線下零售門店導購及營運人員多了一名“AI同事”。

文｜徐鑫

編｜任曉漁

ChatGPT正在成為全球最大的購物咨詢入口之一 ——在大部分人還沒察覺到的時候，AI改寫零售行業的規則正來得比許多人想象得迅猛。

2026年最新數據顯示，ChatGPT日均處理25億次對話，9億周活躍用戶中，越來越多人開始用它購物，從比價、選品到下單，AI正在接管越來越多消費者的決策鏈路。

實際上，流量入口的變化只是AI變革零售的一環，整個零售行業在AI時代正面臨一場有關人貨場的根本性重構。

有行業人士預估，未來AI零售未來將占據整個零售市場50%以上的市場份額，從流量入口、供應鏈效率到線下門店經營和營銷方式都將發生劇烈變化。

大重構下，線下零售行業并非坐等答案和解法。一些先鋒企業如銀泰百貨正基于此前的數智化積累和成果，率先行動起來。銀泰百貨在此前積累的感知“眼”及分析決策的“腦”能力的基礎上，基于熱門的OpenClaw等智能體技術，完善了“手”的執行能力，打造推出了可“眼—腦—手”聯動的線下零售智能經營AgentMOS-AI。

線下專柜店長和營運經理可通過自然語言交互，讓MOS-AI 幫助完成品牌拉新、智能補貨、內容運營等數字化經營工作。AI不僅提升了精細化管理能力和經營效率，還真正深入了線下零售的日常經營流程。

從全面上云到積極擁抱O2O浪潮，過去十年銀泰百貨一直是線下零售行業科技轉型的頭號玩家。AI時代，可 “眼—腦—手”聯動的智能經營Agent MOS-AI落地，讓銀泰百貨成了智能體時代線下零售行業擁抱AI的典型樣本。而MOS-AI的Agent探索，也為線下零售行業的AI轉型提供了參考和借鑒。

01

零售業AI大重構，四大確定性機會

“亞馬遜近三成流量來自ChatGPT”，銀泰商業集團CTO熊超提到一個在硅谷已口耳相傳，但讓當下許多人感到難以置信的數據。

這可能并不是天方夜譚。2025年，OpenAI與哈佛大學的聯合研究顯示，ChatGPT每天處理約5000萬次購物咨詢，而其中超過一半流向亞馬遜。進入2026年，ChatGPT每天處理查詢信息已超25億次，其中約三分之一觸發實時網頁搜索轉向外部平臺。

隨著ChatGPT周活躍用戶規模從去年5億增長至今年的9億水平，購物類查詢的規模將持續攀升，大量的購物咨詢涌向亞馬遜這樣的頭部平臺也不難想象。這說明，零售業的流量入口遷移可能來得比多數人想象中更快。

業界有評估，AI渠道零售所分配的流量里，近七成是新增流量。例如，用戶通過AI搜索“周末去哪逛”、“幫我制定一周減脂餐計劃并執行”，能直接觸發商品推薦與交易閉環，加速交易轉化。eMarketer估算，僅2026年通過AI平臺完成的零售消費就已達209億美元，是2025年的近4倍。

一個不爭的事實是，當下全球零售業正處于溫和增長區間，3%～4%增速下傳統渠道里圍繞著流量爭奪十分激烈。新的流量入口帶來新的用戶，對整個零售行業而言，也意味著新的增長點。

AI渠道零售的出現，只是整個零售行業“人”“貨”“場”在AI時代劇烈變革中的一環。銀泰商業熊超認為，除了AI渠道零售，供應鏈、門店經營和營銷方式等與“貨”和“場”相關的核心因素也因AI在同步重構，線下零售行業正在上述場景形成新的增長機會。

以供應鏈為例，AI時代整個供應鏈將從“計劃供應鏈”到“智能供應鏈”轉變。它帶來的變化非常明顯，AI可以精準預測生鮮、烘焙、奶茶等品類的每日需求，優化庫存和生產計劃。

門店經營的模式也將變得更為精細化。當下整個零售行業的經營方式都承襲自四五十年前信息化時代的信息化系統，一周一次的經營周報數據是整個線下門店調整和復盤門店經營細節的依據，管理者無法實時獲得門店經營情況，自然也很難做到動態調整。而AI時代時代對門店經營的感知能力大幅提升，線下門店有望實現更為智能化的運營。

此外，AI技術還大幅降低了短視頻、圖文內容的生產成本，內容營銷的成本大幅降低，品牌和商家得以持續產出高質量內容，這也將改變零售行業營銷的方式。

可以說，人貨場三大根本要素都在劇烈變化，這將改變傳統線下零售經營的范式。此前線下零售經營的規模、經營精細化程度和成本之間的不可能三角也有望被打破。

零售行業里有先鋒企業已經看到了變革中蘊含的機遇。銀泰百貨推出的可“眼—腦—手”聯動的MOS-AI，正是線下零售企業應對變革，向AI要效率與增長的典型范例。

MOS-AI“眼—腦—手”聯動時，銀泰商業旗下的深象智能過去幾年持續積累的AI視覺能力，負責線下空間的視覺感知與數據結構化，比如客流識別、動線分析和特定行為捕捉等，讓物理世界變得像電商一樣可量化。

大腦的能力則來自銀泰商業自主研發的自然語言柜內助手韜略系統，它負責分析、歸因推理和決策支持，基于品牌畫像、用戶行為到歷史活動效果等一系列數據，將數據轉化為可執行的經營策略。

這兩項能力，銀泰百貨已投入多年，此前已經在一些線下零售場景里實現了單點場景的智能化經營。今年真正的突破在“手”—— 銀泰精靈具備了自動編排和執行多步任務的能力，由此，MOS-AI真正成形，可將深象智能的感知數據和韜略系統的決策真正落地執行為實際的經營動作。

這帶來了明顯的改變。以前眼和腦能“看見”問題，比如發現某個品牌的暢銷款斷貨了，或者某個區域客流下降了，還需要營運經理手動去解決問題。現在“手”的能力進一步成熟，發現問題到解決問題的鏈路被打通。

許多線上營運動作可以直接由MOS-AI自動閉環完成。門店導購得以從許多繁瑣的數字化操作中解放出來，門店經營也變得更高效智能。

02

轉起來的數據飛輪

目前，銀泰百貨已在杭州城西銀泰百貨和西安鐘樓開元商城加快部署銀泰精靈，目標是100%覆蓋所有樓層專柜，將經營決策轉化為可執行動作，承擔所有重復性的數字化操作環節，MOS-AI也正式落地應用。

這兩個商場里的營運人員，也成為了第一批“有AI同事”的線下零售人，他們的日常工作內容和流程正因此發生著不小的變化。

以商場最常見的拉新活動為例，臨近春末夏初，正是品牌換季上新開啟節點，以往店長和營運經理需要耗費大量精力比對以往的各種拉新方案，調取數據，制作計劃。

現在，營運經理只需要對MOS AI說：“幫我出一個杭州城西銀泰百貨斐樂的拉新方案。”MOS-AI會自動調取韜略系統中斐樂的品牌數據——銷售趨勢、新老客比例、線上線下渠道分布、客單價等，并調取年度共購數據，找出買了斐樂的用戶還高頻購買了哪些品牌。基于這些數據，系統很快能生成一套完整的拉新方案，其中會詳細列出消費返券的面額和數量、聯合到柜的品牌組合、小樣派發的份數和預算和整體ROI預估。

整個過程幾分鐘完成，營運經理只需要審核確認，就可以拿著方案去和品牌方溝通執行。

類似的場景也發生在社交媒體運營和智能盤貨補貨等場景。

以社媒自動運營為例，MOS-AI可自動抓取熱點，匹配品牌商品圖文，一鍵生成符合爆款公式的圖文內容。此前這個場景里運營人員需要手動去檢索發現熱點再絞盡腦汁創作文案，整套流程耗費數小時還很難確保持續產出高質量內容，現在AI幾分鐘就能打破瓶頸，將運營人員從繁瑣中解放出來。

無論是品牌拉新還是內容運營，都依靠“眼-腦-手”多種能力協同互補。比如，品牌拉新時，“眼”的能力感知門店經營情況，而要生成消費返券、聯合到柜等拉新方案，明確發券數量、預算等細節都離不開韜略系統的存在；而“手”則推動方案下發執行，同時收集拉新效果數據，反饋給腦優化后續方案。

上述場景里的AI落地還有一個共性——每次執行都產生數據反饋，反饋沉淀為下一次決策的依據。比如，拉新方案執行的轉化率數據以及不同品牌組合的聯合到柜效果反饋，還有小紅書標題公式的互動率表現，都會自動回流到MOS-AI，它將成為下一次方案生成時的決策參考。

銀泰商業熊超將這個過程稱之為轉起來的數據飛輪，也是目前零售行業里用AI深度的一個衡量標尺，區分不同的用AI方式。

過去幾年里AI技術席卷千行百業，目前許多零售企業里也掀起了用AI的潮流。但一個不爭的事實是，許多企業用AI還停留在工具化使用階段，比如讓員工用AI來寫文案、PPT或者生成代碼。這種用AI的方式可能會有3%到5%的提效表現，但AI停留在單點工具化使用，并沒有真正進入業務流程。

MOS-AI落地路徑里，Agent能理解經營語境、調用數據、編排任務、執行動作，AI嵌入了業務流程自動執行，經營數據能被AI持續用起來。如果說工具化應用是L1階段，那么MOS-AI則進入L2流程自動化階段。

“‘真用AI’是用企業自己的經營數據做自主決策，形成飛輪，越用越準，越用越好用。‘假用AI’只是用通用工具生成內容，沒有用公司數據，不產生反饋，不形成積累。”熊超告訴數智前線。

這個飛輪一旦轉起來，系統就開始具備自主進化的能力。熊超提到，銀泰百貨的目標是一年內讓系統進化到智能化L3階段，屆時AI不僅能執行人下達的指令，還能基于歷史數據主動發現問題、自動生成優化方案、自主執行并驗證效果。

“人對人的溫度很重要，面對面的服務永遠不可替代。”熊超認為，MOS-AI的推廣和應用之下，線下導購的角色依然很重要，但他們的工作重點將發生變化，從重復性的數據操作轉向了需要判斷力和人情味的經營決策和客戶服務上來。

某種程度上，這也是AI重構線下零售的經營和體驗浪潮里，銀泰百貨提供的一種解法——讓AI做AI擅長的，而人負責與溫度和體驗有關的服務。

03

銀泰百貨的AI落地方法論：

從看不見到看得見

MOS-AI在品牌拉新、內容運營、智能補貨等場景的落地，表面上是獨立的業務動作，背后“眼-腦-手”三種能力正深度協同互補，深象智能感知經營狀態，系統生成決策方案，銀泰精靈推動執行并收集反饋，數據回流后優化下一輪決策。每個場景都是這套協同機制的一次運轉。

它支撐了銀泰百貨在線下零售AI在一個個場景里落地。熊超認為，這個過程恰恰體現了銀泰百貨在這場AI浪潮里布局的內在邏輯——“先做看不見的，再做看得見的”。

過去幾年，圍繞流量、供應鏈、門店經營、內容呈現四大核心場景，銀泰商業布局腦、眼、手的底層能力，這些能力以抽象形態存在，支撐了后續各類場景的快速搭建與適配，為不同零售場景提供可復用的核心能力底座。

當底層能力構建到一定成熟度，“看得見的”就自然浮現。具體來說，隨著AI進一步驅動銀泰百貨的組織和流程重構，未來許多線下零售百貨的沉疴有望得到解決。比如，招商可以從“人工找品牌”變成“AI生成線索+人工跟進判斷”，品牌日籌備從“提前一周找廣告公司排期”變成“AI快速調度生產資料、靈活排期”。未來商場對物理場所的運營將借助AI實現更精細化管控，線下商場百貨還可能基于不同時段的消費者客群特點而靈活服務特定客群。

走在AI變革前列的銀泰商業已經將MOS-AI“眼-腦-手”的閉環能力對外輸出。在技術對外輸出時，銀泰商業遵循和自身落地同樣的節奏，先找到高價值、高確定性的場景驗證效果，再向更多場景擴展；并且不追求一步到位平臺化，而是每驗證一個場景，基于客戶需求，眼、腦、手能力靈活組合輸出。

目前銀泰商業在AI客流、智能防損等場景已經形成了相對成熟的解決方案，正服務新能源車企線下門店和大型連鎖商場品牌。

以AI客流產品為例，目前國內線下零售多數客流系統只能做到計數器點人頭階段，銀泰商業則基于深象智能去隱私化識別客群，率先在新能源車企線下門店落地，幫助提升門店潛客轉化效率。未來隨著技術進步和推理成本降低它有望向珠寶、手機品牌和女裝門店推廣。

智能防損場景則率先在大型商超落地。AI視覺可實時識別異常行為，系統分析判斷處理策略，比如普通用戶漏結算一次不管、重復三次提醒、慣犯堅決打擊，之后自動通過數字化方式觸達用戶并提供完整證據鏈。傳統的防盜損方案需要每個出口配3～5個防損人員加監控室人員，智能防盜損能力可由AI跑完整個鏈路閉環。

在這場AI重構線下零售大浪潮里，技術發展日新月異，線下零售企業發展的瓶頸和能力壁壘都在動態發生變化。

一方面，整個零售行業都意識到了AI的重要性，但許多大型零售企業對AI的態度是，積極擁抱，謹慎推進。只讓AI用在個人提效環節，并沒有讓AI進入業務流程，行業內AI落地的瓶頸已不在于企業過往的技術積累和能力，而在認知和組織慣性。

與此同時，Vibe Coding技術迅猛發展，銀泰百貨內部也在調整認知，不再把過往的數字化系統成果視作壁壘。熊超坦言對新興的OPC（原子化的最小商業閉環單元）組織非常有危機感，在AI賦能的全新開發模式下，無所畏懼的新型玩家有可能大半年就能構建出一套線下零售數字化系統。

不過，AI難以抹平的是，銀泰百貨過往數智化進程里積累了8年完整的人貨場數據。它是當下零售行業L2階段流程自動化和接下來朝L3智能化水平發展不可或缺的生產要素和基石。熊超認為，這也是銀泰百貨真正的壁壘。

大變局之下，熊超提到銀泰百貨還有一個獨特的優勢——錘煉了一支強大的能夠快速跟著AI去變革的團隊，具備擁抱變化的基因。無論是在電商、O2O還是如今的AI領域，銀泰百貨都敢于率先嘗試，這波浪潮自然也擁抱AI更為堅決徹底。

“AI在反向推動傳統企業組織生產關系的變革，打破了以往先有生產關系再促進生產力的模式，倒逼組織適應新的生產關系”，熊超認為未來企業會由一個個最小商業閉環單元和成千上萬個智能體協同，具備靈活應變和敏捷迭代能力，而銀泰百貨正在推動AI驅動的組織與系統變革，目標是將自身打造為100%AI驅動的公司。