毕马威：2026年全球技术报告：消费与零售行业洞察-规模化落地人工智能 兼顾用户信任（英文版）（16页）.pdf

核心结论速览。 93%的消费者与零售（C&R）领导者认为先进技术将驱动未来竞争优势，行业在技术投资力度上位居各行业前列。 45%的组织从数字技术中获得2.5亿美元或以上的回报，C&R是各行业中实现可衡量ROI的领先行业之一。 42%的组织已将AI用例投入生产并规模化部署，较一年前的29%显著提升；74%预计未来12个月内将在全行业实现AI规模化部署。 94%的C&R领导者认为管理AI代理的能力将在未来五年内成为必备工作技能，这将从根本上改变工作方式。 49%的领导者计划将数据投资提升10%或以上，数据投资优先级仅次于网络安全（52%），位列第二。 数据安全、数据驱动预测以及数据分析与洞察位列数据投资最高优先级。 63%的C&R组织由IT部门主导AI实施，但治理模式在集中式与联邦式之间呈现分化趋势。 数字孪生、Web3和边缘计算是继AI之后最受关注的新兴技术，超过40%的领导者计划在未来几年内进行规模化部署。H2：研究背景——消费者与零售行业的科技投资全景。KPMG《2026年全球科技报告：消费者与零售》基于对全球250余位C&R行业高管的调研，覆盖服装、时尚与奢侈品、消费品与包装食品、食品零售及非食品零售等子行业。受访者中76%来自私营企业，24%来自上市公司；地理分布涵盖EMEA（28%）、美洲（32%）和APAC（41%）。报告揭示了一个核心命题：C&R行业正处于从“数字化转型”向“AI驱动运营”的关键跃迁期。行业的技术成熟度在多个维度领先跨行业平均水平——92%的受访者将IT服务管理评为“受管理或已优化”级别，合规性达87%，网络安全优化率达66%（显著高于跨行业平均48%），网络与云基础设施优化率达55%。在投资力度上，超过半数（52%）的企业每年在数字技术上的投入达到5000万美元或以上，其中28%的企业年投入在1亿至2.5亿美元之间。H2：投资回报与技术债务——C&R的差异化优势。C&R行业在技术投资回报方面表现突出。86%的受访者报告技术投资频繁改善业务价值，且多数企业已从AI和智能技术中实现了31-40%的总财务价值，领先于其他多个行业。更为关键的是技术债务的差异：仅48%的C&R企业认为修复技术债务的成本阻碍了新技术的投资，显著低于跨行业63%的平均水平。这表明C&R行业在技术架构的健康度方面具有相对优势。然而，报告同时指出一个需改进的领域：仅48%的C&R企业将技术举措的绩效与业务计划进行对照跟踪，而跨行业平均水平为65%。这表明建立更严格的、以结果为导向的跟踪机制是提升ROI的关键路径。在创新策略上，近三分之二（63%）的受访者将自己定位为“快速跟随者”，仅30%自认为是“早期采用者/创新者”。这一策略在成本压力和利润率紧张的行业环境中具有合理性——大型企业可实现规模创新，而对大多数企业而言，快速跟随是有效的战术选择。H2：AI规模化部署——从实验到ROI的跨越。报告指出，AI在C&R行业的应用正经历从实验到规模化的关键转折。过去12至18个月，行业已从AI实验阶段转向规模化部署阶段，AI对运营和收入的影响正稳步提升。正如KPMG美国消费者与零售技术负责人Barry Raghunathan所观察：“用例已从炫酷的试点转向真正可衡量的ROI。”。当前部署状态：42%的组织已在生产中部署AI用例并实现规模化，较一年前的29%显著提升；21%的企业运行多个AI概念验证（PoC）测试并有一定数量的临时用例在生产中，但尚未实现ROI。12个月预期：74%的C&R企业预计将在未来12个月内实现AI规模化部署，使C&R行业位居各行业AI规模化推进的前列。KPMG指出，“先AI”（AI-first）已成为行业共识，C&R企业正寻求将智能技术嵌入运营各环节，使其成为增长杠杆。关键应用场景：AI的应用目标并非单一，而是涵盖从基础效率到转型创新的广泛价值提升用例：提升生产力、实现更精准的需求预测、动态定价、优化库存管理、供应链精简，以及在前端提升品牌叙事能力和交付超个性化消费者体验。H2：代理式AI与“代理到代理”商业新范式。消费者正越来越多地使用AI来指导产品搜索和购买决策，品牌正面临一个“代理到代理”（agentic-to-agentic）商业的新时代。企业不仅要争夺消费者的青睐，还要争夺消费者所用AI代理的算法偏好。要实现这一水平的精细化运作，需要成熟的AI模型。报告指出，AI面临的最大障碍和风险包括：决策缺乏透明度、偏见响应/数据和知识产权盗窃。在未来两年内，有偏见的数据库和深度伪造预计将成为增长最快的问题。可信AI框架：在整个AI开发过程中保留“人在回路”（human in the loop）至关重要，同时需明确定义的治理、伦理和决策流程。KPMG的“可信AI框架”为自身AI开发和客户咨询提供了指导。AI责任归属：IT部门主导AI实施（63%），但业务部门必须深度参与。正如KPMG全球零售数字技术与转型负责人Dr. Puneet Mansukhani所言：“业务最了解业务本身。这并非纯粹的技术转型，而是关乎增强客户体验、提升生产力和改善交付。业务必须主导并阐述其希望达成的结果——然后由CIO和IT职能部门共同负责交付。”。H2：员工赋能——“仿生员工”与技能重塑。94%的C&R领导者认为，管理AI代理的能力将在未来五年内成为必备工作技能，这凸显了员工技能提升和培训的紧迫性。90%的C&R领导者表示正在将代理式AI嵌入工作流程中，87%表示其人才招聘策略已包含AI原生岗位。AI在零售业的真正机遇不在于替代人，而在于增强人的能力并改变增长的经济学。随着AI嵌入规划、预测、营销和供应链决策，零售商能够使收入增长远超成本增长，使现有团队在不按比例增加人手的情况下管理显著更高的复杂度。这种转变使运营成本（特别是非面向客户的职能部门）随业务规模扩张而呈次线性增长。虽然实体店劳动力和运营复杂性仍会增加成本，但AI通过将员工从事务性任务转移到更高价值的咨询角色，显著提升了生产力和利润率杠杆。H2：数据治理——AI规模化的核心前提。C&R企业坐拥丰富的运营和客户数据——POS、电商、会员、库存和供应链系统——但大部分数据仍处于孤岛状态，导致盲点，迫使团队依赖直觉而非洞察。连接几个关键数据流（如将数字库存链接到门店可用性，或将会员ID与POS交易数据合并）可快速提升可见性和信任度，无需重建数据平台。数据投资优先级在报告中高居第二位——49%的领导者计划将数据投资提升10%或以上，仅次于网络安全（52%）。数据安全被视为实现战略组织目标的最关键领域，紧随其后的是数据驱动预测以及数据分析与洞察等价值生成能力。H2：数字孪生——被低估的转型工具。数字孪生可能是C&R行业中潜力最大但被低估的技术。数字孪生本质上是创建一个消费者业务或零售价值链的实时虚拟模型，从需求信号到最后一公里配送，AI作为其智能引擎。在实践中，数字孪生帮助企业轻松释放10-15%的有效产能、提高利用率、减少加班和缺货。它们还通过使团队能够提前压力测试计划来降低重大发布的风险——将高风险决策转化为建模场景，而非代价高昂且耗时的现实实验。然而，治理与能力成为最大瓶颈。61%的C&R组织指出，内部治理薄弱和内部专业能力有限是新兴技术协作的最大障碍，显著高于跨行业平均44%，为各行业最高响应。H2：未来3-5年机会洞察。机会一：AI规模化平台建设（成熟度★★★★★） 。从孤立的试点和概念验证转向可跨渠道、产品和部门扩展的共享平台。采用“AI优先、信任为设计原则”的思维模式，并建立清晰的归属和跨职能协作机制。机会二：数据基础强化（成熟度★★★★★） 。数据和治理是AI部署的前提条件。49%的C&R企业计划在数据领域大幅增投，数据安全、预测分析和洞察是最高优先级。机会三：数字孪生应用（成熟度★★★★☆） 。数字孪生可帮助组织解锁10-15%有效产能、优化利用率、减少缺货。在供应链复杂性和不确定性加剧的背景下，数字孪生的价值将进一步凸显。机会四：代理式AI与“仿生员工”（成熟度★★★★☆） 。94%的领导者视AI代理管理能力为未来五年必备技能。员工赋能和技能重塑将成为核心竞争力。机会五：边缘计算与Web3（成熟度★★★☆☆） 。超过40%的领导者计划在未来几年内部署边缘计算和Web3技术，用于门店实时分析、供应链透明度和可追溯性。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整调研数据、分区域洞察及详细技术部署建议，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：C&R行业在AI规模化方面处于什么位置？A1：42%已实现AI用例生产规模化部署，74%预计未来12个月内实现规模化，使C&R位居各行业AI规模化推进的前列。Q2：C&R企业技术投资的典型规模是多少？A2：52%的企业每年投入5000万美元或以上，其中28%投入1-2.5亿美元。Q3：AI规模化面临的主要风险是什么？A3：决策缺乏透明度（当前最大风险）、偏见数据/响应、IP盗窃。偏见数据和深度伪造预计在未来两年增长最快。Q4：数字孪生对C&R企业的具体价值是什么？A4：可释放10-15%有效产能、提高利用率、减少加班和缺货，并通过提前压力测试计划降低重大发布风险。Q5：C&R行业在数据治理方面的核心挑战是什么？A5：数据孤岛问题严重，仅48%的企业将技术绩效与业务计划进行对照跟踪（跨行业均值65%）。治理框架和专业能力是最需强化的领域。数据来源说明。本页面所有数据均来源于KPMG（2026），《KPMG Global tech report 2026: Consumer & Retail》，KPMG International，2026年6月发布。