商家会员体系与人工智能结合较为紧密，商家需要全面掌握会员的购买记录和身份信息。通过挖掘这些信息，从而完成个性化零售服务与购买需求预测，人工智能在零售的应用中主要可用于完成以下任务：
1.会员体系管理
会员体系管理的重要一项是对会员身份进行画像，其本质是用户画像。根据会员的注册信息和购买记录判断他的购买习惯、购物规律、购物喜好等信息，数据系统对顾客的数据收集得越多，用户画像就愈完整。数据管理系统会根据这些信息为各个顾客打上很多标签，如：70后、有孩子、女、大致收入水平等等。这些数据和标签可对顾客群体细分，有利于瞄准特定的群体进行定向营销和服务。
2.商品推荐
每个会员在数据管理系统中由很多标签组成，经过数据挖掘，可让这些标签进行匹配，如果发现会员 A 与会员 B 的部分标签重叠，当 A 购买了某些折扣商品后，系统会做出判断，考虑给 B 以直邮或短信等形式发送这些商品的优惠信息。
3.顾客购买行为预测
知道会员身份信息和购买历史记录之后，需要对他的购买行为进行预测。
4.供应链优化
前面的应用工具更多是为商品销售服务，针对的对象为顾客，而供应链管理则是零售商正常运转的基础。
众所周知，过量的库存会增加成本，另一方面， 库存耗竭会损毁声誉并导致顾客流失。基于不同产品、事件、营销行为、季节因素等历史数据的规范模型能够预测正确的供求关系，零售商可基于这些数据，能够有效预防库存问题出现，并优化物流管理，更有效地利用操作资金。