一些軟件公司向零售商承諾可以在不使用RFID技術的情況下提升門店庫存準確率。這非常具有吸引力：零售商無需安裝復雜的硬件，無需持續購買標簽，算法可以精確地告訴你貨架上有什么。但這有效嗎?

　　首先，我們來解釋一下什么是算法。在計算機科學中，計算機通過一系列預設步驟完成任務。人工智能(或機器學習)則優化了這個過程，可以根據輸入數據取得越來越好的結果。因此，就像正常的庫存管理系統一樣，庫存算法會減少庫存，也會根據歷史失竊率和員工掃描錯誤率調整庫存，以獲得更準確的庫存數量。

　　這有用嗎?并不是的。大多數這類系統只是創建新的度量標準，或重新定義“庫存準確性”。例如，一個系統會設定±1的庫存公差，誤差范圍內定義為準確，而另一個系統則定義±2為準確。

　　通過定義公差，即使庫存狀況沒有改善，庫存準確率也會自動上升。但這并不能真正的解決問題。當然，這并不是說這些系統沒有價值。零售商可以通過分析POS及退貨數據，并根據歷史貨損率調整庫存，從而對庫存準確率做出一些漸進式改進。但是，零售商并不能根據這些數據向在線客戶展示門店庫存情況，它們并不能確保實際有貨。

　　而與RFID結合工作時，算法則可發揮更大作用。例如，如果門店在三年間每兩周通過RFID進行一次庫存盤點，那么該門店將得到每個月每種產品種類被盜的平均數量的詳細數據，以及每件物品的銷售額等有價值數據。這些信息輸入到一個優秀算法時，系統將精確地預測庫存，并提出改進庫存補貨的方法。

　　Auburn大學院長Bill Hardgrave博士說：“算法很好，但它們依賴于你給他們的數據。市面上不存在一個算法可以完全解決庫存準確性問題。”

　　不幸的是，許多零售商會選擇基于算法的解決方案，希望能夠輕松解決庫存問題。最終，他們會意識到這些解決方案只會帶來微不足道的好處，并不足以實現真正的全渠道零售。