作为经济发展的核心引擎，消费已成为未来经济工作的优先级任务。当前，受地缘政治局势紧张、技术快速迭代及消费行为变革等因素影响，全球消费品零售业面临多重机遇和挑战。其中，作为零售新入口，生成式人工智能迅速融入消费者购物旅程，企业正加大对数字化技术的预算投入，以期挖掘品牌新增长点，吸引更多融资及实现可持续发展。

毕马威发布 《2026年零售及消费品行业全球科技报告》，调研数据来自多个细分领域的逾250位零售及消费品行业领导者（含服装业、时尚与奢侈品行业、快速消费品、食品零售以及非食品零售），聚焦全球及中国零售及消费品行业的转型现状，剖析行业投资回报、AI采用规模、数据治理和安全以及新兴技术的采用情况，为零售及消费品行业企业推进规模化AI应用，实现业务提升提供权威参考与实操指引。

随着AI等新一代数字技术的发展及落地应用，零售及消费品行业企业正把握技术变革机遇，加大对技术的投资预算，推动AI深度嵌入系统运行逻辑，改造与“人、货、场”的动态建模，助力业务实现精细化运营，降本增效。当下，AI已深入到多项核心业务流程中，显著提升交易效率，给行业带来可观的投资回报率，规模化部署已成为未来企业技术叙事的必然趋势。在此过程中，数据安全与治理是技术精准有效落地的关键，要关注数据壁垒和网络安全风险对智能化转型所造成的影响，强化企业技术地基。

核心洞察前瞻

强劲的投资及投资回报率：93%的零售及消费品行业领导者认为先进技术将推动未来的竞争优势； 45%的组织报告称从数字技术中获得2.5亿美元及以上的回报。

AI启动规模化进程：90%的组织已将AI智能体整合到核心工作流程和产品服务中； 74%的组织预计将在未来12月内大规模部署AI； 94%的领导者表示，未来五年内，管理AI智能体的能力将成为一项必要技能。

数据与治理成关键：49%的领导者预计将会增长 10%及以上的数据投资预算； 63%的领导者表示IT职能在实施AI中起主导作用。

新兴技术：除AI外，现代交付模式（XaaS）是当下应用最为广泛的技术； 超过40%的领导者预计在未来几年内扩大对数字孪生、Web 3和边缘计算的应用。

零售及消费品行业的技术蓝图

机遇与风险

将科技投资转变为可衡量的投资回报率

零售及消费品行业在积极推动技术现代化的同时，其在数字技术上的实际资金投入水平也位居各行业中前列。调研数据显示，52%的企业每年在数字技术的投入达5,000万美元及以上，其中28%的企业投资额在1亿至2.5亿美元之间。就投资回报率而言，86%的受访者表示，技术投资能够提高商业价值，已有相当数量的公司从AI和科技中实现31%-40%的总财务价值，这一表现使零售及消费品行业在众多行业中处于领先地位。

值得关注的是， 简化技术架构可成为提高投资回报率的驱动因素。调研表明，该领域仍需引起消费零售企业的高度重视——仅48%的受访者表示会关注技术举措对业务计划的带来的绩效，而全行业的平均水平则高达65%。

图：数字技术的年度投资预算，%

问题：在考虑贵组织的技术投资，特别是数字技术的投资时，请估计以下金额（美元）：贵组织在数字技术方面的基本年度投资预算。

数据来源：毕马威国际

在新的智能体范式中扩展人工智能

当前，企业的技术叙事已从数字化转型逐步转向在运营业务中应用AI。企业在后台运营中使用AI，有助于做出更优、更具信息依据的运营决策，同时在人员配置方面实现更高的效率。调研表明，积极部署AI应用的企业比例已从一年前的29%增长至目前的42%；同时74%的受访者表示，计划在未来12月内大规模部署AI。

打造一个成熟的AI模型，企业需要正视当下存在的诸多障碍，包括决策过程缺乏透明度、响应或数据存在偏见，以及知识产权被盗用等。预计未来两年后，数据或响应存在偏见问题及深度伪造或合成内容将成为主要议题。其中，保持客户的信任至关重要。AI所产出的结果应以质量和价值为核心，服务于客户的最大利益。同时，品牌传播必须保持真实且人性化的基调。

图：按综合排名（当下及未来展望）的前五名人工智能相关风险，%

问题：请审阅以下与人工智能相关的风险，并对您所在组织当前最关注的前三项风险以及未来两年内最关注的前三项风险进行排序。

数据来源：毕马威国际

利用数据实现客户洞察和加强企业韧性

大部分零售商及消费品企业积累了丰富的运营和客户数据，但这些数据往往处于孤立状态。这种“数据孤岛”现象导致业务盲区频现，削弱了企业兑对客户承诺的能力，并迫使团队依赖直觉而非洞察力做出决策。通过整合关键数据流，企业可以在无需重建整个数据平台的前提下，迅速提升数据能见度和客户信任度。

企业高管普遍高度重视数据的价值。调研数据表明，企业在数据领域的投资意愿极高，49%的企业计划增加10%或以上的投入，略高于对人工智能的投资比例（42%）。 此外，网络安全已成为企业高管优先考虑的投资方向。调研数据显示，在技术投资带来的各项收益中，更优质的网络安全管理位列第二（40%），仅次于新收入增长点（41%）。总的来说，企业在推进技术投资与系统升级的过程中，必须将安全性纳入设计核心，并持续进行审查与更新。

未来的新兴技术

从当前及未来技术的采用情况来看，现代交付模式（XaaS）是目前最为广泛部署的先进技术之一，有17%的受访者表示该技术已在企业中全面应用。从未来12个月的发展趋势来看， 边缘计算、Web3和数字孪生技术均被列入企业技术发展的重要议程中。

其中，数字孪生技术被认为在零售及消费品行业具有巨大的发展潜力。该技术可以通过建立工厂和履约网络的虚拟模型，将现实世界中的各种限制条件（如产能、路径、换线时间、最小订单量和质量风险等）进行编码。然而，61%的受访者指出，薄弱的内部治理机制和有限的内部专业知识成为零售及消费品行业企业在合作推进新兴技术方面面临的最大挑战，这一比例远高于其他行业的平均水平。

顺应人工智能潮流

强化技术地基

为了延续发展势头并借助技术加速业务增长，零售及消费品行业的企业应遵循以下六大原则：

夯实数据基础：确保数据流已具备支持人工智能应用的条件，并通过设定明确的输出指标和关键绩效指标来严格跟踪进展。

简化架构，重塑流程：重新评估核心业务流程，减少系统和数据流中的不必要复杂性和过度设计。

利用数据驱动客户洞察与前瞻性规划。当数据可以实现近实时获取时，业务人员可在当天做出更优、更高效的决策。

通过平台化方式扩展AI应用。从孤立的试点项目和概念验证转向跨渠道、跨产品和跨部门扩展的共享平台。

打造面向未来的智能型人才团队。重新制定人才战略，聚焦技能提升与AI流利度培育，并通过AI赋能的工具和智能体赋能员工，助力其提供更优质的客户体验和业务成果。

将安全与信任置于核心位置。在AI开发的初期阶段即嵌入安全、信任与伦理考量，确保相关工作在组织内部实现高度协同与一致性。

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