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爱德华·德·梅泽拉克与管理合伙人兼法国零售业务负责人文森特·布拉克拉德探讨了人工智能如何通过重塑品牌对顾客的认知、运营管理及增长策略，从而改变零售业格局。
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，尤其专注于零售与消费品领域。其职业生涯主要在美国和亚洲度过，在此期间积累了人工智能驱动的奢侈品与零售生态系统的深厚专业知识。他毕业于巴黎高等商学院。
文森特·布拉克拉德Artefact 此后在零售业务部门服务于法国领先零售商（家乐福、Fnac Darty），同时开拓了新客户：拉加代尔旅行零售、法国博彩公司及塔克特。他拥有法国巴黎综合理工学院和纽约大学库朗数学物理研究所的学位。
围绕零售业人工智能的讨论已趋成熟。它不再被视为技术竞赛，而是关于竞争力、韧性和差异化的战略性辩论。最初在个性化服务和需求预测领域进行的孤立实验，如今已演变为贯穿整个价值链的结构性变革。零售商正致力于构建数据驱动的生态系统，将智能融入从产品设计、定价策略到客户互动、供应链效率的每个决策环节。
当今零售商面临的问题并非 是否 是否使用人工智能，而是 如何 如何有效且负责任地运用它，创造超越短期收益的持久价值。
互联价值的数据收集
数据始终是零售业的生命线，但其采集、构建与激活的方式已发生深刻变革。该行业率先通过忠诚度计划、电子商务及全渠道系统实现客户关系的数字化，这些系统能追踪每笔购买与互动。然而，这些系统也导致了数据的碎片化。
今日的挑战在于重新串联数据点。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支持。目标是从静态报告转向动态智能：不仅要理解客户的过往行为，更要预测他们的下一步行动。
正如爱德华所指出的，成熟的关键在于能够"实时连接所有信号并将其转化为可执行的行动"。这种连接依赖于强大的架构：cloud平台、实时数据采集管道以及治理模型，这些架构使数据能够在整个企业范围内被访问且值得信赖。
对许多零售商而言，这既是技术变革，也是组织转型。数据所有权正向运营团队转移，使营销人员、品类经理和门店网络能够直接基于洞察采取行动。人工智能正成为敏捷性的推动者，而非仅供数据专家使用的工具。
重新审视价值链中的绩效表现
人工智能在零售业的首次可见影响源于流程优化：实现预测自动化、价格调整和物流精简。这些举措依然至关重要，但行业正转向更广泛的绩效提升。人工智能如何同时提升盈利能力、可持续性与客户相关性？
零售商如今将人工智能视为贯穿三个互补维度的杠杆：
- 运营卓越：通过自动化重复性任务（如发票匹配、需求预测或库存补货）来降低成本并提高准确性。
- 客户体验：提供个性化旅程和精准促销，从而提升客户忠诚度和平均订单金额。
- 战略洞察：发掘新的增长机遇，从品类扩展到本地化定价及产品创新。
每个维度都依赖于相同的基石：高质量的数据和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特定业务问题并跨职能部门推广应用时才能充分发挥潜力，而非局限于创新实验室。”
这种关注点的转变正在推动成功衡量标准的革新。领先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，而是追踪人工智能如何改变决策：更快响应市场趋势、减少折扣力度、提升转化率或降低浪费。价值衡量标准已从产出转向成果。
零售智能的演进
历史上，零售业始终遵循着观察与直觉的循环模式。商品经理们实地走访门店，研究消费模式，并依据经验调整策略。人工智能则通过精细化、持续性的洞察力增强这种直觉。通过整合来自实体店、电商平台、供应商及社交渠道的数据，零售商得以实时掌握业绩表现与消费者行为。
高级分析技术现已支持各级决策：
- 定价策略：算法通过细分市场和区域识别价格弹性，实时调整促销活动以保障利润空间。
- 品类组合：聚类模型根据本地需求、季节性因素及顾客特征，为每家门店定义最优商品组合。
- 供应链：预测模型能在短缺发生前预判中断风险，并建议调整库存分配方案。
- 客户互动：自然语言模型通过分析反馈、评价及服务互动，识别情感倾向与新兴需求。
这些能力共同构成了文森特所说的"动态零售智能"——一个将每项决策纳入持续学习循环的系统。数据流动愈发密集，组织就愈发智慧。
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的承诺，但真正的个性化需要深度，而不仅仅是细分。下一阶段将从预测下次购买转向预判意图，在顾客表达需求之前就识别出他们的潜在需求。
人工智能通过关联上下文信号实现这一目标：包括浏览行为、门店到访、天气状况、社交趋势及产品库存。零售商由此能够动态调整营销策略和商品组合，在不让顾客被信息噪音淹没的前提下，提供及时且精准的优惠方案。
爱德华将此描述为零售业从被动响应到主动出击的转变。"当人工智能不仅能识别顾客想要什么，更能洞悉其背后的需求动机时，营销便升华为情感联结，"他如是说。
这种预测能力不仅适用于营销领域，还延伸至库存管理和运营环节。例如：
- 预测性人工智能能够预见与外部因素（如本地活动或网红趋势）相关的需求激增，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。
- 基于企业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旅程，从选择合适的产品到管理退货。
这些应用都印证了同一个原则：人工智能不仅是分析引擎，更是预测引擎，能够将知识转化为预见。
生成式人工智能与新型零售代理
生成式人工智能的崛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与对话智能。当今零售商正尝试运用生成式模型来加速内容创作、强化销售支持，并开发新型客户互动模式。
三个领域尤为突出：
- 产品与内容创作。生成式人工智能能够生成符合品牌调性与SEO最佳实践的产品描述、图像及营销素材，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协作者能协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操作流程。
- 客户互动。智能客服机器人融合自动化与同理心，提供个性化建议和售后支持。
人工智能代理的概念具有革命性意义。与传统聊天机器人不同，这些代理能够跨系统进行推理、行动和学习。例如，零售业的人工智能代理可自主处理退款、核查库存可用性并更新客户关系管理记录。
对文森特而言，这些智能代理代表着"新一代自动化技术，它们与人类协同工作，而非简单地取代任务"。随着这些系统日趋成熟，它们可能像ERP或CRM平台一样不可或缺，从而重新定义零售业的数字化核心架构。
负责任的人工智能文化
随着人工智能应用的加速推进，责任问题也日益凸显。零售商掌握着从购买记录到位置数据等敏感客户信息，因此建立伦理治理机制至关重要。零售领域负责任的人工智能应围绕三大核心要务展开：
- 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，这些偏见可能导致排他性定价或定向投放。
- 安全性：保持强大的数据保护和访问控制。
领先机构正将合规体系扩展至人工智能治理领域。许多机构采用类似金融业"三道防线"的治理原则：建立模型、独立验证 模型，并实施外部审查。
爱德华指出，这一领域正逐渐成为竞争优势："信任将成为人工智能驱动零售业的新型货币。那些负责任地管理数据的品牌，既能赢得客户忠诚度，也能获得监管机构的信任。"
区域成熟度与创新
零售业人工智能应用在不同地区差异显著。北美地区凭借先进的电子商务生态系统和强大的数据合作关系，在产业化进程中处于领先地位。美国仍是创新实践的标杆，零售商正将人工智能直接融入商品组合、物流管理和门店运营等环节。
亚洲地区，尤其是中国和韩国，在自动化和客户体验领域持续突破边界。超级应用和数字支付生态系统催生了海量实时数据集，为预测性零售模型提供动力。阿里巴巴和京东等企业展现了端到端人工智能集成的全貌，从供应链优化到直播电商皆有所涉猎。
相比之下，欧洲将创新与监管相结合。家乐福、Zalando和乐购等零售商正在道德框架内负责任地部署人工智能，重点关注透明度和可持续性。
拉丁美洲、中东和非洲的新兴市场正积极采用人工智能技术，重点关注可及性与包容性，通过预测分析管理价格波动，并改善基本商品的获取渠道。
尽管存在区域差异，其发展轨迹却高度一致：当基础设施、法规与愿景三者协调一致时，人工智能的成熟度便随之提升。
测量转变
零售业的人工智能正从概念验证阶段迈向价值验证阶段。问题不再是人工智能能否奏效，而是如何衡量其对业绩和企业文化的实际影响。零售商如今从三个维度评估人工智能的价值：
- 财务方面：提升利润率、转化率及运营效率。
- 客户：满意度、忠诚度和参与度的提升。
- 组织层面：创新的采纳、协作与扩展能力。
某些效益仍具定性特征。文森特指出："人工智能改变了人们的思维方式，为零售业注入了更具实验性的思维模式。"员工学会测试、迭代并信任数据驱动的决策。由此形成的适应性更强的企业文化，能够更快响应市场变化。
转型同样取决于领导力。那些将人工智能视为核心能力而非附属项目的高管，才能实现可持续的成果。当务之急是将人工智能融入业务的每个环节：从预测会议、商品计划到门店绩效评估，直至它悄然融入决策流程，成为决策机制中不可或缺的组成部分。
从技术到变革
零售业人工智能的创新阶段已过渡至整合阶段。领军者的卓越之处不再体现在模型复杂度上，而在于能否将技术与战略及人才有效融合。
下一阶段的发展将由人工智能代理主导，它们将跨职能与人类协同工作，在实时决策的同时从反馈中不断学习。这种演进并非要取代人类的专业知识，而是要增强人类能力，使团队能够专注于创造力、同理心和创新——这些才是真正塑造品牌差异的核心特质。
归根结底，人工智能对零售业的最大贡献或许并非自动化或预测能力，而是提供了一种全新的视角：让企业变得更互联、更智能、更善于应对变化。
“真正的变革并非技术层面的。它关乎学习以不同的方式工作，让数据成为连接组织每个部分的共同语言，”爱德华总结道。
观看法语原版访谈:
