摘要：近年来，由于全球疫情的不确定性和经济下行的影响，消费者对于未来的预期保持谨慎，可支配收入的下滑促使消费者更加关注自身的负担能力，转向自有品牌、折扣产品、租赁和二手销售。消费者对于价格的敏感性，将持续为零售行业的利润率带来压力，导致企业努力降低成本敞口，保持有竞
近年来，由于全球疫情的不确定性和经济下行的影响，消费者对于未来的预期保持谨慎，可支配收入的下滑促使消费者更加关注自身的负担能力，转向自有品牌、折扣产品、租赁和二手销售。消费者对于价格的敏感性，将持续为零售行业的利润率带来压力，导致企业努力降低成本敞口，保持有竞争力的定价。
与此同时，处于快速增长的企业面临类似困境，持续的人员投入在进入到一定阶段后不能产生相应的运营效率，员工逐渐受困于重复劳动和繁琐的数据整理中。
无论是出于提高收入规模还是增强运营效率的目的，零售企业都开始将战略目光转向自动化建设，不少企业甚至将其纳入新一年的战略重点。
几年前的RPA技术已经广泛为零售企业应用和熟悉，而在AI的浪潮下，随着GPT和Deepseek等模型的大火，零售企业开始摩拳擦掌探索潜在的应用场景。其主要原因在于：
目前，零售企业大多对自动化技术已经进行了不同程度的自主探索和应用。近年来，全球零售自动化的市场份额保持高速增长。这一市场份额包含硬件、软件与服务三种类型，并可以细分为线下门店和后台管理两种实施场景，其中，后台管理的实施场景占绝大部分。
根据安永过往的行业经验，零售行业在自动化建设中受到的挑战有其独特性。
1. 客户数据隐私与安全
零售企业处理大量消费者数据，自动化建设必须严格遵守数据隐私法规（如GDPR、CCPA），确保数据安全，防止泄露和滥用。大量的数据处理，既要通过自动化技术完成及时性的要求，又要完成内部合规要求，跨国企业在这一过程中还面临数据跨境问题。
2. 成本与投资回报率（ROI）
零售行业利润率相对较低，自动化建设需要严格控制成本，并确保投资能够带来显著的效率提升或收入增长。如何设定合适的ROI, 并且在项目完成后能成功追踪，除了有全面的技术保障，还需要完整的管理规则。
3. 供应链与库存管理的实时性
零售行业对库存和供应链的实时性要求极高，自动化系统需要能够实时监控库存水平、预测需求，并快速调整供应链策略。是否提前做好数据规划，内部如何打通数据壁垒，项目中存在大量潜在的沟通协调问题。
4. 消费者行为变化
零售行业消费者行为变化迅速，自动化系统需要具备快速学习和适应的能力，以应对新的消费趋势和偏好。市场的快速变化对企业的设计、选品、市场等部门带来一系列效率上的挑战，自动化技术对于零售企业来说，不仅要上得快，还要变得快。这要求企业事先制定好灵活的技术框架，以满足快速的变化。
5. 用户体验与技术透明性
自动化技术的应用不应让消费者感到复杂或不便。例如，自助结账系统需要简单易用，智能推荐需要精准且不显突兀。
6. 合规性与伦理考量
自动化技术的使用（如人脸识别、行为追踪）可能引发伦理争议，零售企业需要确保技术应用符合法律法规，并尊重消费者权益。
安永的自动化建设体系：
产品和服务
人工智能和自动化工具在零售业平均长达9-12个月的选品流程中起到重要作用，对每家企业来说，我们需要看到流程中的薄弱环节，去选择最适合的自动化工具。由于市场趋势和消费者需求的日益多样化，安永可以帮助客户引入合适的自动化工具来获得足够的灵活性和可扩展性。
创新技术
虽然自动化技术是一项相对独立的技术，但我们看到部署在企业实际IT环境中，还是面临和现有信息技术的冲突，如何结合是落地自动化的重要环节。在过往的项目中，安永处理过零售企业纷繁复杂的系统体系，包括POS系统、ERP系统、CRM系统等，我们会在实施时，考虑自动化工具和这些系统无缝的对接，实现数据的共享和交换。
流程优化
流程优化既是现状评估，也是自动化带来的福利，我们可以在流程中找到自动化机会，也会在自动化落地后，看到流程在结合自动化后的便利性提升。业务上，涵盖设计到陈列；财务上，涵盖收款到报表；技术上，涵盖各个系统的数据整合等，安永利用技术自动化这些流程，同时也是在优化流程。
优化运营和效率
在实施自动化项目之前，我们会评估运营水平、流程及耗时，与市场水平对比之后找到优化空间，在众多问题中确定优先级。由于市场趋势与消费者需求的快速变化，零售企业更需要提高效率以快速响应，在自动化技术的支持下做出相应的决策调整。
员工和客户体验
我们理解自动化在许多企业是敏感词汇，如何在项目前做好沟通，以及在项目后做好跟踪，考虑员工情绪、调整员工工作比重是评估的重要一环。客户体验亦是如此，自动化给客户带来的体验变化、影响大小，需要纳入自动化程度的考量之中。零售行业直接面向消费者，更需要关注与消费者的互动与体验，通过自动化手段为消费者提供个性化的服务与线上线下融合的消费体验。
数据可信度
在自动化项目中，特别是涉及人工智能的项目中，我们会看到客户对数据可信度的担忧，特别是零售企业拥有大量的顾客数据，包括个人信息、购买记录、支付信息等，我们会采用数据加密技术、访问控制等手段确保只有可信数据会展示在项目成果中。
以下为部分安永的典型案例：
１. 安永为美国某连锁便利店与加油站服务商提供全渠道自动化转型服务
安永为客户制定了五年期的自动化转型规划，实施了包括动态定价解决方案、门店库存管理优化、订单管理系统开发等一系列措施，覆盖了超过900家门店，升级了用户的消费体验，提高了店铺运营效率，为客户带来了超过3亿美元的收入增长。
2. 安永为某北美大型运动品牌中国总部制定自动化战略规划以及提供项目落地服务
安永与该企业长期合作，基于企业文化、组织架构、技术阶段，结合业务部门及后台支持部门的流程梳理，利用RPA及AI技术简化及自动化人工操作流程。安永为该企业制定了三年自动化战略，实施项目主要包括财务对账、审计材料自动化归档、产品选品汇报材料自动化生成，以及各部门报表数据自动抓取和整合等。
2024年度，安永协助该企业节省3500小时工作时长。安永在该企业实行了自动化转型托管服务，主动发掘自动化机会。
3. 安永为某时尚潮流品牌搭建AI模型以辅助新品设计开发
安永选取了最适合客户业务场景的基础AI模型，结合客户的销售数据、竞品的销售数据、用户反馈信息和上万张功能与设计图进行训练，以构建POC并不断迭代形成最终的模型。这一模型使设计师能够获得更多创意，突破固有的设计局限，并且加速了设计流程，将创意实时转换为多角度的3D图像以方便设计师进行调整与优化。同时，它还能识别各类设计特征在哪些特定人群中受欢迎，或者哪些地理市场存在需求但相应的产品空缺，从而推动企业做出相应营销决策，填补市场空白。
这一项目使客户新产品的销售成功率提高了10%以上。
4. 安永为某国际大型医药企业制定人工智能的合规要求与风险治理框架
除了为企业提供方法论上的指导与落地实施的帮助，安永还关注合规治理。该项目包含了资产和资源管理制度、系统影响评估制度、安全事件应急制度、数据安全和个人信息保护制度、用户权益保护制度、知识产权保护制度等，帮助企业在自动化建设的同时，保持安全稳健和可持续性。
该项目为企业建立了合规管理基础，为后续自动化和智能化信息建设降低了50%的沟通成本。
在下一篇中，我们将通过安永在零售业AI的落地案例深入探讨做好自动化建设，特别是人工智能相关话题的项目建设的关键成功要素。
本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。
来源：安永EY