Искусственный интеллект для магазинов розничной торговли

Машинное обучение применяется в розничной торговле для решения следующих задач:
- распознавание лиц клиентов
- контроль краж, клиентов из черного списка
- визуальный анализ посетителей
- прогнозирование спроса и продаж
- контроль и анализ эффективности сотрудников магазина
- контроль пригодности продуктов питания
- роботы-консультанты для помощи посетителям
- анализ отзывов клиентов в социальных сетях
- визуальный контроль безопасности на складе

Примеры использования ИИ для магазинов розничной торговли приведены ниже.

См. также: Топ 10: Программы для магазинов

14.01.20. Walmart использует роботов, которые доставляют клиентам продукты со склада


Магазинам, откуда клиенты забирают заказанные через интернет продукты, требуются десятки сотрудников, которые должны быстро перемещаться по складу, собирать заказы и доставлять до машин клиентов. Этот процесс нередко сопровождается человеческими ошибками, когда покупателям не докладывают продукты. Розничная сеть Walmart начал использовать роботов Alphabot для этой задачи. Роботизированные тележки высотой 60 см и длиной 80 см передвигаются вертикально и горизонтально по специально выстроенным стеллажам на складе, забирают товары и отвозят их сотрудникам. Роботы способны обрабатывать более 800 продуктов в час, что в 10 раз больше по сравнению с человеком. Правда, к моменту начала внедрения Alphabot автоматический сбор заказов возможен только в случае с консервами, замороженной едой и непродовольственными товарами. Свежие и скоропортящиеся продукты, например, яблоки или салат, как и прежде, собирают в корзины люди.


2019. Microsoft запустила ИИ сервис, который отслеживает поведение покупателей в магазинах


Microsoft анонсировала решение Dynamics 365 Commerce, которое позволяет ритейлерам управлять своим бизнесом через интернет. Также представлен сервис Dynamics 365 Connected Store, который при помощи искусственного интеллекта может изучать привычки покупателей и давать продавцам полезные советы по улучшению продаж. В Dynamics 365 Connected Store агрегируются и анализируются данные, поступающие из систем компьютерного зрения, видео и IoT-датчиков. Благодаря этому можно отслеживать посетителей магазинов и отправлять им рекомендации на основе того, что они покупают и ищут.


2019. McDonalds купил ИИ-компанию для запуска робота, принимающего заказы в МакАвто


McDonalds купил стартап Apprente для запуска робота, принимающего заказы в МакДрайвах. ИИ-технологии Apprente найдут применение в автоматах самообслуживания в ресторанах сети. Предполагается, что цифровое меню с ИИ уменьшит время ожидания заказа, а также заменят сотрудников McDonald’s. С учётом сделки с Apprente американская сеть ресторанов быстрого питания совершила три приобретения технологических компаний. Эти покупки показывают желание McDonald’s активно использовать искусственный интеллект для улучшения приёма заказов и наращивания продаж, отмечает агентство.


2019. IBM выпустила ИИ-систему, распознающую испорченные продукты в розничных сетях


IBM представила систему Hypertaste, которую можно назвать "электронным языком". С помощью матрицы датчиков различных химических веществ, она может определять вкус жидкости. Для этого информация с датчиков посылается в облако IBM и обрабатывается обученной нейросетью. Анализ занимает не более минуты. Одним из применений такой системы (по словам создателей) может быть выявление некачественных продуктов в магазине. Хотя, не очень понятно, как превращать продукты с полок супермаркета в жидкость, а потом обратно (если он свежие). Пожалуй, для данной задачи лучше подошел бы "электронный нос".


2019. 1С встраивает искусственный интеллект в свои продукты


Борис Нуралиев и команда рассказали о пилотных проектах по внедрению ИИ в свои продукты. На сегодняшний день компания проводит 3 таких проекта. Первый - ИИ в 1С:ERP для прогнозирования закупок. Говорят, на реальном предприятии за счет него удалось добиться экономии на закупках 1%. Второй - ИИ в 1С:ITIL для классификации обращений в службу поддержки и автоподбора карточки ответа из базы знаний. Его релиз запланирован уже на это лето. Третий - совместно с VisionLabs - интеллектуальное видеораспознавание потока покупателей в магазине или ресторане (для 1С:Розница, 1С:Фастфуд и 1С:Ресторан). Камеры распознавания на входе в супермаркет могут сегментировать покупателей по различным категориям (полу, возрасту и т. д.). Если дополнительно установить камеры на кассах, то первичные данные можно соотнести с реальными покупками людей.


2019. Walmart открыл умный супермаркет


Walmart запустил в Нью-Йорке первый супермаркет с элементами искусственного интеллекта. В нем над стелажами с продуктами установлены сотни видеокамер, с помощью которых ИИ система отслеживает наличие товара на полках, а также следит, чтобы представленные продукты не были просрочены. Если товар на полке закончился или его срок годности истек - система отправляет сообщение ответственному сотруднику. Для обработки видеоинформации прямо в магазине оборудован дата-центр, который потребляет довольно много электичества. Насколько выгодно использование такой системы - в Walmart пока не рассказывают.


2018. ИИ стартап Neuromation привлек $50 млн на ICO


Стартап Neuromation с украинскими корнями привлек на ICO $50 млн. Neuromation — это платформа, позволяющая создавать искусственную учебную среду для глубокого обучения нейронных сетей. Такие модели затем используются для тренировки и улучшения алгоритмов. За последние 4 месяца Neuromation заключила соглашение с Hacken о партнерстве в сфере кибербезопасности, подписала контракт с ECR RUSSIA по распознаванию и каталогизации FMCG-продуктов (это позволит торговым сетям увеличить товарооборот за счет своевременного контроля за состоянием полок, устранения причин отсутствия товара и его правильной выкладки) и соглашение с Axxonsoft — лидером в области разработки интеллектуальных интегрированных систем безопасности и видеонаблюдения.


2017. Система Видеоинтеллект подскажет консультанту, когда нужно подойти к покупателю


С консультантами в магазинах есть две проблемы. Первая - они отпугивают посетителей, навязывая им свои услуги в тот момент, когда посетитель хочет спокойно подумать. Вторая - когда посетитель готов купить, их часто не оказывается рядом. Система Видеоинтеллект для ритейла попробует решить эти проблемы. Разработчики системы говорят, что она может распознавать готовность покупателя к покупке и его интерес к товару по жестам, эмоциям и истории данного покупателя. Таким образом, консультанты начнут подходить именно в тот момент, когда они нужны. В качестве бонуса магазин получает систему защиты от краж (это основная специализация систем видеонаблюдения Видеоинтеллекта).


2016. FindFace предлагает сервис распознавания лиц для бизнеса


Стартап FindFace, который создал популярное мобильное приложение для поиска людей Вконтакте по фотографии, запустил сервис для бизнеса FindFace.Pro. Он пригодится в первую очередь организаторам массовых мероприятий, розничным торговым компаниям, автосалонам. Предполагается, что компании будут формировать в сервисе базу фоток своих клиентов, а потом (с помощью корпоративных приложений) фотографировать посетителей и получать от FindFace имена распознанных клиентов. Например, так можно идентифицировать VIP-клиентов и улучшить их обслуживание, или создать список наиболее перспективных лидов, которые чаще проявляют интерес к вашей продукции, или идентифицировать воришек в магазине.  Стоимость сервиса начинается от $9.99 за 1000 запросов распознавание лиц.


2015. Робот Pepper пошел работать


Японский робот Pepper, который ранее поступил в продажу в качестве домашнего робота, теперь активно ищет работу. Его создатели, компания Softbank, начала продажи бизнес-модели робота для торговых точек и организаторов мероприятий. И нет, пока они не рекомендуют использовать Pepper для грязных работ, которые не хотят выполнять люди. Это в будущем роботы будут простыми уборщиками. А пока Pepper - это звезда. Его основное назначение - привлечь клиента, или успокоить клиента, который пришел за технической поддержкой. Pepper умеет замечать и приветствовать посетителя, поддерживать беседу, отвечать на вопросы. Кроме того, на груди он носит планшет для дополнительных возможностей - например, для отображения информации о товаре и оформления заказа. Стоимость аренды робота $440/месяц.


2015. Стартап Deepomatic получил $1.4 млн на распознавание одежды на картинках


Французский стартап Deepomatic получил $1.4 млн инвестиций от Alven Capital и нескольких бизнес-ангелов на развитие своей технологии компьютерного зрения, которая специализирована на распознавании элементов одежды. Идея в том, чтобы дополнять картинки с модной одеждой e-commerce ссылками. Например, вам понравились туфельки на девушке, изображенной на картинке - вы кликаете и попадаете на страничку интернет-магазина, где продаются эти туфли.