Мы рассмотрели внедрённые в розничную торговлю функции. В основном они касаются машинного зрения.
📊 ZEL-Услуги ➡ Инфоблок ➡ Статьи
Возможности машинного обучения для малого бизнеса (простыми словами о технологии) с примерами алгоритмов, которые уже работают и приносят прибыль в западных странах.
Автоматизация на алгоритмах машинного обучения в бизнесе торговой отрасли даёт предпринимателям возможность с помощью компьютеров обеспечить лучшую безопасность, оптимизировать покупки, наладить логистику.
Отрасль розничной торговли ежедневно собирает огромные объёмы данных. Ключевые процессы уже давно созрели для автоматизации.
Технология искусственного интеллекта, которая уже созрела к внедрению здесь и сейчас — это машинное зрение (компьютерное зрение). И вот, какие функции уже внедряют предприниматели.
Автоматическая касса
Машинное обучение в бизнесе может быть внедрено для автоматизации проверки и уменьшения потребности в кассирах и кассах. Варианты алгоритмов мы собрали в три основных области применения.
- Свайп картой для входа
Пример из автоматических магазинов. Для входа клиенту нужно показать карту на камеру. Алгоритм машинного обучение увидит движение человека и его жест «свайп». Технически он распознаётся соотношением движения с этой карточкой относительно распознанного тела. Покупатель активирует клиентский пул, забирает товары, которые он хотел бы купить, магазин автоматически списывает средства с привязанной платёжной карты. - Распознавание лиц
Магазин предлагает покупателю регистрацию своего лица в системе магазина (например, заранее через интернет), как сейчас это делает в России Сбербанк. Система магазина распознаёт лицо клиента при посещении для верификации зарегистрированного аккаунта с привязанной платёжной картой. Функцию выполняет программное обеспечение для распознавания лиц. Покупатель забирает товары в магазине и просто уходит с ними, средства с карты списываются автоматически. - Обнаружение готовности покупки
Магазин не требует считывания карты или её привязки к аккаунту покупателя. Машинное обучение через камеры определяет, что покупатель стоит у кассового терминала и готов совершить покупку. Программное обеспечение автоматически запускает процесс оплаты.
Управление запасами
В малом бизнесе машинное обучение помогает ритейлерам управлять запасами через софт компьютерного зрения. Подобно автоматическим кассам камеры размещаются вдоль полок магазина.
⭐ В США есть попытки запустить роботов прямо по торговому залу (например, в Walmart) — они катаются по маршруту и сканируют полки.
Хорошие примеры алгоритма машинного обучения в бизнесе:
- подсчёт запасов на большой торговой площади или на складе;
- обнаружение дефицита конкретных типов товара или брендов.
Система настраивается вручную и автоматически. Работает она так, чтобы персонал вовремя получал сообщение об отсутствующих продуктах.
👍 Выполнив запрос робота, живой сотрудник уходит заниматься более компетентными и высокооплачиваемыми делами.
Американские ритейлеры подсчитали многократное сокращение времени отсутствия товара на полке в таком режиме работы. После того, как вместо живого человека за этим начинает следить робот или система камер в торговом зале, увеличилась прибыль особенно в периоды акций.
Почему сложно перейти к машинному обучению в ритейле?
Прежде всего, это нереально дорого и почти неподъёмно малому бизнесу в условиях, как, например, у нас в России:
- установка системы камер;
- программное обеспечение;
- обучение сотрудников;
- анализ и оправдание затра;
- маркетинговые исследования;
- постоянная настройка и простои из-за этого.
Для машинного обучения существует масса технических и юридических препятствий. Поставить систему, настроить и оптимизировать под физические особенности конкретного магазина — целый инвестпроект.
❌ Недостаточно просто купить IP-камеры, скачать софт с торрентов и обучить алгоритм на собственных сотрудниках за пару недель.
Компьютер исправно обнаруживает, когда покупатель берёт пачку бумажных полотенец. Но заставить его понимать, что покупатель взял полотенце не какое-нибудь там просто с полки, а конкретного артикула — задача супер-сложная.
💬 Физическое пространство подвержено неожиданным и незаметным изменениям. Кто-то сместил товар, поменялось освещение.
Конечно, преимущества по очень заметному снижению затрат подкупают ритейлеров, и они идут на эксперименты. Но если эти системы не работают в определённом процентном отношении, то у бизнеса с машинным обучением возникнут проблемы в обеспечении рентабельности инвестиций.
📊 ZEL-Услуги ➡ Инфоблок ➡ Статьи
Чтобы избежать проблем из-за необдуманного внедрения технологий в Вашем бизнесе, проконсультируйтесь с экспертами по ИТ-аутсорсингу и получите поддержку по любым техническим вопросам и задачам.