摘要：麦肯锡日前发布文章《利用人工智能（AI）释放成品油零售市场价值》。文章指出，美国成品油零售市场正面临宏观经济不确定性上升、市场竞争格局快速演化等多重挑战，决策日趋复杂，传统销售模式亟待转型。AI与成品油销售的深度融合将成为破解上述难题的关键抓手，有助于企业提升

麦肯锡日前发布文章《利用人工智能（AI）释放成品油零售市场价值》。文章指出，美国成品油零售市场正面临宏观经济不确定性上升、市场竞争格局快速演化等多重挑战，决策日趋复杂，传统销售模式亟待转型。AI与成品油销售的深度融合将成为破解上述难题的关键抓手，有助于企业提升运营效率、扩大利润空间、构建战略韧性。

传统成品油零售模式承压

转型势在必行

成品油零售市场是美国石油供应链的重要组成部分。2024年，美国成品油消费量达2220亿加仑（约合7.4亿吨），其中约77%通过零售市场完成，覆盖全美180余家供应商以及超过350个货运枢纽，构成庞大而复杂的终端分销网络。

美国石油供应商密切关注微观市场趋势以优化其供应链和利润率管理。2021-2024年，美国规模排名前100的成品油货运枢纽年交易总量占全美零售市场的63%，贡献了约87%的市场增量。具体来看，各大货运枢纽呈现产品结构分化和区域分布差异的特征：普通汽油在销量占比及增长速度方面均显著领先于高级汽油与超低硫柴油；受人口流动、收入水平及气候条件等多重因素影响，部分地区成品油销量年波动幅度超过15%。供应商基于对上述销售数据的持续追踪与深入分析，精准把握微观市场趋势，主动调整供需策略与定价机制，在提升市场份额的同时，实现了利润最大化。

成品油市场形势日趋复杂，供应商亟待提升响应能力。在全球宏观经济不确定性及地缘政治风险不断加剧的背景下，国际油价呈现震荡走势，波及石油行业各产业链。同时，市场竞争格局快速演化、极端天气事件频发以及区域经济发展不平衡等因素，亦在冲击成品油市场的传统决策模式。在此背景下，对市场宏观与微观变量的动态监测已成为供应商制定区域策略与资源配置的关键支撑。然而，这些信息存在碎片化、透明度不足、时效性弱等问题，使得成品油需求预测、定价策略以及库存管理等问题日趋复杂，对企业决策效率与准确性带来严峻挑战。

数智赋能

释放零售市场变革潜力

数智化转型正成为成品油行业的破局关键。麦肯锡指出，企业需打破“信息孤岛”，构建统一的数据平台，集成运营、市场和财务数据，实现跨部门、跨系统的实时数据互联互通，以支撑更加科学、高效的供应链管理体系。基于对行业专家的深度访谈，麦肯锡进一步总结提出3项关键策略，有助于企业构建战略韧性，实现长期稳健增长。

一是建设集成化数据系统，提升运营效能。现代供应链对数据互联互通提出更高要求。企业需打通终端自动化设备与企业后台系统（如ERP、CRM等），实现“端到端”的数据自动传输。集成系统不仅可以降低人工整合成本，更能大幅提升数据处理的效率与准确性，为企业提供实时、细致的市场洞察，增强决策的科学性与可操作性。

二是推进跨部门协作，实现系统有效决策。在数据共享的基础上，进一步打破部门壁垒，设立共同目标，将有助于企业制定系统性的销售和定价策略，优化供应和交易决策。

三是深度应用人工智能，打造企业竞争优势。人工智能与机器学习正在重塑成品油零售系统。综合合约价格、炼厂开工率、现期货市场行情以及天气预测等多项数据，AI能够快速评估区域市场走势并提供量化决策建议，为应对复杂多变的石油市场提供强有力的技术支撑。需求预测方面，AI可显著提升预测精度，有助于企业更加准确地判断各地区、各类产品的未来需求走势。定价策略方面，AI驱动的动态定价机制可增强企业应对市场波动的敏捷性，有望扩大利润空间。研究案例显示，供应商和批发商若在特定细分市场中采用AI辅助决策，可实现每加仑成品油销售毛利提升约3美分，折合边际收益增长在5%左右。库存管理方面，AI可通过优化库存结构、降低仓储成本，提升整体周转效率。同时，可识别潜在的供应链中断风险，并制定相应预案，以构建更加高效且具韧性的供应链体系。

总结来看，AI赋能的数据分析工具正加速成为企业在成品油销售环节构筑核心竞争力的“新引擎”。为充分发挥人工智能优势，企业应从战略高度加大对集成化数据系统的建设投入，搭建高效的实时数据共享平台，同时优化组织运营模式，提升跨部门协作效率与市场响应速度，在日趋复杂的市场环境下抢占先机、稳固优势。

投稿邮箱：1029926159@qq.com

编辑：梁国华

校对：张蕊

审核：常斐 卢向前

来源：石油商报