人工智能 (AI) 正在零售业中应用，以增强客户体验、优化运营和改进决策。一个关键用例是个性化产品推荐。亚马逊等零售商使用机器学习模型来分析客户行为（例如浏览历史、购买模式和购物车商品）以推荐相关产品。这些系统通常依赖于协同过滤或基于内容的过滤算法。例如，协同过滤识别具有相似偏好的用户并推荐这些用户喜欢的商品，而基于内容的过滤将产品属性（例如，类别、品牌）与客户过去的互动进行匹配。开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架实现这些模型，并在大型数据集上对其进行训练，以最大限度地减少推荐错误。
人工智能还在动态定价策略中发挥作用。零售商根据需求、竞争对手定价和库存水平等因素实时调整价格。例如，电子商务平台可能会使用强化学习来测试定价变化并最大限度地提高收入。算法处理来自销售历史、网络流量和外部市场趋势等来源的数据，以设定最佳价格。从事此类系统开发的开发人员通常设计引入实时数据、应用预测模型并通过 API 自动更新价格的管道。 Apache Kafka 等数据流工具和基于云的 ML 服务（例如 AWS SageMaker）通常用于大规模部署这些解决方案。
另一个应用是库存管理和需求预测。零售商使用时间序列预测模型（例如 ARIMA 或 LSTM 神经网络）来预测库存需求。例如，沃尔玛使用人工智能来优化门店库存，从而减少库存积压和缺货。这些模型分析历史销售数据、季节性趋势和天气或促销等外部因素。开发人员可能会将这些预测与供应链系统集成以自动执行补货订单。此外，仓库中的计算机视觉系统使用对象检测（例如 YOLO 或 Mask R-CNN）来跟踪货架上的库存，从而提高准确性并减少人工劳动。此类系统通常在带有摄像头的边缘设备上运行，并在本地处理数据以最大限度地减少延迟。