当前，受国际环境、技术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。

近日，毕马威发布《2026年零售及消费品行业全球科技报告》（以下简称《报告》），《报告》的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。

《报告》认为，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，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。

《报告》也显示了强劲的投资及投资回报率。其中，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。

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。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。

《报告》认为，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。

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，削弱了企业兑现对客户承诺的能力，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。

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。