Ang mga pagbalik ay nagtatatag ng malaking hamon para sa e-commerce, nagpapataas ng mga gastos at nakakagambala sa operasyon. Sa kasalukuyan, mga 10% ng mga online na pagbili—humigit-kumulang 4 bilyong pakete taun-taon—ang naibabalik. Maraming mga retailer ang namamahala sa mga pagbabalik na ito sa pamamagitan ng magastos na manu-manong pamamaraan na kinabibilangan ng pagdadala ng mga produkto pabalik para sa inspeksyon, na nagreresulta sa average na gastos sa paghawak na $20 bawat pagbabalik dahil sa hindi sapat na impormasyon sa simula at disorganisadong logistics. Gayunpaman, ang AI ay nagre-rebolusyon sa proseso ng mga pagbabalik sa pamamagitan ng pagpapabuti ng kahusayan sa iba't ibang mga yugto. Sa pamamagitan ng pagkuha ng detalyadong data tulad ng mga larawan at kasaysayan ng pagbili sa punto ng pagbabalik, ang AI ay makakagawa ng agarang desisyon, binabawasan ang pag-asa sa serbisyo sa customer. Pinadadali din nito ang routing, pinapaliit ang hindi kinakailangang pagbiyahe at pagproseso. Kapag kinakailangan ang mga inspeksyon, tinutulungan ng AI ang mga manggagawa na tukuyin at suriin ang mga item, pinabilis ang pagproseso mula buwan hanggang araw, at binabawasan ang mga gastos sa paghawak ng hindi bababa sa 20%. Ang hinaharap na layunin ay tanggalin ang hindi kinakailangang paghawak, na nagpapahintulot sa mga ibinalik na kalakal na maibenta muli at maipadala nang diretso sa mga bagong customer. May mga bagong kumpanya na lumilitaw sa merkado upang mag-alok ng mga cost-effective na solusyon para sa pamamahala ng mga pagbabalik.

Halimbawa, si Kalle Koutajoki, CEO ng Renow, ay inilarawan kung paano ginagamit ng kanilang sistema ang software at mga lokal na bodega upang mahusay na mapabuti ang reverse logistics, gamit ang iba't ibang AI algorithms para sa mabilis na paggawa ng desisyon at inspeksyon. Ang AI ay may mahalagang papel din sa paghuhula at pag-iwas sa mga pagbabalik sa pamamagitan ng paggamit ng SKU-level na data upang tukuyin ang mga potensyal na high-risk na produkto, sa gayon pinapabuti ang mga listahan ng produkto at pamamahala sa imbentaryo. Kailangan ng mga retailer na lumampas sa tradisyonal na analytics upang magamit ang AI-driven insights para sa real-time na paggawa ng desisyon, lalo na sa mga hamon ng pamamahala ng imbentaryo pagkatapos ng mga holiday. Higit pa rito, ang AI ay nagpapalit ng sobrang pagbabalik mula sa isang pinansyal na pasanin tungo sa isang pagkakataon sa kita. Maaaring tumpak na suriin ng mga retailer ang mga kondisyon ng ibinalik na produkto at ang pangangailangan sa merkado, na nagpapahintulot sa kanila na magpasya sa pinakamahusay na hakbang—kung ito ay re-stocking, refurbishing, o donasyon—batay sa real-time na data. Ang AI-powered image recognition ay dagdag na nagpapabilis ng proseso sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga item sa pamamagitan ng mga upload ng customer, na pinapahusay ang kahusayan at nagpapababa ng mga gastos. Ang merkado para sa pag-optimize ng mga pagbabalik ay lumalaki, na may mga bagong manlalaro na lumalaban para sa pangmatagalang tagumpay. Binibigyang-diin ni Joose Toiviainen, co-founder ng Daze, ang kahalagahan ng angkop na modelo ng negosyo at isang pokus sa kahusayan na maiiwasan ang mga mabigat na proseso ng pagbabalik. Sa kabuuan, ang AI ay nagbabago sa mga pagbabalik ng e-commerce mula sa isang magastos na isyu tungo sa isang pagkakataon upang mapahusay ang kahusayan, bumuo ng kita, at magsulong ng pagpapanatili. Sa pamamagitan ng paggamit ng AI para sa predictive analytics at optimized logistics, maaaring epektibong bawasan ng mga retailer ang mga rate ng pagbabalik, mabawasan ang mga gastos sa pagproseso, at taasan ang halaga ng muling pagbebenta, na tinitiyak ang tagumpay sa isang lalong mapagkumpitensyang kapaligiran.