人工智慧在連續性購物中諸如食品採購上運作良好，但在時尚業則無法如此。
人工智慧（Artificial intelligence, AI）目前無處不在，大部分應用集中在數據分析，正以驚人的速度發展，並儘可能頻繁地在業務方面進行運算。以下就AI議題與所有行業的業務、就業和人權影響方面進行討論。但是在時尚品牌和時尚零售業的背景下，AI可提供哪些業務決策？品牌顧問Malcolm Newbery就此提出疑問。
為了解決這個問題，並在我們詢問AI成本效益之前，我們必須確定AI能夠或可能提供什麼。許多主要的策略諮詢公司都在思索這個問題。首先，我將總結，人工智慧在時尚業供應鏈可提供哪些功能。
一、AI提供哪些內容
大家對AI的共識似乎集中在4個主要業務領域，其中除提升專業技能外，每個領域中都有許多子集。4個主要業務領域包括：
(一)以消費者為目標的行銷和銷售；
(二)了解競爭對手賣些甚麼；
(三)產品選擇決策；
(四)供應鏈和庫存控制。
(一)以消費者為目標對象的行銷和銷售
在該領域中，人工智慧提供的內容：
1.「個性化智慧引擎，簡而言之，人工智慧意味著知道“消費者的喜好和其購物習慣”，也知道“根據消費者的購物方式歸納出屬於何種類型的購物者”。」「我的線上雜貨平台會提供一個溫柔的提醒：“今天是否忘了買穀片?”。對我來說，這意味著，在一家超級市場中，當我途經穀物架走道時，會顯示一條提醒短信: “請不要忘記買穀片”。這在雜貨的消費模式十分普遍。但不適用在服裝銷售上，因為我們都不是極有規律之人。」
2.價格和忠誠度計畫。這意味著“多購買一個或買更多個，可獲得折扣或獎勵（累積俱樂部會員積分）”。這在連續購物（如:食物或博彩）中運作良好，但在時尚業方面卻不太理想。
(二)了解競爭對手賣些甚麼
這是一個已商品充分供應的市場。許多價格比較網站提供給消費者有關酒店、旅遊、保險等方面的價格優惠訊息。但是，對於不同零售商銷售相同品牌產品，給消費者的商品價格差異訊息也不多。
(三)產品選擇和銷售預估決策
在該領域內，人工智慧（使用數據分析）的建議是：
1.根據消費者對於不同地域產品的喜好程度，來提供產品；
2.有多少是根據歷史知名度提供產品。
這再次說明，儘管這對於連續性採購（食品、飲料、香煙、藥品和美容產品）非常有效，但對於變化度高的季節性和時尚產品而言卻不容易，原因是採購模式的改變。
(四)供應鏈和庫存控制
在接續上個主題之後，理論上人工智慧可提供以下建議：
1.採購量；
2.跟誰買；
3.交貨時間表；
4.庫存量；
5.貨品至門市的分銷管道；
6.何時要停止銷售；
7.何時要減價促銷。
當然，這發生在產品選擇以及銷售價格決定之後–這是時尚管理層面所面臨最困難的決定。