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生成式AI快速發展後，企業開始重新思考AI的價值。對全球最大零售商Walmart（Walmart）而言，AI不只是提升銷售推薦或員工效率的工具，也逐漸成為改善零售流程、降低資源浪費的重要技術。在Walmart最新的FY2026永續報告書，Walmart揭露他們如何利用AI、資料分析、自動化與數位平臺，將永續目標融入日常營運，從食品管理、供應鏈減碳到AI治理，建立以數據驅動的永續零售模式。

Walmart並非單純以AI解決所有永續問題，而是依照不同場景導入不同數位能力。其中，AI主要用於提升食品管理與營運決策效率，而供應鏈減碳則依靠數據平臺與碳管理工具，協助供應商共同降低排放。

AI分析改善食品管理，降低生鮮浪費

對零售業而言，食品浪費一直是永續管理的重要挑戰。生鮮商品具有保存期限短、需求波動大的特性，若補貨與銷售預測不精準，容易造成商品過期報廢。

Walmart在報告書中指出，他們正利用人工智慧（AI）、機器學習與進階分析等技術，改善食品生命周期管理。透過分析歷史銷售資料、庫存狀態、季節因素與消費趨勢，AI模型協助門市更精準預測需求，調整補貨策略。

此外，Walmart也運用影像辨識與感測資料，協助判斷生鮮商品品質與保存狀態，讓門市能更早發現可能浪費的商品，提前採取降價促銷、優先銷售或食品捐贈等措施。

這些數位工具協助Walmart改善食品管理流程。在報告期間，Walmart全球食品捐贈量已超過9億磅。

生成式AI進入零售流程，成為員工智慧助手

除了利用AI分析資料與預測需求，Walmart也將生成式AI導入員工工作流程，讓AI從幕後分析工具，進一步成為員工日常工作的智慧助手。

生成式AI可協助員工透過自然語言方式取得企業資訊、查詢工作流程與獲得營運建議，降低過去需要人工搜尋與整理資訊的時間。相較於傳統AI用於分析歷史資料、預測未來趨勢，生成式AI則讓員工能直接與企業知識互動，將AI能力延伸至更多零售場景。

生成式AI的價值在於提升員工生產力與決策效率，讓第一線人員能更快速取得所需資訊。

建立Responsible AI治理機制

隨著AI逐漸進入商品管理、員工服務與營運決策等核心流程，AI帶來的風險也成為企業永續經營面臨的新挑戰。

因此Walmart提出內部Responsible AI的治理架構，以確保AI在企業內部能被安全且負責任地使用，同時也是建立數位信任(Digital Trust) 的基礎。

這套AI評估與管理機制，涵蓋AI生命周期，包括模型開發、測試、部署與持續監控，並針對AI可能產生的風險進行評估，包括模型偏誤（Bias）、資料隱私（Privacy）、透明性（Transparency）、可靠性（Robustness）。

透過建立AI治理機制，在擴大AI應用價值的同時，降低技術風險對企業營運、消費者信任與長期永續發展造成的影響。

數據平臺串聯供應商，推動供應鏈減碳

在自身營運方面，FY2026永續報告指出，Scope 1與Scope 2合計排放量較2015年基準年降24.6%，包括能源效率改善、再生能源導入，以及門市、配送中心與冷鏈設備的改善。Walmart透過購買再生能源與能源轉型，來降低營運用電的間接排放。

另外，Walmart也將數據平臺作為協助供應鏈減碳的工具。目前正在推動中的專案，他們利用數位工具與碳管理平臺協助供應商盤點排放來源、追蹤減碳進度，並推動能源效率提升、再生能源使用與供應鏈改善。

這部分的核心是透過資料透明化與數據共享，讓Walmart與供應商能共同管理碳排放。目前為止，Project Gigaton累積已避免、減少或移除超過10億公噸的溫室氣體排放，成為其推動供應鏈永續的重要工具。

Food De-Pack自動化系統提升循環利用效率

除了數據與AI應用，Walmart也透過自動化技術改善廢棄物處理流程。

Food De-Pack系統利用自動化設備分離食品與包裝材料，讓原本難以回收的食品廢棄物能轉化為堆肥、動物飼料或厭氧消化能源。

Walmart指出，這套系統於測試階段帶來有機物回收量提升60%、垃圾壓縮量下降12%的成果。Walmart持續擴大相關技術部署，通過自動化技術擴大循環經濟的效益。