当前，人工智能在零售领域的价值已从假设走向验证。从销量预测、自动补货到动态定价、智能巡检，AI在提升运营效率、辅助经营决策等方面的实质性成效，正驱动零售企业将其从“可选项”升级为“必答题”。然而，跑得越快，平衡越难——一端是效率竞赛的紧迫，另一端是信任红线的压力，任何一次数据泄露或定价歧视，都可能引发品牌信任的崩塌。

中国连锁经营协会与德勤联合发布的《生成式人工智能零售业全景观察白皮书（2025）》揭示了这层深层矛盾：近七成零售企业将数据安全列为首要顾虑，但“边界不清、责任模糊”的现实困境，让大量AI项目陷入“想做又不敢做”的反复拉锯之中。

全球AI治理的严管与创新再平衡

纵观全球AI治理版图，各国都在“鼓励创新”与“防范风险”之间摇摆，没有谁能保持从容稳健。

欧洲曾是全球数字治理的“旗手”，但风向正在转变。欧盟2018年出台的《通用数据保护条例》（GDPR）和2024年8月正式生效的《人工智能法案》，将涉及消费者画像、信用评估等场景的AI应用划入高风险范畴，要求零售企业在AI应用方面必须承担严格的合规义务；与此同时，欧盟各国对于消费者个人信息保护的法规也持续收紧。面对技术标准滞后与企业合规准备不足的双重困境，欧盟在2025年底提出的“数字Omnibus改革”将合规时间作出重大调整：独立型高风险AI系统推迟至2027年12月2日适用，嵌入型则推迟至2028年8月2日。外界普遍将此解读为：在竞争力压力下，欧盟正从“监管优先”向“创新优先”妥协。

美国的AI监管策略更为激进。2026年3月，白宫发布《国家人工智能立法框架》，提出非约束性立法建议，为美国国会考量构建统一的联邦人工智能监管路径提供参考。其核心诉求是以联邦立法优先于各州AI法律，避免“监管碎片化”拖累创新步伐；随后6月出台的行政令进一步明确反对“过度繁琐的监管”，试图以“轻触式监管”和“自愿合作”维持发展势头。但在国会层面，关于AI在就业、隐私和歧视方面影响的听证会密集举行，社会舆论对技术失控的忧虑从未消退。

反观亚洲国家，日本在2026年修订《个人信息保护法》，为AI开发放宽数据同意规则，却又配套严格公示与防溢流机制，呈现出“松绑”与“严管”的双向拉扯。日本政府还要求各省厅设立首席AI官，并通过行政指南对生成式AI采购与应用进行风险分级管理。中国于2026年7月发布《国际人工智能伦理治理行动计划》，倡导风险分级防控与敏捷治理，推动可解释性、隐私保护等技术的开源共享，在鼓励产业应用与约束可能风险之间，寻求制度性的回旋空间。

让风控成为企业创新的底座

零售业AI应用天然伴随着海量消费者数据的流动。从会员画像、消费行为到人脸识别，数据是AI赋能零售的“燃料”，却也成为风险的源头。如何在“用数据喂养AI”与“保护消费者信息”之间找到边界，成为零售企业必须面对的现实考题。

中国连锁经营协会副秘书长田芮丰对此表示，“零售业+AI”需要有底线思维，即哪些数据不能采集，数据接触等级等底线必须事先划定。在涉及钱财与隐私的环节，必须执行最高级别管控。

多点数智联合创始人兼总裁张峰向国际商报记者介绍了企业对AI决策的定位：高重复性、数据充分、规则明确的运营环节，可逐步交给AI，例如自动补货（基于销量预测与库存计算生成订单）、动态定价（标准品根据供需与竞品实时优化价格）、智能出清（临期商品折扣策略自动执行）、门店巡检（AI视觉识别陈列合规与缺货）等。而涉及战略定位、供应商关系、商品创新、组织管理等，则必须坚持以人工研判为主，从而实现“AI主导、人监督”的可控闭环。

“人始终是最终的责任主体，AI是放大人类专业能力的工具。”张峰说。

在组织保障方面，田芮丰建议企业高层高度重视AI治理。据他介绍，一些头部企业专门成立了由法务、合规人员组成AI安全委员会，建立定期总结和汇报机制，将风险意识嵌入决策流程，确保创新在合规框架下有序推进。

面对“创新速度”与“风险控制”的平衡，百果园集团副总裁兼集团首席信息官王筱东提出，平衡的关键不是把创新慢下来，而是把风控前置成底座能力。

王筱东表示，百果园做了三件事将这一理念落地：分层治理——直面消费者、涉钱涉隐私的场景执行高管控，内部效率场景则允许更快迭代；底座控制——数据不出本地、权限继承、输入输出检控、全程可溯源，使风控能力天然嵌入业务SOP，无需重复建设；质量可衡量——每条SOP同时挂载监测指标，将质量和风控从“感觉”转化为“可观测”的数据。

“治理不是刹车，是让创新敢放开、能复制的底气。”王筱东说。