数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
如果从国别的角度看待近期所有的AI投资交易，我们会发现中国零售商在新技术的投资和使用方面依然落后于美国企业。以亚马逊为例，自2023年初以来，亚马逊有2/3的交易和AI有关，包括向创造了Claude系列AI模型的Anthropic投资40亿美元。整体来看，美国主导了全球生成式AI初创企业融资规模，而受“月之暗面”等企业投融资交易的推动，中国企业所占比例已提高至8%-9%。
美国在AI技术方面领先全球，中国零售商却要面临一些复杂的运营监管问题（例如：中国企业无法接入美国企业最常使用的生成式AI基础模型ChatGPT）。但是，中国零售行业也有不可撼动的本地优势。
首先，电商在中国的渗透率很高，而且中国拥有强大的电商基础设施，消费者、零售商和合作商更是组成了庞大的生态体系。随着AI技术成熟度不断提升，这些基础设施和生态体系将成为AI落地的助推器。同时，中国拥有强大的AI研发能力，在AI专利数量上领先全球。
其次，我们通过调研发现，中国适龄用户对网购时使用生成式AI工具的满意度普遍较高。其中，千禧一代人群对生成式AI的满意度很高（净推荐值达到47），而X世代人群对生成式AI的态度则“毁誉参半”。中国购物者愿意使用生成式AI工具的原因包括速度更快、效率更高、顾客体验更好、个性化程度更高。如今的AI技术逐步成熟，AI工具变得更快、更流畅，定制化程度更高，将继续为中国购物者带来巨量红利。
最后，我们的调研显示，中国消费者对AI的信任度比美国和欧洲消费者分别高出45%和40%。当然，这一发现并不意味着中国购物者无脑相信AI，毕竟中国购物者和其他国家消费者一样也非常关注AI侵犯隐私等问题。但是，这种超高的信任度无疑表明，AI在中国零售业有快速发展的潜力。
中国消费者对AI的信任度比美国和欧洲消费者分别高出45%和40%
当然，对中国零售业来说，在集中精力推广生成式AI应用、充分发挥其技术潜力的同时，还需要思考以下六个关键问题，方能达到事半功倍的效果。
我们是否制定了AI应用方案和治理流程，可以综合兼顾价值、可行性、风险、技术准备程度、基础投资、内部开发或外部采购等多方面考量因素？
在推出AI产品和解决方案时，我们的技术产品能力以及流程能否最大限度地提高成功几率？我们应该如何改进？
我们在以下领域是否有足够的技术和数据基础：通用AI和机器学习平台；共享数据、模型和应用；运营系统AI功能落地路线图；图像等非结构化数据资产的处理？
我们的风险管理、负责任的AI使用和治理方法可靠度是多少？是否已完全融入流程并尽可能实现自动化？
我们的员工能否看到AI带来的价值？自助服务工具能否引导员工自信地使用AI？
我们的战略，以及我们现在的工作方式和企业生态体系能否支持我们充分利用AI及其潜在发展方向？
继去年首次亮相“双十一”后，生成式AI可能会在今年的“双十一”上对成败产生更大的影响。不过，这只是其变革力量的一个缩影。随着应用范围的扩大，零售商不仅仅能利用AI在全球最大的促销购物节上占得先机，更能利用AI建立长久的优势，实现业务长青。
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