1930 年 1962 年 1995 年 1859 年 美国大西洋与太平洋 茶叶公司（ A&P ）是 世界第一家连锁商店 第二次革命 Source: Yiou intelligence 零售业发展历史 2010-2016 年 数字化 新业态 全渠道 新零售 4 新零售：消费者体验为中心，数据为驱动力 • 联接是基础：移动互联网、物联网、电子商务等技术，将传统零售的人、货、场相互连接起来，使能三者的数字化。

交互数字人方案，可以轻松挂载 个人 / 企业知识库以及联网搜索服务，实现搜索增强模型生成（ RAG ）， DeepSeek 的思维链强化了上下文记忆能力，极大提升了数字人多轮对的 话能力 零售业门店，餐饮业，制造业，学校（大厅或门店数字人） 数字人直播，数字人教育 DeepSeek 智能交互数字人 解决方案一指 禅 4. 核心优势

布），对传统造假手段（如虚构流水）敏感，但在面对隐蔽性造假（如利用会计 准则漏洞虚增无形资产）时，若造假数据人为符合数值分布规律，其检测能力会 显著下降。同时，Benford 定律的误报率受行业特性影响较大，例如零售业流水 天然符合 Benford 分布，而金融衍生品交易数据可能偏离，导致误判。总体而言， 情感分析长于捕捉文本隐含风险，但对语义噪声敏感；数值分析对传统造假有效， 但对高隐蔽性手段存在盲区。 问题

决策，而传统的企业家核心能力，比如经验判断、资源整合、灰度哲学等在数字时代依然非常重要， 依然是领导力学科的基石能力。 据笔者观察，企业发展新环境呼唤数据领导力，而数据领导力也是企业发展过程中逐步形成的。以连 锁零售业为例，从 1 家店到 50 家店，企业家一支笔一个决策就可以解决，这个时候花重金去构建系 统既麻烦，投入成本又高，而且对团队的挑战也高，数据领导力的作用不明显，但当企业达到更大的 规模，其管理层 而帆软的 FineChatBI 采用的是 NL2DSL 路线，发生的概率大幅降低。 1、高准确率 大部分产品过于依赖大模型，响应速度慢。而帆软采用大小模型结合的模式，针对性处理用 户问题。尤其面向零售业务，面向管理层，帆软的产品能力让他们印象深刻。 2、高响应速度 094 数智领导力 093 数智领导力 ChatBI 在志邦内部叫做“志邦智数”，经过半年时间的推广，营销和财经侧已经有 120+

经营分析提供好的数据基础； 专业化品类数据管理：梳理品类体系，关注特殊品类差异 性管理。 u 统一和规范的数据管理，实现集团级数据共享和信息流打通的最终目的。 商品主数据管理 - 多种商品结构支 持 零售业务 共性商品 单一商品 组合商品 子母商品 Ø 共性商品：创建商品数据过程中通过选择特性（色码）自动创建明细商品，实现鞋服色码管理需求； Ø 单一商品多条码管理： 相同商品可维护多条码，实现超 物流部 门店 A 门店 C 门店 业务部 劲草贸易公司 自营 联营 租赁 加工 外部供货商 自营进货 委外加工 自营进货 联营合作 批发销售 零售业务 门店自采，劲草整合 ( 直送 ) 线上顾客 自营进货 联营合作 租赁合作 3. 库存管理 4. 非商品管理 1. 需求与补货管理 多种补货机制 门店补货需求 劲草整合门店

客体验，并实现更高效的库存管理，以更好地 应对来自运营效率和顾客体验的双重挑战。当 前零售服务机器人的应用场景主要包括迎宾导 购、库存管理、营销引流、店面清洁、补货搬 运等。据测算，到2035年全球零售业服务机器 人的市场规模有望达到573.1亿美元。 行业痛点 1. 运营成本高：伴随着全球互联网电商的发 展，线下零售门店的运营成本高企，从货 架补货、收银结算到清洁维护均需投入大 量成本。 2 40%。 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 3.2.3 医疗场景：卫生治理 3.2.6 大型交通枢纽（机场）场景： 公共服务与安全治理 3.2.4.1 智能清洁与能耗优化 应用实践 在零售业，尤其是大型商超的环境中，保持干 净整洁的客户购物空间对于提升顾客体验和品 牌形象至关重要。清洁机器人的引入，标志着 清洁作业向智能化、节能化方向迈出了重要一 步。机器人能够通过动态路径规划，实现24小

等数字技术重构业务模式。 数据来源：2025年度亿邦动力产业互联网千峰奖评选企业申报数据 39% 12% 4% 3% 3% 3% 2% 14% 20% 软件和信息技术行业 批发和零售业 制造业 建筑业 交通物流业 农、林、牧、渔业 租赁和商务服务业 其他服务业 其他 47.8% 36.6% 15.6% 数字供应链企业 产业数智科技企业 数智品牌企业 - 6 - 千

建议采用模块 化架构，便于快速适配银保监会的动态监管要求。 17.2 跨行业借鉴 在跨行业借鉴方面，金融银行业务可以充分吸收其他行业在智 能体应用中的成熟经验，结合自身业务特点进行优化。以零售业为 例，电商平台通过大模型构建的智能客服系统能够实现 7×24 小时 的高效响应，平均响应时间低于 2 秒，客户满意度提升 30%以上。 金融银行可以借鉴其多轮对话设计，将简单的 85%。银行可改造该模型用于存款流失预警，通 过 分析账户活动、产品持有、服务交互等信号，提前 3 个月识别潜在 流失客户，为挽留策略争取关键时间窗口。 在具体实施层面，建议优先引入以下跨行业技术组件： 1. 零售业的意图识别模块 o 支持超过 200 种用户意图分类 o 上下文保持能力达 10 轮对话 o 领域适应训练周期缩短至 72 小时 2. 医疗行业的实体抽取引擎 | 技术指标

年，该领域将呈现以下关键趋势： 市场机遇 1. 数据红利释放：全球金融数据量年增长率达 23%（IDC 2023），非结构化数据（如卫星影像、社交媒体情绪）的挖 掘将创造超额收益空间。例如，对冲基金已开始利用零售业停 车场卫星图片预测上市公司财报表现，准确率提升 12-15%。 2. 技术融合加速 o 量子计算：IBM 预计 2030 年量子优势将缩短复杂策略 回测时间从 weeks 到 hours

器人的成本逐渐降低，投资回报周期缩短，使得更多商业和服务机 构能够负担得起，进一步推动了其市场普及。 在商业领域，协作机器人可以承担重复性高、劳动强度大的工作，如餐饮业中的食物准备、送餐服务，零售业的商 品盘点、顾客服务等，显著提高效率并优化顾客体验。在医疗领域，除了辅助手术，它们还能用于物理治疗、药品配 送、消毒清洁等，减轻医护人员负担，提升医疗服务质量。在教育领域，则能作为教学辅助工具，提供个性化学习支