零售业人工智能市场规模及份额，按技术（机器学习、自然语言处理、计算机视觉）划分；应用 - SWOT 分析、竞争战略洞察、区域趋势（2025-2037）

零售业人工智能：增长动力与挑战

增长动力

• 人工智能日益集成，助力动态定价和促销：随着实体零售渠道和数字零售渠道之间竞争日益激烈，动态定价成为一项关键差异化因素。人工智能的出现及其日益集成，使动态定价策略更加智能，从而提升了零售商的投资回报率。人工智能能够反映客户行为、市场需求和竞争对手的定价，从而使零售商能够实时调整价格和促销优惠。美国商务部估计，到 2024 年，得益于基于 AI 的定价引擎的应用，促销驱动的收入将增长 18%，购物篮规模将增长 12%。

• 人工智能在电子商务安全领域的应用日益增多：人工智能推动的行为指标使用日益增多，提高了电子商务交易的安全性。安全性的提升与电子商务在亚太地区等主要区域市场的日益普及密不可分。人工智能在安全方面的改进支持其在零售业的更广泛应用，从而扩大了市场增长的范围。到 2037 年底，借助电子商务应用对安全性的需求，人工智能在零售业的应用潜力将显著提升。

全球零售业人工智能市场的人工智能和机器学习趋势//25}

人工智能和机器学习（例如自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和数据分析）的快速发展，有助于扩大人工智能在零售业的应用范围。这些技术正在不断融合，以改善客户体验并提高运营效率。例如，人工智能系统能够分析大型数据集来预测客户偏好，这对于制定有针对性的营销策略至关重要。下表列出了成功的用例及其影响：

零售市场人工智能的网络安全措施//25}

人工智能在零售业的日益普及，扩大了网络安全挑战的威胁面。多年来，网络攻击日益复杂，这推动了对高级安全解决方案的需求。例如，零售商成为人工智能驱动的机器人攻击和数据泄露的目标，造成了巨大的经济损失。下表重点介绍了零售市场人工智能领域的主要网络安全措施：

挑战//17}

• 数据孤岛和碎片化的零售基础设施：AI 解决方案在近十年取得了长足的进步，但尽管取得了进步，由于数据生态系统的碎片化，零售商仍然面临着持续的挑战。由于销售渠道众多，数据孤岛彼此孤立，给 AI 在零售领域的无缝应用带来了挑战。 AI 驱动的解决方案需要干净的数据流，缺乏干净的数据流可能会对集成造成限制。