注重透明度和可持续性。
拉丁美洲、中东和非洲的新兴市场在采用人工智能时，重点关注可及性和包容性，利用预测分析来管理价格波动，并改善基本商品的获取渠道。
尽管各地存在差异，但发展轨迹是一致的：在基础设施、监管政策和愿景相协调的地方，人工智能的发展成熟度会不断提升。
衡量转型
零售业中的人工智能正从“概念验证”阶段迈向“价值验证”阶段。问题已不再是人工智能是否有效，而是如何衡量它对业绩和企业文化的实际影响。如今，零售商从以下三个维度评估人工智能的价值：
- 财务方面：毛利率、转化率和运营效率的提升。
- 客户：满意度、忠诚度和参与度的提升。
- 组织层面：创新的落地、协作以及创新的扩展能力。
有些益处仍属于定性层面。文森特指出：“人工智能改变了人们的思维方式。它为零售业带来了更具实验精神的心态。”员工学会了进行测试、迭代，并信任数据驱动的决策。其结果是形成了一种更具适应性的企业文化，能够更快地应对市场变化。
转型还取决于领导力。那些将人工智能视为核心能力而非副业的高管，才是能够取得可持续成果的人。当务之急是将人工智能融入业务的方方面面：无论是预测会议、商品规划还是门店绩效评估，直到它变得无形无迹，成为决策过程中自然而然的一部分。
从技术到转型
零售业人工智能的发展已从创新阶段过渡到融合阶段。如今，企业的领导者不再因其模型的复杂程度而脱颖而出，而是凭借其将技术与战略及人才相融合的能力而脱颖而出。
下一阶段的发展很可能由人工智能代理主导，它们将与人类跨职能协作，在实时决策的同时从反馈中学习。这种演变不会取代人类的专业知识，而是将其发挥到极致，使团队能够专注于创造力、同理心和创新——这些才是真正让品牌脱颖而出的特质。
归根结底，人工智能对零售业最大的贡献或许并非自动化或预测，而是提供了新的视角，让我们得以通过这一视角重新审视业务：更加互联、更加智能，并对变化做出更敏捷的响应。
“真正的转型并非技术层面的。它在于学会以不同的方式工作，将数据作为连接组织各个环节的共同语言，”爱德华总结道。
观看法语原版采访:
