中國發展高層論壇2026年年會在北京舉行期間，物美集團及多點數智創始人張文中受邀參與“人工智能治理：挑戰與合作”專題研討，分享了零售行業人工智能應用的前沿實踐與治理思考。作為全球零售數智化服務領域的領軍企業，多點數智2025年已為593家跨國零售企業提供轉型方案，覆蓋麥德龍、7-Eleven、新加坡CSS等11個國家和地區，其推出的AI商品智能體、門店智能體等產品，正在重新定義零售業的“Agent as a Service”（AaaS）模式。
張文中指出，人工智能在零售場景的深度滲透已暴露四大治理難題：技術濫用風險、系統可靠性缺陷、責任界定模糊以及數據安全隱憂。以智能選品系統為例，若訓練數據存在地域或人群偏見，可能引發算法歧視；供應鏈數據失真則會導致智能補貨系統出現嚴重偏差。他特別強調，AI決策的“黑箱”特性使得事故責任難以追溯，亟需完善法律框架。對于數據安全，企業需在價值挖掘與隱私保護間建立動態平衡機制，通過匿名化處理等技術手段筑牢防線。
針對這些挑戰，張文中提出四項治理路徑：其一，建立場景化風險評估體系，針對會員運營、智能客服等不同場景制定差異化防控策略；其二，構建數據驅動的預警機制，通過實時監測AI系統運行狀態，實現風險前置化解；其三，推動跨學科協同治理，融合技術、法律、倫理等領域知識，確保模型安全與業務需求兼容；其四，采用漸進式治理框架，從高風險領域試點起步，逐步完善規則體系。他以多點數智的實踐為例，其AI視覺識別系統在提升門店管理效率的同時，有效保障了食品安全標準執行。
在平衡創新與風險方面，張文中倡導“價值導向”原則，鼓勵能夠降本增效、優化消費體驗的AI應用。多點數智開發的AI效期管理系統，通過精準預測商品保質期，既減少損耗又降低消費者購買臨期商品的風險，實現商業價值與社會責任的雙重目標。他同時提出，企業需建立分類分級管理制度，對不同風險場景設置差異化安全標準，例如在自動盤貨等低風險場景可適當簡化審核流程。
談及全球治理合作，張文中呼吁建立常態化國際對話機制，推動跨國界標準制定。他建議各國在隱私保護、算法透明度、數據跨境流動等領域形成共識，通過共享中國零售數字化合規經驗與借鑒國際監管模式，構建開放協作的治理生態。這一觀點在論壇上引發廣泛共鳴，多位與會專家表示，人工智能的全球化特性決定了單一國家無法獨立應對治理挑戰。
