众所周知，零售行业的竞争十分激烈，而在响应客户需求和降低效率方面，人工智能可以为零售商提供优势。在通常情况下，零售行业中的人工智能通常关注零售商已经拥有但尚未充分开发的数据。理解海量数据存储几乎是人类不可能完成的任务，但人工智能可以自主地应用数据洞察以获得更好的预测和建议。

以下是人工智能在零售行业的一些应用方式：1.人工智能正在帮助客户不再排队结帐

如果说有什么让零售行业的客户感到烦恼的话，那就是排队结帐。这是他们向虚拟购物转变的一个主要因素。根据虚拟排队和预约软件提供商Quidini公司在新冠疫情发生之前进行的一项调查，14%的受访者表示，他们会因为排队等候问题而放弃购物。自从发生疫情以来，对客户来说，排队结帐已经成为一个更大的问题。

解决排队结帐问题的一种方法是人工智能驱动的免结账商店。像AmazonGo这样的免结账商店由人工智能视频监控、物联网(IoT)传感器、数据分析提供技术支持。在客户走进商店挑选好商品并走出商店之后，免结账商店将自动记录其购买行为并从客户账户扣款。

人工智能增强的自动化技术还为自助餐厅中使用的Mashgin自助结账系统提供支持。客户将他们选择的食品和饮料放在Mashgin设备上，该设备使用深度学习和人工智能识别软件来识别每个物品，并在基于信用卡的支付门户上显示应付的账单。2.人工智能增强的安全性提高防盗能力

与免收银商店中使用的人工智能驱动的监控技术类似，人工智能增强的防盗平台通过闭路电视监控现场购物者，有助于防止盗窃事件。这些系统足够智能，可以识别潜在的可疑行为并提醒保安，这是对必须由员工监控的闭路电视系统的重大改进。

来自IndymeSolutions公司的SmartDepart等平台使用人工智能技术来检测接近出口的购物车，并识别绕过商店结账系统的购物车。人工智能算法还可以检测购物车中的商品，并在商店、结账和退出过程中对其进行跟踪。如果系统检测到有人试图绕过收银台，它会在商店出口上方闪烁指示灯，并发布直接针对违规者的定制语音消息。而商店的防损人员可以进一步调查。3.人工智能增强的推荐正在提高在线客户的满意度和盈利能力

到目前为止，电子商务客户已经习惯于在线“引导式”购物体验，人工智能系统在客户浏览商品时进行推荐，并巧妙地引导他们完成购物体验。为虚拟客户弹出的产品推荐由人工智能系统提供支持，而该系统可以实时分析客户行为，也可以在更长的时间内分析回头客户的行为。

Zeta等人工智能平台通过移动应用程序、电子邮件活动和网站点击等多种客户互动分析客户数据，以识别与在线购物行为相关的模式。这些见解使数字零售商能够根据每个客户的特定偏好和行为，提供更有效的产品推荐，并改善在线购物体验。4.人工智能支持的库存管理决策比人工库存管理更可靠

对于零售商来说，计算出合适的库存量以保持订单是一项具有挑战性的工作，但人工智能可以轻松完成这项任务。采用人工智能的库存管理平台分析与以前的销售趋势、客户需求预测变化以及潜在供应链减速等外部因素相关的数据。

在电子商务仓库或零售实体店，人工智能驱动的机器人可以从库存中取出存货，并重新进货或准备发货。与零售商店员工不同，机器人可以全天候工作。

RalphLauren等服装制造商正在使用Oracle公司的NetSuite等平台，通过机器学习和预测分析来优化库存管理。该平台可以生成未来客户行为的模型，提供与购买模式相关的报告，并随着时间的推移改善库存管理。5.人工智能允许客户在家中舒适地“试穿”虚拟服装

人工智能驱动的“虚拟镜子”让客户有机会看到他们在电子商务零售商提供的衣服样子。这些系统使用增强现实(AR)技术直接在客户的实时视频图像上展示衣服和配饰等商品。人们在未来可能会看到这项技术与3D打印功能相结合，让客户在网上购买后就可以穿着新衣服出门。

此外，虚拟技术或数字时尚是一种新兴趋势。客户甚至可以购买在社交媒体上展示的虚拟时装。DRESSX等公司将虚拟时装添加到客户上传的图像中，这样他们就可以在Instagram、Facebook和其他社交平台上“穿上”这些服装。