国美零售的认知差 Agentic AI：自主决策型AI在商业领域的崛起

国美零售的认知差 Agentic AI：自主决策型AI在商业领域的崛起， 

国美零售的认知差

来源：市值观察

重磅企业的转型，往往是财经圈最为关注的话题之一，而企业转型后的业绩表现，则是资本市场热议的焦点。

近日，老牌中国零售企业国美零售公布2021年年报，这是国美自2017年启动“家·生活”战略，向全零售转型之后表现最亮眼的一份年度经营成绩单，公司转型历程和转型成果，值得我们认真研究和思考。

华丽转身

作为零售业的标杆性企业，国美却在过去很长一段时间里，给人留下的是电器卖场的印象，但其实，这种对国美的认知是有重大偏差的。

早在2017年8月，国美电器就已改名为国美零售，开始全面推进“家·生活”战略，国美的业务重心，也从单一电器品类，逐渐面向全品类商品零售和家庭服务整体解决方案的提供商转型。

为了保证“家·生活”战略目标的顺利实现，不久后，国美便开始了大刀阔斧的变革和全面布局。

在行业内，国美率先提出了“全零售”概念，通过多年积累的线上平台、线下平台、供应链平台、共享共建平台、物流平台与大数据&云平台六大平台优势，围绕到网、到店、到家三大场景，初步构建了“开放和共享”的零售新业态。

提出“线上平台为主，线上/线下双平台（场景轴）+自营/第三方外部供应链（商品轴）”，构成“两轴、四轮”的国美动力。与京东、拼多多达成的全面战略合作，更是进一步践行了“开放和共享”的理念，帮助国美实现了对场景、商品和用户的全链接，以及对“家·生活”需求的全覆盖。

而线上，国美则通过“直播+社群”的模式，构建了线上娱乐化平台真快乐APP。将“乐”和“购”相互赋能的娱乐化营销，打造成贯穿“全零售”和“家·生活”的催化剂，快速抓住了科技创新的关键变量。

转型之后的4年多时间里，国美迎来了脱胎换骨的变化。如今的国美，早已不是传统的电器连锁商场，也不是单纯的互联网电商平台，而是紧密围绕“家·生活”核心赛道，以35年零售基因为依托的开放型全零售生态共享平台。

全链路，全场景，全模式、全服务构成的零售生态，以及六大平台基础设施构建的价值闭环与核心竞争力，为国美拓宽了经营“护城河”。

正如国美创始人黄光裕所说：“线上和线下的清晰定位，真正便利了消费者，并显著降低了厂商成本。同时打造更加专业化、社会化的供应链平台、物流平台和大数据/云平台，通过砍去中间环节，提高周转效率，提升智能化水平，对零售全链条进行精简和优化，真正降本增效。”

毫无疑问，国美已经进入全新发展阶段。

厚积薄发

传统零售企业的转型，必将面临巨大的压力，国美过去几年的业绩表现也差强人意，让外界一度担忧企业转型后的发展之路，能否顺利进行。

可事实上，国美不仅扛过了转型的阵痛期，经历了短暂的业绩低迷之后，2021年，国美还交出了一份令人可喜的成绩单。

纵览国美2021年财报，有几个突出亮点值得重点关注。

第一个亮点是成长。

创收和盈利层面，2021年，国美营收约464.84亿元人民币，同比增长5.36%，综合毛利约为66.95亿元，同比增长约25%，综合毛利率约为14.4%，同比上升2.2个百分点，收入和盈利能力都在持续增强。

用户层面，国美线上平台真快乐APP去年全年访问量4.43亿次，同比增长196%，年活跃买家1683.7万人，同比增长433%；转化率3.8%，同比增长1.7个百分比；合作商家从不到1000家增长到6000多家，同比增长超过7倍。无论是消费者还是合作商家数量，真快乐APP都呈现出了快速发展态势。

第二个亮点是稳健。

变现能力层面，2021年，国美实现经营现金流净流入约6.5亿元，其中下半年经营现金流较上半年大幅改善，财务安全性大大提高。

成本控制层面，2021年，国美的经营费用从110.29亿下降至100.56亿，经营费用率从25.00%下降到21.63%，降本增效能力持续增强。

资产结构层面，截至去年12月31日，国美资产从704亿增加到809亿，国美零售资产负债率已从98%下降到78.2%，经营稳健度大幅提升。

第三个亮点是优化。

营销和品类拓展层面，2021年，视频导购模式转化率达40%，SKU数接近200万，营销渠道和品类不断丰富和优化。

收入结构层面，2021年，來自县域店的营收占比从9%提升至13%，影音、冰洗等毛利率较高的品类，营收占比从45.12%上升至49.27%，成为毛利率上升的重要原因。

时代不断变迁，零售终局远未到来，过去几年暂时放慢脚步的国美，正在用转型后的成绩单向各界宣示，自己正在加速赶路，依旧是行业内最重要的变量之一。

未来可期

对于企业的长期发展来讲，所处行业的前景，往往决定了企业的前景，所处赛道的增长空间和天花板，意味着企业的增长空间和天花板。企业的战略选择，比努力更为重要。

国美“家·生活”战略所依托的大消费行业背景和“家·生活”赛道，无疑是当今中国最优质的行业和赛道之一。

2021年，中国社会消费品零售总额44.1万亿元，增长12.5%，远超GDP增速，最终消费支出对经济增长贡献率达65.4%，已经成为经济增长第一拉动力。

在过去很长一段时间里，制约中国消费增长的重要因素，是类似于金字塔型的不合理财富结构。占比极低的高收入群体，占据了较大的财富份额，但是消费需求早已充分满足，消费增量很低；而占比不高的中产群体以及更广大的低收入群体，有极旺盛的消费需求，但是微薄的收入极大限制了消费倾向。

在如今共同富裕背景下，中国财富结构将从金字塔型转向橄榄型，大量低收入群体的基础消费需求和中产阶层的消费升级，都将迸发出巨大能量，推动消费市场的“天花板”不断提升。

值得一提的是，在重视亲情的传统文化影响下，中国的大消费市场以家庭消费为主，核心家庭模式下，“家·生活”赛道聚集了家庭消费的多个细分领域，显然拥有巨大的发展潜力。

除了消费总量增长之外，政策对互联网的调控政策、线上流量的增速逐渐放缓，均使消费市场的零售格局发生了重大变化。

脱虚向实背景下，单一线上渠道的零售商面临的经营风险加大，而国美作为实体经济企业的重要代表，已经完成了线上线下融合一体化，实现数字化实体经济商业模式的升级和重塑，而全零售也成为驱动数字经济的典范，构成国美重要的经营壁垒，使其更有机会在竞争中胜出。

无论是在消费驱动的经济增长中，还是在零售格局的变迁中，当下的国美都身处优质的黄金赛道，自身既有线上难以取代的线下实体基因和优势，线上板块也在不断完善。可以预见，其作为零售行业优质渠道的价值，有望被市场重新定义。

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Agentic AI：自主决策型AI在商业领域的崛起

随着越来越多的企业将焦点放在操作性决策上，Agentic AI正悄然进入业务流程的背景中，自动化地影响企业运作，并解放员工以从事更高价值的工作。这种新型AI超越了生成式AI的创作能力，在企业工作流中实现了自主决策。

Agentic AI的核心在于自动化执行组织内部的特定功能，无需人工干预。举例来说，AI代理可以自主处理客户服务问题，如提供退款或更换产品；它们还可以识别企业网络中的潜在威胁，并主动采取预防措施。

早期的技术例子包括GitHub的Copilot Workspace，一个集成代码库的AI代理，以及Google AI Teammate，一个能够通过监控公司流程、生成报告和为程序员创建新任务来管理项目的AI助手。银行技术提供商ComplyControl的首席AI官Mikhail Dunaev指出：“在未来几年，这两个助手可能会取代整个开发部门。然而，这股浪潮才刚刚开始，真正有价值的助手尚未广泛普及。”

Capgemini的一项最新研究显示，受访的75%组织正在考虑在软件开发中使用AI代理，使其成为早期的主要应用案例之一。

认知型AI代理还可以在医疗环境中作为助手，通过每天与患者互动来支持心理健康治疗，也可以在大学中作为学生招募者，与潜在学生交流，了解他们的访问目的，解决他们的主要担忧，推断他们的学术兴趣和优势，并为他们推荐适合的课程，Juji AI代理的创始人、IBM Watson Personality Insights的发明者Michelle Zhou表示。

从Aflac、Atlantic Health System到Legendary Entertainment和NASA的喷气推进实验室，各种企业都在积极探索Agentic AI的应用。

AI代理的崛起

根据Capgemini对大型企业的调查，十分之一的组织已经部署了AI代理，超过50%的组织计划在未来一年内探索其应用。Forrester在最近的一篇博客文章中将AI代理列为2024年十大新兴技术之一。Forrester新兴技术组合副总裁Brian Hopkins在文章中称，AI代理“可能是今年名单中最令人兴奋的发展”。

他写道：“AI代理现在利用先进的语言模型执行复杂任务，做出决策，并代表企业或个人自主互动。这种从纯生成式AI到‘Agentic AI’的转变，带来了更复杂且更稳定的自动化能力。”

他还补充道，Agentic AI将推动其他专门AI工具的进化，包括能够生成软件代码的TuringBot代理。

有独立决策能力的AI

Live Proxies的联合创始人兼首席执行官Jacob Kalvo表示，充分利用AI代理的关键在于放手，让其发挥作用。“Agentic AI的真正威力在于其独立行动的能力，通过Agentic AI，组织将能够以惊人的速度扩展运营并创造创新。”

Live Proxies利用AI代理检测和应对网络安全威胁。该公司开发了一种AI代理，可以自主监控网络流量并减轻网络安全威胁，而无需“持续的人类监督”。

“这样做不仅解放了我们进行创新的空间，还让客户放心，我们的安全基础设施在Agentic AI的监控下是稳健和自给自足的。”Kalvo说道。

相比之下，生成式AI专注于生成新内容，如文本、图像或音乐，而Agentic AI则更关注决策。

“生成式AI似乎更具创造性，生成类似于人类创作的内容，而Agentic AI则更具操作性，直接影响业务流程或技术生态系统，”Kalvo补充道。“简而言之，Agentic AI意味着自主性和执行力，而生成式AI则关注创作和创新。”

AI代理有着更高的投资回报率

Dunaev补充道，Agentic AI可以为那些难以在生成式AI中找到投资回报的组织带来价值。在许多情况下，生成式AI仍然需要大量的人为干预。“相比之下，Agentic AI有可能带来更为实在的商业价值，它作为一个自主助手，独立解决任务，具备自主决策和目标导向行动的能力，这是生成式AI所不具备的。”

AnswerRocket的首席技术官兼联合创始人Mike Finely表示，Agentic AI不仅可以用于特定和离散的任务，还可以逐步完成一系列任务。“Agentic AI是AI的下一次进化，有了这种新能力，语言模型能够分解复杂问题，并通过逐步执行的方式解决问题。这意味着模型可以处理更难的问题，我们可以与其互动并引导解决方案，使我们能够理解它如何得出答案，而不是对其‘魔法’感到困惑。”

AI代理的局限：信任问题与反思

尽管AI专家看到了Agentic AI的巨大潜力，但许多人也承认用户可能会有疑虑。生成式AI用户已经注意到严重的“幻觉”现象，而AI代理的用户可能不信任它们代表自己自主行动。

Live Proxies的Kalvo表示，要建立信任，AI代理开发者必须使人类能够轻松检查其工作。“Agentic AI的广泛信任建立在其决策过程的透明性以及系统解释其选择的能力之上，”他说。“因此，信任是通过密集测试、清晰沟通其能力和局限性，以及持续监控来建立的。”

Finely表示，另一种方法是使用另一个AI来检查代理的工作。反思（Reflection）是一种使用一个AI模型来反映另一个AI模型答案的过程。“这基本上就像是我们让人类审查模型的输出，但我们正在自动化这一任务，最终结果可能会稍微增加一些时间和成本，但如果这是建立信任的代价，并解锁了自动化的巨大潜力，那么它将是最优解。”

他指出，旧有的类似AI的技术，包括机器学习，多年来一直在使用，大多数组织都信任机器学习来完成工作。与此同时，生成式AI的快速普及表明用户愿意信任它。

Finely最后说道，“生成式AI是机器学习的高级应用，企业开始信任它，因为它能引用所使用的数据源，并提供被引用数据的具体信息，并解释其结论的理由，用户正在用他们的操作表明信任。”

文章由RPA中国根据公开资料整理，如有侵权，请联系删除。

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