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零售业AI应用的投资回报率量化评估模型1

零售业AI应用的投资回报率量化评估模型

摘要

本报告构建了一套完整的零售业AI应用投资回报率（ROI）量化评估模型体系，旨

在为零售企业AI投资决策提供科学依据。报告首先分析了全球及中国零售业AI应用

现状，指出当前ROI评估存在的主要问题。基于投资回报率理论、技术采纳模型和平衡

计分卡等理论基础，构建了包含财务指标、运营指标、战略指标和社会指标的四维评估

框架。技术路线部分详细阐述了数据采集、指标计算、模型构建和验证的全流程。实施

方案设计了从试点到全面推广的阶段性路径，并配套了组织、技术和资金保障措施。风

险分析部分识别了技术风险、数据风险、组织风险等关键风险点并提出了应对策略。最

后通过典型案例验证了模型的有效性，并对零售业AI应用发展趋势进行了展望。本模

型体系填补了零售业AI投资量化评估领域的空白，具有理论创新性和实践指导价值。

引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，零售业正经历前所未有的数字化转型浪潮。根据中

国连锁经营协会发布的《2023中国零售业AI应用发展报告》，2022年中国零售业AI

市场规模达到312亿元，同比增长45.6%，预计到2025年将突破800亿元。AI技术在

零售领域的应用已从早期的客户服务机器人扩展到供应链优化、精准营销、智能定价等

核心业务环节。然而，与快速增长的AI投资形成鲜明对比的是，零售企业普遍缺乏科

学有效的AI投资回报评估体系。据德勤咨询调研显示，超过68%的零售企业认为AI

投资回报难以量化，这已成为制约AI技术进一步推广的关键瓶颈。

构建零售业AI应用ROI量化评估模型具有重要的理论和实践意义。从理论层面

看，现有投资评估理论多适用于传统IT项目，难以准确衡量AI技术的独特价值，如

数据资产增值、决策能力提升等。本模型将丰富投资评估理论体系，为AI时代的企业

投资决策提供新视角。从实践层面看，科学的ROI评估模型可以帮助零售企业：1）优

化AI投资组合，将有限资源投向高回报领域；2）建立持续改进机制，通过量化反馈提

升AI应用效果；3）增强投资者信心，为AI项目融资提供有力支撑；4）促进行业标

准形成，推动零售业AI应用健康发展。

1.2国内外研究现状

国外对AI投资回报的研究起步较早，但主要集中在制造业和金融业。麦肯锡全球

研究院在《人工智能，自动化与工作的未来》报告中提出了AI价值评估的”三层次框

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架”：直接效率提升、间接能力增强和长期战略价值。Gartner则开发了”AI业务价值记

分卡”，从财务、客户、流程和学习四个维度评估AI项目价值。然而，这些通用模型未

能充分考虑零售业的行业特性，如高频交易、快速周转、强客户导向等特点。

国内相关研究尚处于起步阶段。清华大学经管学院发布的《中国企业AI应用白皮

书》指出，中国企业在AI投资评估中普遍存在”重技术轻价值”、“重短期轻长期”的倾向。

部分学者尝试将平衡计分卡、实物期权等方法引入AI投资评估，但大多停留在理论探

讨层面，缺乏可操作的量化模型。零售行业方面，中国连锁经营协会虽然发布了《零售

企业数字化转型评估指南》，但未专门针对AI应用设计评估体系。

总体来看，现有研究存在三个主要不足：一是评估维度单一，过度关注财务指标而

忽视战略价值；二是量化方法不科学，难以区分AI贡献与其他因素影响；三是行业针

对性不强，未能反映零售业特殊价值创造逻辑。本报告将针对这些不足，构建零售业专

用的AI应用ROI量化评估模型。

1.3研究目标与内容

本报告的核心研究目标是构建一套科学、系统、可操作的零售业AI应用ROI量化

评估模型体系。具体包括：1）建立多维度的评估指标体系，全面反映AI应用价值；2）

开发量化计算方法，实现各指标的精确测量；3）设计动态评估机制，支持全生命周期

价值管理；4）形成实施指南，帮助零售企业落地应用。

为实现上述目标，报告将开展以下研究内容：首先，通过文献研究和行业调研，梳

理零售业AI应用的主要类型和价值创造路径；其次，基于投资理论和技术评估理论，

构建评估模型的理论框架；然