據(jù)媒體近日報道,亞馬遜正在北美各地的配送中心采用人工智能模型Project PI,幫助配送中心檢測并標(biāo)記產(chǎn)品問題,有效改善客戶體驗并減少退貨量。

通過結(jié)合生成式AI和計算機(jī)視覺技術(shù),Project PI能夠在產(chǎn)品到達(dá)客戶手中之前發(fā)現(xiàn)缺陷,例如破損或顏色、尺寸錯誤等問題;同時可以幫助平臺確定問題的根本原因,從而在上游采取預(yù)防措施,防止問題再次發(fā)生。

在運(yùn)送給客戶前,產(chǎn)品會通過一個成像通道,Project PI會進(jìn)行掃描并評估圖像,以檢測任何缺陷。

檢測到問題后,該產(chǎn)品將被標(biāo)記并暫停運(yùn)送,以待進(jìn)一步確認(rèn)同類產(chǎn)品是否存在問題。

亞馬遜員工會審查被標(biāo)記的產(chǎn)品,決定該產(chǎn)品是否需要進(jìn)入亞馬遜Second Chance網(wǎng)站以折價轉(zhuǎn)售、捐贈或用于其他用途。

Project PI已經(jīng)幫助加強(qiáng)了北美多個配送中心的人工檢查,在其投入使用的站點,Project PI已證明能夠熟練地對每月通過隧道的數(shù)百萬件物品進(jìn)行分類,并準(zhǔn)確識別產(chǎn)品問題。

該技術(shù)預(yù)計將在2024年擴(kuò)展到更多站點。

Project PI是該公司利用人工智能創(chuàng)新應(yīng)對氣候變化的眾多方式之一。

運(yùn)送有缺陷的商品可能會導(dǎo)致不必要的退貨,這會造成包裝浪費(fèi)和額外運(yùn)輸帶來的不必要的碳排放。

同時,亞馬遜正在利用生成式人工智能系統(tǒng),調(diào)查導(dǎo)致負(fù)面客戶體驗的根本原因。

該系統(tǒng)將審查客戶反饋,并分析從配送中心的Project PI和其他數(shù)據(jù)源拍攝的圖像,確認(rèn)導(dǎo)致問題的原因,以此不斷改進(jìn)。

這項技術(shù)還可以幫助亞馬遜的銷售合作伙伴,使缺陷數(shù)據(jù)更容易獲取。

如果銷售合作伙伴不小心在產(chǎn)品上貼了錯誤尺寸的標(biāo)簽,亞馬遜會通報問題,幫助其防止錯誤再次發(fā)生。

亞馬遜商店60%以上的銷售額來自獨立賣家(其中大多數(shù)是中小型企業(yè)),他們?yōu)橄M(fèi)者提供大量優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品、有競爭力的價格和便利。

通過減少運(yùn)送給客戶的缺陷產(chǎn)品數(shù)量,亞馬遜也減少了退貨的總數(shù)。

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