本月第二次，我退回了从网上零售商订购的一条休闲裤。 原因是一样的：裤子不是我订购的尺码。 我默默地向自己保证，我不会再向这家零售商下订单。
像这种在线退货的情况都反映在数字中。 阿拉巴马大学伯明翰分校助理教授张宇飞表示，对于在线卖家来说，商品退货率高达 30%。
这是一大笔钱和大量退货，而且它并没有开始考虑仓库地板上发生的问题，例如退回的物品带有错误的退货单和包裹，或者传入的退货只是堆放在仓库的一个区域中。 仓库楼层，因为仓库人员没有时间处理正在堆积的积压订单。
ReverseLogix 首席执行官 Gaurav Saran 表示：“退回的物品必须经过处理、检查、修理和处置，以确定它们将来是否可以转售或重复使用。” “通常情况下，公司依赖过时的手动程序，这些程序无法提供整个退货周期的清晰视图，这可能会进一步延长流程。”
人工智能的注入能帮助解决这个问题吗？
如果人工智能与强大的退货管理系统一起使用，并且员工接受了新的退货流程工作流程的培训，那么人工智能就有可能提供帮助。
精心策划的 RMS 可以实现工作流程自动化，并提高端到端退货操作以及退货物品最终处置方式的可视性。
公司可以将此 RMS 系统集成到其他系统中，例如订单输入或企业资源规划。 组织可以设计自己的退货工作流程，以优化效率并减少人员使用。
除此之外，您还可以添加人工智能功能。
“将数据分析和商业智能添加到您的 RMS 系统将使您的公司能够访问基于特定指标或目标的定制数据报告，”Saran 说。 “这个额外的 BI 将使您能够快速识别并纠正问题，从而简化整个流程。”
确实如此，而且人工智能的加入可以做更多的事情。 例如，如果我从事营销或销售工作，我可以查看哪些客户获得了最多的回报，并检查他们是否属于我的最佳客户。
如果我想留住最好的客户，我是否希望他们一直承受退货的负担？ 可能不会。 人工智能可以告诉我情况，这样我就可以在失去客户之前主动联系这些客户。
如果我是一名工程或制造经理，并且我注意到特定高美元商品的高回报率，我会想对此进行调查。 如果退货是由于特定组件不断出现故障而导致的，则产品可能需要进行工程修改。
人工智能能否解决当今复杂的退货流程中的所有问题？ 不，但这是一个开始。
“通过采用自动化和人工智能支持的退货管理，公司可以更全面地了解退货数据，这将使他们能够创建明智且更高效的流程，”萨兰说。 “技术的使用缓解了劳动力短缺和限制的压力。 它使公司能够最大限度地利用现有资源，并通过重新包装和回收来解决可持续性问题。”
