12月11日，以“数智共生 点亮零售”为主题的2025多点数智年度合作伙伴大会在长沙举行。
会上，多点数智（02586.hk）正式发布了其升级版数智零售操作系统——Dmall OS 3.X，并系统阐述了其在智能化、国际化与标准化三大方向的战略蓝图。
这不仅是一次产品的迭代，更是多点对零售行业数智化发展路径的深度思考。会后，多点数智合伙人任中伟接受了多家媒体专访，并进一步阐述了多点将如何以技术为引擎，与合作伙伴共创零售新未来的实践路径和愿景规划。
拥抱AI：从效率工具到行业重塑
当前，零售行业正处于组织变革、技术跃升与系统更替的关键阶段。而Dmall OS 3.X的核心理念正是“以顾客为中心”，坚持“品质为王、效率至上”，致力于通过“功能为体、智能为翼、安全为甲”的产品体系，全面赋能零售企业。
此次升级的核心突破，在于AI技术的深度融合。Dmall OS 3.X构建了覆盖全场景的“十大AI应用矩阵”，包括AI优品、AI补货、AI定价、AI鲜算、AI拣货、AI排线、AI防损、AI值守、AI问数等。
在任中伟看来，AI对零售行业的价值远不止效率提升。他表示，实体零售业决策环节极多，从选址、选品、定价到库存管理，其复杂程度不亚于智能驾驶。而实体零售企业多年积累的会员、商品、交易等全域数据资产，正是AI应用的基础。
因此，他认为，AI将会深刻重塑零售业，但前提是要能够盘活并升华企业的数据资产，使决策从依赖个人经验走向科学化、智能化。
关于AI应用的具体落地，任中伟分享了多点的观察与实践。选品、销售预测与补货、防损、生鲜商品智能出清等场景已在实际应用中取得显著效果。例如，AI出清能科学决策促销时机、价格与触达范围，有效降低损耗。但像AI导购的精准个性化推荐、AI选址所需要的跨域数据融合等更复杂的场景，则仍需持续打磨。
深耕场景：标准化与个性化双向兼顾
面对不同业态、不同规模客户的多样化需求，多点提出了“双全战略”。一方面，在超市、便利店等传统业态，抓住传统ERP系统向云化、智能化SaaS系统升级的“换系统潮”，服务头部及中腰部客户。
另一方面，将AI选品、预测补货、防损等普适性强的AI模块，以更轻量、灵活的方式提供给泛零售领域的客户，降低数字化门槛。
针对业内关于软件标准化与客户个性化需求矛盾的经典难题，任中伟阐明了多点的理念：坚持标准化是保证产品先进性与可持续研发投入的基础。多点的解决方案是通过产品内的高度可配置性来实现差异化。
例如，系统可为品质零售、效率零售、折扣零售等不同模式预置最佳实践流程，客户可通过配置选择适配自身的路径。对于消费者确有的个性化需求，则通过开放API，与客户或生态伙伴利用低代码工具进行对接开发。
这一理念在与胖东来的合作中已经开始应用。任中伟举例，系统不仅固化了胖东来严格的品控与供应链管理流程，还专门设计了支持前端员工在一定权限内灵活处理客户赠礼、补偿的温情流程，并在其App中将企业文化传播置于最显眼的位置。
持续赋能：从标杆共创到全域赋能
大会还展示了多点与众多零售伙伴的共创成果：与胖东来推进“品控数字化”；与步步高共创统一结算平台；与比优特共创支持“日日配”的敏捷物流系统。
在回答关于合作客户共性需求变化的问题时，任中伟表示，当前零售企业对商品与供应链品质效率提升、线上线下全渠道融合（尤其是即时零售），以及基于数据的精细化运营（选品、货架管理、预测补货）的需求不仅高度统一，还有着很大市场规模。
对于正在进行的门店调改浪潮，任中伟认为，其核心无外乎“调品质”与“调效率”。数字化系统在此过程中至关重要。
例如，“胖改”式的品质升级，需依靠系统分析历史数据，完成科学的“宽类窄品”筛选与货架资源优化管理，并通过NPS等工具及时获取消费者反馈，实现持续迭代。多点已携手物美超市、宁夏新华百货、湖北寿康永乐等企业开展数字化调改实践，部分门店实现了显著的销售增长。
面对中小企业预算有限、IT能力不足的现实，多点提供了“整体SaaS化合作”与“模块化切入”两种路径。任中伟强调，采用标准化的SaaS系统对中小企业而言经济高效，更能直接借鉴如胖东来等标杆的最佳实践，站在更高起点发展。
放眼全球：输出中国智慧
国际化是多点明确的战略方向。任中伟透露，公司目标在未来三年将海外业务收入占比提升至30%以上。出海的底气来源于中国在零售数字化，尤其是AI应用层面的领先实践。“海外客户首先关注的就是中国在AI零售应用上的创新。”多点的优势在于专注于零售行业的深厚积累，以及在中国复杂市场环境中打磨出的线上线下融合的全域运营经验。
当然，挑战同样存在。首要的是建立信任，多点通过邀请海外客户参观国内标杆案例、在目标市场打造本地化成功样板、携手云服务商等生态伙伴共同拓展等方式破局。其次，在产品层面需做好支付、多语言、多币种等本地化适配，并积极推动团队国际化。
展望未来1-2年，任中伟明确表示，多点将“All in AI”，致力于打造“零售智能体”。他描绘了这样的愿景：这个智能体深度融合云、SaaS与AI大模型能力，不仅要盘活企业的历史数据资产，更能主动学习、归纳企业数十年积累的知识与行业规律，成为管理团队的“智能副驾”。它可以帮助新任管理者快速传承企业经验，规避历史弯路，使决策起点大幅提升，让优秀的管理模式得以科学复制。
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