人工智能通过自动化复杂任务、提高准确性和支持数据驱动的决策，显著改善了零售业的库存管理。 它通过快速处理大型数据集并识别人类可能忽略的模式，解决了诸如缺货、库存过剩和需求预测等常见挑战。 例如，机器学习模型可以分析历史销售数据、季节性趋势和外部因素（如天气或经济变化）以更准确地预测产品需求。 沃尔玛和亚马逊等零售商已经使用人工智能驱动的系统来优化整个仓库的库存水平，减少人工错误，并确保产品在需要的时间和地点可用。
人工智能的一个关键优势是它能够简化供应链运营。 计算机视觉和物联网传感器能够实时跟踪库存，从仓库货架到送货卡车。 例如，与对象检测算法配对的摄像头可以监控商店货架上的库存水平，并在商品即将售完时自动触发补货警报。 人工智能还可以通过分析订单拣货模式来优化仓库布局，从而减少工人寻找商品所花费的时间。 此外，自动化系统可以根据供应商的交货时间和波动的需求动态调整重新订购点，从而最大限度地减少多余库存。 SAP 集成业务计划等工具使用这种人工智能驱动的逻辑来帮助零售商维持更精简、更具响应能力的供应链。
人工智能还通过改善库存分配来降低成本和浪费。 拥有易腐货物的零售商，如连锁杂货店，使用人工智能来预测到期日期并优先运送即将变质的商品。 强化学习模型可以模拟场景，以确定最佳定价策略，从而在不大幅降价的情况下清理多余库存。 例如，服装零售商可以使用人工智能来识别销售缓慢的季节性商品并建议有针对性的促销活动。 开发人员可以通过 API 或自定义模块将这些功能集成到现有库存管理系统中，利用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架构建需求预测模型。 通过自动化重复性任务并提供可操作的见解，人工智能使零售团队能够专注于战略决策，最终提高盈利能力和客户满意度。