以下是零售商目前已经使用人工智能和机器学习的一些方式：

营销倾向

跟踪产品和品牌的整体倾向和重要细分市场随时间的变化(例如季节性、漂移)

了解倾向漂移和季节性的根本原因，为再培训、特征工程和利益相关者协作提供信息

自动测试、评估、解释和调试大量模型，以节省时间并提高性能

预测

跨模型运行跟踪整体和分段级别的预测错误(例如，MAPE)

通过了解段级错误并自动确定有多少功能导致漂移来报告和调试错误漂移

通过高级评估、可解释性和 RCA 为再培训策略提供信息。自动测试重新训练的模型

客户体验和客户流失

监控和调试整体和细分分数、客户行为变化、竞争等造成的准确性偏差。

分析并提高使用情况、盈利能力、任期等细分市场的客户细分准确性。

确保模型不会表现出明显的不公平偏见

解释流失预测的驱动因素，以告知客户的行动

欺诈罪

监控并了解误报和漏报的根本原因。向利益相关者(调查人员、CSR 等)准确解释并减少错误

通过监控、RCA、改进的再训练策略以及再训练模型的自动测试，系统地迭代模型准确性和对抗性响应

分析和改进细分市场(例如，数据源、产品、客户类型等)绩效