在他们为 桥, Artefact的 爱德华-德梅泽拉克, 集团首席执行官兼零售与奢侈品业务全球负责人，以及 文森特-布拉克拉德, 他讨论了 artificial intelligence 通过重新定义品牌了解客户、管理运营和创造增长的方式，重塑零售业的不同方式。.
Edouard de Mézerac 于 2025 年 3 月被任命为集团首席执行官。他领导 Artefact’他的职业生涯主要在美国和亚洲度过。他的大部分职业生涯是在美国和亚洲度过的，在那里他积累了人工智能驱动的奢侈品和零售生态系统方面的深厚专业知识。他是巴黎高等商学院的校友。.
文森特-布拉克拉德于 2021 年加入 Artefact，此后一直在以下部门工作 零售实践 与法国主要零售商（家乐福、Fnac Darty）合作，同时开设新的标识： 拉加代尔旅游零售, 以及 法语竞赛 和 Tarkett。他拥有法国综合理工学院和纽约大学库兰特学院的学位。.
围绕零售业人工智能的讨论已日趋成熟。它不再是一场技术竞赛，而现在是一场 关于竞争力、复原力和差异化的战略辩论. .个性化和需求预测最初只是孤立的试验，如今已发展成为整个价值链的结构性转变。零售商现在正在设计 data-driven 生态系统，为从产品设计和定价到客户参与和供应链效率的每项决策带来智能。.
零售商如今面临的问题不是 是否 使用人工智能，但 如何 有效和负责任地利用它，创造超越短期收益的持久价值。.
Data 系列的连接价值
Data 一直是零售业的命脉，但其收集、构建和激活方式已发生了深刻变化。零售业是最早通过忠诚度计划、电子商务和全渠道系统对客户关系进行数字化的行业之一，这些系统可以跟踪每次购买和互动。然而，这些系统也造成了碎片化。.
今天的挑战是重新连接这些点。零售商 将交易、行为和情境 data 整合为统一的客户平台 为分析和人工智能提供支持。我们的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，还要预测他们下一步会做什么.
正如爱德华所指出的，成熟的关键在于能够 “将每一个信号连接起来，并使其实时可操作”。” 这种连接取决于强大的架构：基于 cloud 的 data platforms、实时摄取管道和治理模式，使 data 可在整个业务中访问并得到信任。.
对许多零售商而言，这既是组织转型，也是技术转型。Data 所有权正在向运营团队转移，使营销人员、品类经理和商店网络能够直接根据洞察力采取行动。. 人工智能正在成为敏捷性的推动力，而不是 data 专家的专用工具.
重新思考整个价值链的绩效
人工智能对零售业的第一个明显影响来自流程优化：自动预测、调整定价和简化物流。这些举措仍然至关重要，但目前正在向更广泛的绩效转变。. 人工智能如何同时提高盈利能力、可持续性和客户相关性？
零售商现在将人工智能视为三个互补层面的杠杆：
- 卓越运营自动化：将发票匹配、需求预测或库存补充等重复性任务自动化，以降低成本并提高准确性。.
- 客户体验提供个性化的旅程和有针对性的促销活动，以提高忠诚度和平均购物篮规模。.
- 战略洞察力确定新的增长机会，从扩大分类到本地化定价和产品创新。.
每个维度都依赖于相同的基础：高质量的 data 和对业务重点的清晰了解。.
文森特解释道： “当人工智能解决了具体的业务问题，并在各职能部门得到推广，而不是局限于创新实验室时，它就能充分发挥潜力”。”
这种关注点的变化正在推动衡量成功的新方法。领先的零售商现在不再计算已部署的模型或已交付的仪表板，而是追踪人工智能如何改变决策：更快地响应趋势、更少的降价、更高的转换率或更低的浪费。价值衡量标准已从产出转向成果。.
零售智能的演变
从历史上看，零售业是由观察和直觉循环驱动的。商品推销员走遍商店，研究模式，并根据经验调整策略。人工智能通过细致、持续的洞察力增强了这种直觉。通过整合来自商店、电子商务、供应商和社交渠道的 data，零售商可以获得实时的 对绩效和行为的看法.
现在，先进的分析技术可为各级决策提供支持：
- 定价算法：按细分市场和地区识别弹性，实时调整促销活动以保护利润。.
- 种类聚类模型：聚类模型根据当地需求、季节性和购物者特征为每个商店确定最佳组合。.
- 供应链预测模型：预测中断，并在出现短缺之前建议重新分配库存。.
- 客户参与自然语言模型：自然语言模型分析反馈、评论和服务互动，以检测情感和新出现的需求。.
这些能力共同创造了文森特所说的 “动态零售智能”, 在这个系统中，每一项决策都会反馈到一个持续的学习循环中。data 流过的越多，组织就变得越聪明。.
从个性化到预测
多年来，个性化一直是人工智能的零售承诺，但真正的个性化需要深度，而不仅仅是细分。下一阶段是 从预测下一次购买转向预测购买意向，在客户表达购买意向之前就识别出他们可能需要什么.
人工智能通过关联上下文信号来实现这一点：浏览行为、商店访问、天气、社交趋势和产品供应。这样，零售商就可以动态调整营销和商品种类，及时提供相关产品，而不会让顾客感到茫然。.
爱德华将其描述为从 从被动零售到主动零售. “当人工智能不仅能识别客户想要什么，还能识别他们为什么想要时，就是你从营销转向关系的时候了”。” 他说。.
这种预测能力不仅适用于市场营销，还适用于库存和运营。例如
- 预测性人工智能 可以预见与当地事件或影响者趋势等外部因素相关的需求激增，从而更快地重新定位库存。.
- 动态定价引擎 可以在实施前测试弹性和模拟结果。.
- 聊天机器人和虚拟助理 经过培训的 data 公司可以指导客户完成从选择合适的产品到管理退货的复杂过程。.
这些应用都强化了同一个原则：人工智能不仅是一个分析引擎，还是一个能够将知识转化为预测的预测引擎。.
生成式人工智能和新零售代理
生成式人工智能的兴起标志着另一个拐点。它使该领域超越了分析智能，进入了创意和对话智能。今天的零售商正在尝试使用生成模型，以便 加快内容创作，加强销售支持，开发新的客户互动形式.
有三个方面比较突出：
- 产品和内容创建. .生成式人工智能可以生成符合品牌调性和搜索引擎优化最佳实践的产品描述、图片和营销资产，从而大大缩短上市时间。.
- 知识管理. .接受过公司知识库培训的内部副驾驶员可帮助团队快速查找信息，无论是合规指南、供应商详情还是商店程序。.
- 客户互动. .智能代理提供个性化建议和售后支持，将自动化与同理心融为一体。.
人工智能代理的概念尤其具有变革性。与传统聊天机器人不同，这些代理可以跨系统进行推理、行动和学习。. 零售人工智能代理可以自主处理退款、检查库存可用性并更新客户关系管理记录.
对于文森特来说，这些代理代表着 “新一代自动化，一种与人类协作而非简单替代任务的自动化”。” 随着这些系统的成熟，它们可能会成为与企业资源规划或客户关系管理平台同等重要的系统，重新定义零售业的数字化骨干网。.
负责任的人工智能文化
随着采用速度的加快，责任问题也随之而来。零售商要处理敏感的客户信息，从购买记录到位置 data，因此道德管理至关重要。零售业负责任的人工智能围绕三个重点展开：
- 透明度确保客户了解何时以及如何在推荐或定价中使用人工智能。.
- 公平性避免在算法中出现可能导致排斥性定价或 targeting 的偏差。.
- 安全data 保护和访问控制。.
目前，领先企业正在将其合规模式扩展到人工智能治理领域。许多组织正在应用类似于金融 “三道防线 ”的原则： 开发模型，独立验证模型, 和 进行外部审查.
Edouard 指出，这种纪律性正在成为一种具有竞争力的资产： “信任将成为人工智能驱动的零售业的新货币。负责任地管理 data 的品牌将赢得客户忠诚度和监管机构的信任。”
地区成熟度和创新
不同地区在零售业采用人工智能的情况大相径庭。北美洲在工业化方面处于领先地位，这主要得益于 先进的电子商务生态系统和强大的 data 合作伙伴关系. .美国仍然是试验的参照点，零售商将人工智能直接整合到商品分类、物流和店铺运营中。.
亚洲，尤其是中国和韩国，在自动化和客户体验方面不断推陈出新。. 超级应用程序和数字支付生态系统可实现庞大、实时的 datasets ，为预测性零售模型提供动力. .阿里巴巴和 JD.com 等公司展示了从供应链优化到直播商务的端到端人工智能集成。.
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 在伦理框架内负责任地部署人工智能, 注重透明度和可持续性。.
拉丁美洲、中东和非洲的新兴市场正在采用人工智能，重点关注可获取性和包容性，利用预测分析来管理价格波动，改善基本商品的获取。.
尽管存在地区差异，但发展轨迹是一致的： 在基础设施、监管和愿景一致的情况下，人工智能的成熟度不断提高.
衡量转型
零售业的人工智能正从 从概念验证到价值验证. .问题不再是人工智能是否有效，而是如何衡量其对业绩和文化的真正影响。零售商现在从三个方面评估人工智能的价值：
- 财务利润率、转换率和运营效率的提高。.
- 客户目标：提高满意度、忠诚度和参与度。.
- 组织机构采用、协作和扩大创新的能力。.
有些好处仍然是定性的。文森特认为, “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性的思维方式”。” 员工学会测试、迭代和信任 data-driven 的决策。结果是 文化适应性更强，能够更快地应对市场变化.
转型还取决于领导力。. 将人工智能视为核心能力而非附属项目的高管，才能取得可持续的成果. .当务之急是将人工智能融入到各处的业务节奏中：在预测会议、商品销售计划和店铺业绩考核中，直到它变得无形，成为决策过程中自然而然的一部分。.
从技术到转型
零售业人工智能的创新阶段已过渡到整合阶段。领先者的区别不在于其模型的复杂程度，而在于其 将技术与战略和人员相结合的能力.
下一阶段可能将由人工智能代理来定义，这些代理将与人类进行跨职能合作，在从反馈中学习的同时实时做出决策。. 这种进化不会取代人类的专业知识，而是会扩大其作用, 这样，团队就能专注于创造力、同理心和创新--这些品质才能真正使品牌与众不同。.
归根结底，人工智能对零售业的最大贡献可能不是自动化或预测，而是提供一种看待业务的新视角： 更加互联、更加智能、更加适应变化.
“真正的转型不是技术上的。而是要学会以不同的方式工作，将 data 作为连接组织各部门的共同语言”。” 爱德华断定。.
观看法语采访原文:
