【國際政經瞭望】從效率工具到決策主體―AI驅動下的全球零售服務與商業模式轉型
劉靜容（台灣經濟研究院副研究員） (2026/03/10) 《台經月刊第49卷第3期》
隨著AI從輔助演進至自主代理，零售業正經歷商業模式的結構性翻轉，零售競爭重心已由規模效率轉向數據深度與決策自動化。面對勞動力短缺與成本上升，AI從幕後工具轉變為能獨立處理複雜任務的「數位同事」，這場變革重新定義商業本質，涵蓋零售媒體網絡對數據價值的變現及顧客關係的深度重塑。未來零售競爭力不再單純取決於算力，而是能否在技術精準與服務溫度間取得平衡，並透過數據治理體系將數位優勢轉化為長期競爭力。
在全球經貿秩序持續重組且高度碎片化的背景下，地緣政治升溫、供應鏈區域化與通膨壓力交織，正加速改變企業的營運環境與競爭邏輯。儘管多數國家內需市場仍展現一定韌性，貼近消費者生活與需求的商業服務業，卻首當其衝地承受成本結構與服務模式的雙重壓力。AI發展至今，從預測分析、生成式AI，到逐步成形的代理型零售(Agentic Retail)，儼然已從幕後工具演進為影響零售業價值創造與資源配置的核心技術，深刻改變獲利模式、營運流程與消費體驗。隨著全通路整合趨於成熟，零售競爭重心已由「規模效率」轉向「數據深度」與「決策自動化」的角力。面對勞動力短缺與成本上升的結構性挑戰，AI不僅是技術工具，更是企業建立營運韌性、推動商模結構性轉型的關鍵驅動力，正式開啟了「智慧代行」的新賽局。
為了探討AI在零售業的應用與未來趨勢，本文將從技術演進與實務案例切入，分析其對全球零售服務業商業模式的影響；透過國際標竿案例，檢視企業如何運用AI推動營運創新與優化顧客體驗，並深入討論轉型過程中的挑戰與瓶頸，進而勾勒AI驅動下的新核心邏輯與未來發展方向。
零售業AI角色轉變的演進路徑
回顧零售業數位化的演進軌跡，AI的導入並非一蹴而就的技術升級，而是一場隨著資料基礎、運算能力與大型語言模型(LLM)突破而成的長征。這場變革使AI經歷從「規則導向」到「感知理解」，再到「自主決策」的系統性轉型。隨著零售業逐步跨越技術門檻，AI的角色正由幕後的數據精算師，轉變為能獨立處理複雜任務的「數位同事」，其發展路徑可概括為三個關鍵階段（圖1）。
首先為輔助決策期(Assistive AI)。此階段AI立基於傳統機器學習，側重歷史數據的描述與分析。應用範疇聚焦於後端營運，如庫存預警、需求預測與規則式客服。其核心價值在於提升營運效率、優化資源配置並降低人工作業成本，但此時AI尚無法理解消費者行為的深層脈絡；換言之，AI僅負責提供洞察，最終決策權仍掌握在人類手中。
AI驅動商業模式、零售媒體網絡(RMN)、AI友伴(AI Companion)、代行決策、數據價值變現、超個人化、顧客關係、智慧生態
分享：
