Grąžinimai kelia didelį iššūkį elektroninei prekybai, didindami kaštus ir trikdydami operacijas. Šiuo metu apie 10% internetinių pirkimų — apie 4 milijardai siuntų per metus — yra grąžinami. Daugelis mažmenininkų tvarko šiuos grąžinimus brangiomis rankinėmis metodikomis, kurios apima prekių transportavimą atgal inspektavimui, dėl to vidutinės prekės grąžinimo kaštai siekia 20 USD, nes trūksta pakankamų išankstinių duomenų ir logistika yra neorganizuota. Tačiau dirbtinis intelektas (DI) revoliucionuoja grąžinimų procesą, didindamas efektyvumą įvairiuose etapuose. Fiksuodamas detalius duomenis, tokius kaip nuotraukos ir pirkimo istorija grąžinimo vietoje, DI gali priimti greitus sprendimus, sumažindamas priklausomybę nuo klientų aptarnavimo. Jis taip pat optimizuoja maršrutus, sumažindamas nereikalingą transportavimą ir apdorojimą. Kai reikia inspekcijų, DI padeda darbuotojams nustatyti ir įvertinti prekes, pagreitindamas apdorojimo laiką nuo mėnesių iki dienų ir sumažindamas apdorojimo kaštus mažiausiai 20%. Ateities tikslas yra pašalinti nereikalingą tvarkymą, leidžiant grąžintoms prekėms būti perparduodamoms ir tiesiogiai siunčiamos naujiems klientams. Rinkoje atsiranda naujų bendrovių, siūlančių ekonomiškus sprendimus grąžinimų valdymui.

Pavyzdžiui, Kalle Koutajoki, įmonės Renow generalinis direktorius, apibūdina, kaip jų sistema naudojasi programine įranga ir vietiniais sandėliais, kad pagerintų atvirkštinę logistiką efektyviai, taikydama įvairius DI algoritmus greitam sprendimų priėmimui ir inspekcijoms. DI taip pat vaidina svarbų vaidmenį prognozuojant ir užkertant kelią grąžinimams, naudodamasis SKU lygio duomenimis, kad nustatytų potencialiai didelės rizikos produktus, taip pat gerindamas produktų sąrašus ir inventoriaus valdymą. Mažmenininkai turi pereiti nuo tradicinės analizės prie DI pagrindu paremtų įžvalgų realaus laiko sprendimų priėmimui, ypač sudėtingo pošventinio inventoriaus valdymo metu. Be to, DI paverčia perteklinius grąžinimus finansine naštą į pelno galimybes. Mažmenininkai gali tiksliai įvertinti grąžintų produktų būklę ir rinkos paklausą, leisdami jiems nuspręsti dėl geriausio veiksmų plano — ar tai būtų prekių papildymas, atnaujinimas, ar aukojimas — remiantis realaus laiko duomenimis. DI pagrindu veikianti vaizdų atpažinimo sistema dar labiau pagreitina procesą, vertindama prekes pagal klientų įkeltus prisijungimus, padidindama efektyvumą ir sumažindama išlaidas. Grąžinimų optimizavimo rinka plečiasi, o nauji dalyviai varžosi dėl ilgalaikės sėkmės. Joose Toiviainen, įmonės Daze bendraįkūrėjas, pabrėžia tinkamo verslo modelio ir efektyvumo, kuris išvengia varginančių grąžinimų procesų, svarbą. Apskritai, DI transformuoja elektroninės prekybos grąžinimus iš brangios problemos į galimybę padidinti efektyvumą, generuoti pajamas ir skatinti tvarumą. Pasitelkdami DI prognozuojančiai analizei ir optimizuotai logistikai, mažmenininkai gali veiksmingai sumažinti grąžinimų rodiklius, sumažinti apdorojimo kaštus ir padidinti perpardavimo vertę, užtikrindami sėkmę vis labiau konkurencingoje aplinkoje.