據媒體近日報道,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記產品問題,有效改善客戶體驗并減少退貨量。通過結合生成式AI和計算機視覺技術,Project PI能夠在產品到達客戶手中之前發現缺陷,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,從而在上游采取預防措施,防止問題再次發生。
在運送給客戶前,產品會通過一個成像通道,Project PI會進行掃描并評估圖像,以檢測任何缺陷。檢測到問題后,該產品將被標記并暫停運送,以待進一步確認同類產品是否存在問題。亞馬遜員工會審查被標記的產品,決定該產品是否需要進入亞馬遜Second Chance網站以折價轉售、捐贈或用于其他用途。
Project PI已經幫助加強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百萬件物品進行分類,并準確識別產品問題。該技術預計將在2024年擴展到更多站點。
Project PI是該公司利用人工智能創新應對氣候變化的眾多方式之一。運送有缺陷的商品可能會導致不必要的退貨,這會造成包裝浪費和額外運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,調查導致負面客戶體驗的根本原因。該系統將審查客戶反饋,并分析從配送中心的Project PI和其他數據源拍攝的圖像,確認導致問題的原因,以此不斷改進。
這項技術還可以幫助亞馬遜的銷售合作伙伴,使缺陷數據更容易獲取。如果銷售合作伙伴不小心在產品上貼了錯誤尺寸的標簽,亞馬遜會通報問題,幫助其防止錯誤再次發生。亞馬遜商店60%以上的銷售額來自獨立賣家(其中大多數是中小型企業),他們為消費者提供大量優質產品、有競爭力的價格和便利。通過減少運送給客戶的缺陷產品數量,亞馬遜也減少了退貨的總數。