报告概述

到 2033 年，全球快速消费品市场生成人工智能规模预计将从 2023 年的79 亿美元增长到577 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 22% 的速度增长2024 年至 2033 年。

生成式人工智能在快速消费品 (FMCG) 行业的影响力越来越大，为企业提供了提高效率和创新的新方法。这项技术包括可以生成文本、图像甚至预测的工具，可以在几个关键领域为快速消费品公司提供帮助。例如，生成式人工智能可以设计新的产品包装或创建直接吸引个人消费者偏好的个性化营销内容，所有这些都以惊人的速度进行

随着公司认识到其提高竞争力和满足不断变化的消费者需求的潜力，快速消费品市场的生成式人工智能正在经历显着增长。关键人物业内人士正在投资人工智能研究和开发，以开发先进的生成式人工智能模型，这些模型可以创建引人注目且独特的产品设计、包装概念和营销活动。

快速消费品中的生成式人工智能市场受到竞争市场中差异化需求、对个性化产品不断增长的需求以及优化产品开发流程的愿望等因素的推动。随着技术的发展，预计将实现更复杂的应用，例如实时产品定制和消费者虚拟试穿体验

然而，快速消费品行业采用生成式人工智能仍存在挑战。其中包括确保数据隐私和安全、算法决策中的道德考虑以及对熟练人工智能人才的需求。克服这些挑战对于充分利用生成式人工智能在快速消费品领域的潜力至关重要。

生成式人工智能市场即将迎来惊人的发展未来几年的增长。根据最新的市场研究，全球生成式人工智能市场预计到 2033 年将达到 2558 亿美元，高于2023 年的 135 亿美元，在 2024 年至 2024 年的预测期内，复合年增长率将达到 34.2%。 2033 年。

生成式人工智能在各个消费者群体和地区的广泛采用是显而易见的。 70% 的消费者寻求新产品和服务的推荐，这表明对该技术功能的强烈需求。就区域采用率而言，73% 的受访印度人口正在使用生成式 AI，其次是澳大利亚的49%、美国的45%和英国的29%。

生成式 AI 在年轻人群中特别受欢迎，65% 的用户是千禧一代或 Z 世代，并且72%正在就业奥耶德。该技术已经获得了巨大的关注，近十分之六的用户相信他们正在掌握它。此外，70% 的 Z 世代表示正在使用该技术，其中 52% 相信该技术可以帮助他们做出明智的决策。总体而言，52% 的生成式 AI 用户表示，他们现在比刚开始使用该技术时更多地使用该技术。

生成式 AI 的采用在零售行业也得到了发展势头。接受调查的零售业高管估计，目前他们的员工中有 36% 已经在使用生成式 AI，预计到 2025 年底，这一数字将增长到45%，这突显了该技术在零售运营中的日益集成

主要要点

• 生成式 AI到 2033 年，快速消费品市场规模预计将达到577 亿美元左右，并以C 的速度增长在 2024 年至 2033 年的预测期内，年增长率为 22%。
• 生成式人工智能软件细分市场在快速消费品领域占据主导市场地位，需求预测细分市场在快速消费品市场的生成式人工智能中占据主导地位，到 2023 年占据了超过15%的份额。
• 2023 年，食品和饮料细分市场在快速消费品市场的生成人工智能领域占据主导地位，占据了30%以上的份额。
• 2023 年，亚太地区在快速消费品行业的生成人工智能领域占据了主导市场地位，占据了38%以上的份额。

按组件

2023年，生成式人工智能软件细分市场在快速消费品领域占据主导市场地位，占据70%以上份额。这一重要的市场份额主要归因于该软件在自动化和增强快速消费品运营各个方面（从产品开发到客户参与和供应链管理）方面发挥着关键作用。

生成式人工智能软件使公司能够快速分析消费者数据并生成见解，从而可用于根据特定消费者偏好和新兴趋势定制产品和营销策略。这种定制水平和生成可操作数据的速度对于快节奏的快速消费品行业至关重要，在该行业中，保持领先于消费者需求和市场变化对于保持竞争力至关重要。

此外，对生成式人工智能软件的偏好是因为其能够显着降低运营成本和提高效率。通过自动化日常任务和优化物流运营，公司可以以更低的资源支出实现更高的产出。例如，生成式人工智能应用程序可以预测最佳库存水平，从而减少库存不足和库存不足的情况，这在快速消费品领域是代价高昂的问题。

此外，人工智能驱动的客户行为分析可以带来更有效的营销活动、有针对性的促销和个性化产品推荐，所有这些都可以提高消费者的满意度和忠诚度。鉴于这些优势，生成式人工智能软件领域正在引领快速消费品市场的转型。

对人工智能开发的持续投资以及人工智能工具在业务流程中的日益集成标志着该领域的进一步增长和创新。利用这项技术的企业不仅简化了运营，而且还为行业创新和消费者参与制定了新标准。随着生成式人工智能的不断发展，其影响力预计将扩大，进一步巩固其在市场中的领先地位。

按应用

2023 年，需求预测细分市场在快速消费品市场的生成人工智能中占据主导地位，占据了超过15％的份额。这种重要性很大程度上是由于需求预测在优化供应链和最大限度降低库存成本方面发挥的关键作用。生成式人工智能通过分析大量历史销售数据、市场趋势、消费者行为以及经济变化和季节性变化等外部因素，显着提高需求预测的准确性和速度。

例如，2023 年，雀巢和宝洁公司 (P&G) 是快速消费品公司利用生成式人工智能的著名例子。雀巢利用人工智能来优化其供应链，并通过在 2025 年之前使其所有产品包装可回收或可重复使用来提高可持续性。

这使得快速消费品公司能够就生产和库存水平做出明智的决策，避免短缺和库存过剩，而这可能会带来高昂的成本。需求预测的重要性其对快速消费品运营其他关键领域（例如采购、生产计划和分销）的影响凸显了这一细分市场。有效的需求预测可以帮助企业减少浪费，最大限度地提高资源利用率，并提高整体运营效率。

此外，更准确地预测市场需求的能力可以支持战略产品发布和促销活动，确保在最佳时间推出新产品并提供适当的营销支持，从而最大限度地提高消费者参与度和销量。随着企业继续应对全球市场的复杂性，对先进的生成式人工智能工具进行需求预测的依赖预计将会增加。

该技术不仅可以通过更灵活地响应市场变化来提供竞争优势，还可以通过减少生产过剩和浪费来推动可持续发展。因此，需求预测领域可能会保持其在市场上的领先地位，越来越多的快速消费品公司采用生成式人工智能来完善其预测能力并增强整体业务弹性。

按快速消费品子行业划分

2023 年，食品和饮料细分市场在快速消费品市场的生成式人工智能中占据主导地位，占据了超过30% 份额。这一巨大的市场份额归功于人工智能在食品和饮料行业众多方面的变革中发挥的重要作用，从优化供应链运营到个性化消费者体验。

生成式人工智能技术特别擅长分析消费者偏好和市场趋势，使公司能够快速创新和定制其产品。这包括从根据新兴消费者喜好开发新口味到设计与特定人群产生共鸣的营销活动等方方面面。

此外，食品和饮料细分市场人工智能在管理该行业典型的复杂供应链方面的能力大大受益。对于易腐烂的商品和严格的监管要求，生成式人工智能有助于更准确地预测需求、优化配送路线和有效管理库存，所有这些对于保持产品新鲜度和减少浪费都至关重要。

此外，人工智能驱动的分析有助于维持质量控制标准和遵守健康法规，这在食品行业至关重要。在快速变化的市场环境中保持竞争力的需求推动了食品和饮料行业对生成式人工智能工具的持续投资。

随着消费者变得更加健康意识和环保意识，公司正在利用人工智能来开发更可持续、更健康的食品选择，从而提高品牌忠诚度和消费者满意度。因此，食品和饮料领域在全球范围内处于领先地位随着技术进步继续提供更深入的见解和更创新的方法来满足消费者需求，生成人工智能快速消费品市场可能会扩大。

关键细分市场

按组件

• 生成人工智能软件
• 生成人工智能服务

按应用

• 价格优化
• 供应链优化
• 消费者洞察
• 需求预测
• 产品设计和创新
• 个性化营销
• 内容生成
• 质量控制
• 包装设计
• 促销规划
• 其他

按快速消费品子行业划分

• 食品和饮料
• 家居用品
• 个人护理和卫生
• 电子及电器
• 其他

驱动因素

预测分析改变快速消费品行业

在快速发展的快速消费品领域在快速消费品 (FMCG) 领域，由生成式人工智能支持的预测分析脱颖而出，成为增长和效率的关键驱动力。到 2023 年，人工智能在需求预测和库存管理等流程中的集成已被证明是有用的。快速消费品公司利用生成式人工智能来处理和分析大型数据集，从而能够精确预测消费者需求并实现高效的供应链管理。

该技术能够预测市场趋势和优化库存水平，从而最大限度地减少浪费并提高产品可用性，这对于在利润微薄和消费者期望较高的行业中保持竞争优势至关重要。这些进步不仅提高了运营效率，而且还通过使产品可用性与市场需求保持一致来改善财务成果，从而降低运营成本并提高客户满意度​​。

限制

数据限制和成本影响

尽管尽管具有优势，但在快速消费品领域采用生成式人工智能面临着重大限制，这主要是由于数据限制和人工智能实施相关的高成本。生成式人工智能需要广泛、结构良好的数据集才能有效训练。许多快速消费品公司，尤其是规模较小的公司，不拥有强大的数据存储库，这限制了人工智能技术的潜在产出和优势。

此外，开发定制人工智能解决方案需要对专业人才和先进计算基础设施进行大量财务投资。对于许多规模较小的快速消费品公司来说，高昂的前期成本和不确定的投资回报构成了巨大的障碍，阻碍了生成式人工智能解决方案在该行业的广泛采用和可扩展性。

机遇

通过生成式人工智能实现可持续制造

在基因驱动下，可持续制造代表了快速消费品行业的重大增长机会评级人工智能。该技术增强了制造工艺，使公司能够减少浪费并降低能源消耗——这是最大限度地减少对环境影响的关键因素。例如，生成式人工智能优化生产流程和供应链物流的能力不仅简化了运营，还支持行业向可持续发展的转变。

随着消费者和监管机构要求更加环保的做法，这种转变变得越来越重要。通过整合人工智能，快速消费品公司可以提高运营效率，同时推进对环境管理的承诺，从而在竞争激烈的市场中提供巨大的增长和差异化机会​。

挑战

平衡创新与监管合规

在快速消费品行业实施生成式人工智能的主要挑战之一是平衡技术创新与严格的监管合规性。快速消费品（尤其是食品和饮料类别）受到严格监管，以确保消费者安全。人工智能驱动的创新的引入，从新产品配方到人工智能增强的质量控制流程，必须小心谨慎，以遵守现有法规。

此外，随着生成式人工智能的不断发展，监管框架可能难以跟上步伐，从而为快速消费品公司创造了一个复杂的环境。确保新的人工智能应用既有效又合规，需要持续监控和适应，这给行业带来了持续的挑战。

增长因素

• 高级预测分析：生成式人工智能显着增强了快速消费品领域的预测分析，改善需求预测、供应链优化和库存管理。这可以减少浪费、改善库存管理并最大限度地减少生产过剩，从而与可持续发展目标紧密结合和效率​​。
• 增强产品开发：该技术可以实现新产品的快速原型设计和测试，从而更快地适应消费者偏好和市场变化。这加快了快速消费品公司的创新周期，使他们能够在竞争激烈的市场中保持领先地位​。
• 运营效率：生成式人工智能通过自动化日常任务和优化物流运营，简化了从制造到客户服务的多个部门的运营。这不仅提高了生产力，还降低了运营成本。
• 营销和消费者参与：通过分析广泛的消费者数据，生成式人工智能可以创建高度针对性和个性化的营销活动，提高消费者参与度并提高营销支出的有效性。
• 可持续发展计划：快速消费品公司正在利用生成式人工智能来增强其可持续发展可行的做法，例如优化资源利用和减少浪费。随着消费者和监管机构要求更加环保的做法，这一点变得越来越重要。

新兴趋势

• 超个性化：生成式人工智能正在推动快速消费品领域的超个性化趋势。通过利用消费者数据，公司现在可以以前所未有的规模创建个性化产品、量身定制的营销信息和独特的消费者体验。
• 可持续制造：使用生成式人工智能来推动可持续制造流程的趋势日益增长。该技术有助于减少资源浪费并提高能源效率，符合全球可持续发展目标​。
• 人工智能驱动的供应链创新：生成式人工智能通过更准确地预测需求，正在彻底改变供应链管理、优化配送路线和自动化库存管理，从而显着提高运营效率​​。
• 扩展人工智能增强型客户服务：快速消费品公司越来越多地采用人工智能工具进行客户服务，为客户提供即时、24/7的支持。人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理正在成为 FM 消费者平台的标准功能​​。
• 在监管合规中采用人工智能：随着监管要求变得更加严格，快速消费品公司正在使用人工智能来更有效地确保合规性。这包括监控质量控制、确保产品安全标准以及遵守环境法规​​。

区域分析

2023年，亚太地区在快速消费品行业的生成式人工智能领域占据主导市场地位，占据38%以上份额。这一巨大的市场份额可能会吸引却受到几个关键因素的影响。主要是，该地区的快速数字化转型以及中国、日本和韩国等国家先进技术的采用，极大地推动了人工智能在包括快速消费品（FMCG）在内的各个领域的融合。这些国家不仅在人工智能基础设施上投入了大量资金，而且在研发方面也投入了大量资金，促进了各行业的创新。

此外，亚太地区人口密度高，为快速消费品产品提供了广泛的消费者基础，这反过来又增加了对旨在优化产品设计、消费者互动和供应链物流的生成式人工智能应用程序的需求。此外，该地区政府推广人工智能技术的举措降低了快速消费品公司采用这些解决方案的壁垒，进一步促进了市场增长。

欧洲和北美在市场影响力方面追随亚太地区，但具有独特的推动特征他们对人工智能的采用。在欧洲，GDPR 等严格的数据保护法规正在塑造人工智能的实施方式，重点关注隐私和消费者权利。与此同时，北美正在利用其强大的技术基础设施和创新生态系统来突破人工智能能力的界限，特别是在快速消费品行业的个性化和客户服务增强方面。

重点地区和国家

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁语美国
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

在快速发展的生成式人工智能市场中快速消费品行业的众多关键参与者正在塑造行业格局，每个参与者都将独特的创新和战略优势带到了前沿。 IBM、微软、谷歌云和亚马逊网络服务 (AWS) 掌舵，提供强大的云基础设施、尖端的人工智能工具和广泛的机器学习功能，使快速消费品公司能够提高运营效率和消费者参与度。这些企业通过不断推进人工智能技术并提供可满足不同快速消费品需求的可扩展解决方案，在市场上占据了重要地位。

SAP 和 Oracle 在将人工智能集成到业务流程方面发挥着关键作用，专门致力于创建数据驱动的解决方案，以改善数据驱动的解决方案。决策并简化供应链。他们在企业资源规划 (ERP) 系统方面的专业知识使快速消费品公司能够利用生成式人工智能来实现从需求预测到个性化营销策略的各个方面。埃森哲和凯捷凭借其顾问角色脱颖而出，指导快速消费品巨头实施数字化转型计划，并实施人工智能技术来优化产品创新和客户体验。

市场上的主要参与者

• IBM
• 微软
• Google Cloud
• Amazon Web Services (AWS)
• SAP
• Oracle
• 埃森哲
• 凯捷
• SAS
• 阿里云
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 2 月，可口可乐公司分享了一些令消费品行业兴奋的重大消息。他们说他们将使用一种特殊的技术，称为生成器OpenAI 公司的 ive AI 用于营销以及与消费者的互动方式。这是向前迈出的重要一步，因为它表明可口可乐希望利用最新技术来改善广告和消费者体验。
• 2024 年 1 月，Google 为零售商推出了一套新的人工智能驱动工具。其中包括一个生成式人工智能聊天机器人，零售商可以将其集成到他们的网站和移动应用程序中。虚拟代理能够与消费者对话，并根据购物者的偏好和浏览行为提供个性化的产品推荐。这些新功能旨在通过使用先进的人工智能技术来增强在线购物体验并简化其他零售业务。