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、自動化與數位平台，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台與碳管理工具，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，改善食品生命週期管理。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 生命週期，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。

數據平台串聯供應商，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也將數據平台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台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 億公噸的温室氣體排放，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。