Vračila predstavljajo pomemben izziv za e-trgovino, povečujejo stroške in motijo operacije. Trenutno je približno 10 % spletnih nakupov—približno 4 milijarde paketov letno—vrnjenih. Mnogi trgovci obvladujejo ta vračila z dragimi ročnimi metodami, ki vključujejo vračanje izdelkov nazaj na pregled, kar vodi do stroškov obvladovanja, ki v povprečju znašajo 20 dolarjev na vrnitev zaradi pomanjkanja začetnih podatkov in neurejene logistike. Vendar umetna inteligenca (UI) revolucionira proces vračil z izboljšanjem učinkovitosti na različnih stopnjah. Z zajemanjem podrobnih podatkov, kot so slike in zgodovina nakupov ob vrnitvi, lahko UI sprejme takojšnje odločitve, kar zmanjšuje odvisnost od službe za pomoč strankam. Prav tako poenostavi usmerjanje, kar minimizira nepotrebno prevozo in obdelavo. Ko so potrebni pregledi, UI pomaga delavcem pri prepoznavanju in ocenjevanju predmetov, kar pospeši obdelavo s mesecev na dni, ter zniža stroške obvladovanja vsaj za 20 %. Cilj za prihodnost je odpraviti nepotrebno obravnavo, kar omogoča, da se vračeni izdelki prodajo in pošljejo neposredno novim strankam. Na trgu se pojavljajo nova podjetja, ki ponujajo stroškovno učinkovite rešitve za upravljanje vračil.

Na primer, Kalle Koutajoki, izvršni direktor podjetja Renow, opisuje, kako njihov sistem uporablja programsko opremo in lokalne skladiščne prostore za učinkovito izboljšanje obratne logistike, pri čemer uporablja različne UI algoritme za hitre odločitve in preglede. UI tudi igra ključno vlogo pri napovedovanju in preprečevanju vračil z uporabo podatkov na ravni SKU za prepoznavanje potencialno visokorizičnih izdelkov, s čimer izboljšuje sezname izdelkov in upravljanje zalog. Trgovci morajo preseči tradicionalno analitiko, da bi izkoristili vpoglede, ki jih pridobi UI, za sprejemanje odločitev v realnem času, zlasti med zahtevnim upravljanjem zalog po praznikih. Poleg tega UI spremeni odvečna vračila iz finančnega bremena v priložnost za dobiček. Trgovci lahko natančno ocenijo stanje vračenih izdelkov in povpraševanje na trgu, kar jim omogoča, da se odločijo za najboljšo potezo—ali ponovno zalaganje, obnovo ali darovanje—na podlagi podatkov v realnem času. UI podprta prepoznavanje slik še dodatno pospeši postopek z ocenjevanjem predmetov prek nalaganja strank, kar povečuje učinkovitost in znižuje stroške. Trg za optimizacijo vračil se širi, nove podjetja se trudijo za dolgoročni uspeh. Joose Toiviainen, soustanovitelj podjetja Daze, poudarja pomen ustreznega poslovnega modela in osredotočenosti na učinkovitost, ki se izogiba nerodnim procesom vračanja. Na splošno UI preoblikuje vračila v e-trgovini iz dragega problema v priložnost za povečanje učinkovitosti, ustvarjanje prihodka in spodbujanje trajnosti. Z uporabo UI za napovedno analitiko in optimizirano logistiko lahko trgovci učinkovito znižajo stopnje vračil, zmanjšajo stroške obdelave in povečajo vrednost ponovne prodaje ter tako zagotovijo uspeh v vedno bolj konkurenčnem okolju.