【AI自動辨識結帳】 深度學習讓開店一秒上手

劉禹彤 2020-07-01 生活服務人工智慧 產業動態
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導入背景



國內勞動力日漸萎縮,再加上人力的訓練成本增加,以及錯誤率使損失增加,未來的零售商店將會漸漸面臨雇用人員成本不斷提升的隱憂,因此Viscovery創意引晴結合AI和影像分析研發出「影像辨識自助結帳系統」,能將顧客成堆的商品一秒內自動辨識並結帳,一切都在眨眼之間,以後在智慧城市的收銀檯前再也看不到大排長龍這個景象了!



導入過程



Viscovery創意引晴運用了AI影像辨識技術,並且在經濟部工業局的前瞻補助支持下,研發「影像辨識自助結帳系統」,這項服務系統是結合人工智慧、深度學習以及電腦視覺的自動辨識結帳系統,取代以往人工一項項掃條碼的方式,僅需將商品放置結帳櫃檯上,電腦會自動辨識品項、數量與價格,收銀由60秒縮短為1秒,不僅快速方便,辨識精準度更超過99%,不僅能夠大幅提升顧客滿意度,也能夠增加營收進而迅速拓展事業版圖。Viscovery創意引晴研發副總陳彥呈指出,一般的通用型AI方案,皆將資料庫建好進行訓練,並由一百個TPU(Google研發的人工智慧晶片)進行分析,約需花費兩周時間,然而電商平臺平均每秒產生二十項新品,通用型AI根本無法應付急速增加的商品辨識需求,因此這項簡化設備的技術優勢,更讓他們從美系AI大廠手上贏得客戶訂單。



解決方案



Viscovery創意引晴營運長劉志錕指出,以Amazon Go的自助結帳為例,一間店面的硬體設置成本就高達百萬美元以上,不過創意引晴只需約1,200美元(約新臺幣$37,200元),一臺簡易的1,080P攝像頭與GPU運算設備,並且沿用店家現有POS系統,便能輕鬆進行整合。實際結帳時,影像辨識系統不會受麵包外觀上自然差異性的影響,例如:烘烤顏色、配料多寡,只需事先準備同品項差異較大的圖片給予系統學習,之後就能以99%準確率精準的辨識。另外,設置有簡易商品上下架系統,若商家有新商品要更新,Viscovery創意引晴的解決方案亦僅需同品項5-10張差異較大之圖片,就可以將商品即時更新,不用重新訓練模型,對於常有新商品上架的零售業來說更是實用又方便。

整合以及操作盡量簡化,一般民眾皆可上手

整合以及操作盡量簡化,一般民眾皆可上手

資料來源:創意引晴官網https://tw.viscovery.com/product.php?id=1

另外更進一步與零售企業擴大合作,將產品銷售情形進行影像分析,運用AI演算研發內容推薦引擎。陳彥呈指出:「內容推薦是很燒錢的,像是網飛(Netflix)每年就要花二億多美元去改善推薦引擎。」若是客戶想要從無到有自建AI,成本或許達一萬美金以上,然而Viscovery創意引晴只需五分之一以下的成本就能替客戶達到,是極大優勢。此外,Viscovery創意引晴在「影像搜索解決方案」方面,能讓消費者擺脫文字的限制,讓搜尋更直覺,快速準確地尋找服飾、美妝,甚至例如以「一雙深藍色但不確定材質的短靴」當作搜尋關鍵就可以達成目的。

結合AI以及影像辨識系統,大幅減少結帳時間和營運人力成本

結合AI以及影像辨識系統,大幅減少結帳時間和營運人力成本

資料來源:創意引晴官網https://tw.viscovery.com/product.php?id=1



導入成果及今後展望



隨著AI技術的成熟,現階段的Viscovery創意引晴不僅是將技術導入國內最大電商平臺和麵包零售商,更在東南亞、日韓以及美國找到合作夥伴,有鑑於日本市場基礎設備完整,勞動人力嚴重不足,對於AI技術採用意願高,去年(2019)主力市場放在日本,正在籌備日本分公司,更鎖定美國郊區工廠或物流中心等地處偏僻的微型商店,這類人力不足的區域正是未來積極開發的市場。Viscovery創意引晴透過日漸豐富的實際導入合作經驗,使AI影像辨識結帳平臺的發展更為成熟,運用IT科技一步步將智慧城市的樣貌具現化。

 

此案例來自經濟部工業局智慧城鄉生活應用發展計畫