由于對食品和雜貨的在線需求激增影響了庫存水平，沃爾瑪正在使用人工智能 (AI) 來確保最佳替代品。

在 2020 年 大流行期間，沃爾瑪?shù)目蛻粜袨榘l(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。越來越多的客戶開始在線購物以滿足日常需求，包括食品和雜貨。需求的激增給沃爾瑪帶來了挑戰(zhàn)，因為店內(nèi)購物者和在線數(shù)量的結(jié)合意味著一些受歡迎的商品可能會很快售罄。

作為回應，沃爾瑪開始利用專有的人工智能 (AI) 技術(shù)來幫助客戶和個人購物者為缺貨商品選擇最佳替代品。每個客戶都有獨特的替代偏好和需求，錯誤的替代選擇會對客戶滿意度產(chǎn)生負面影響并增加成本。

以前，沃爾瑪?shù)膫€人購物者會通過手動流程來確定管理替代品的最佳方式。但是有近 100 個不同的因素可以影響該決定，這意味著個人購物者在手動填寫在線雜貨訂單時無法實際管理所有變量。

為了幫助確保滿足個別客戶的替代品，沃爾瑪開發(fā)了一種深度學習 AI 技術(shù)解決方案，以幫助客戶在他們選擇的商品缺貨時為他們確定下一個最佳商品。該解決方案實時考慮數(shù)百個變量，例如尺寸、類型、品牌、價格、綜合購物者數(shù)據(jù)、個人客戶偏好和當前庫存，以確定最佳的下一個可用商品。

然后，該解決方案先發(fā)制人地要求客戶批準替換物品或讓沃爾瑪知道他們不想要它。然后將該信號反饋到沃爾瑪?shù)膶W習算法中，以提高未來推薦的準確性。部署這項技術(shù)后，沃爾瑪表示，客戶對替代品的接受度已增加到 95% 以上。

如果個人購物者在準備訂單時遇到?jīng)]有可用的商品，系統(tǒng)會建議替代產(chǎn)品，并向個人購物者顯示該商品在商店中的位置，從而簡化決策過程并簡化訂單履行。