Amazon เผยรายละเอียดของ Project P.I. (ย่อมาจาก Private Investigator) เป็นการนำเทคนิค computer vision เข้ามาช่วยสแกนสินค้าว่าเสียหายหรือไม่ ก่อนบรรจุลงกล่องส่งไปหาลูกค้า เพื่ิอลดการคืนสินค้าหรือคำร้องเรียนจากลูกค้าลง
สินค้าที่อยู่ในโกดังของ Amazon ก่อนจัดส่งจะถูกส่งเข้า image tunnel เพื่อถ่ายภาพ แล้วให้ Project P.I. ช่วยวิเคราะห์ความบกพร่องชนิดต่างๆ (เช่น ปกหนังสือยับ) แล้วแจ้งเตือนไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์ เพื่อตัดสินใจว่าควรทำอย่างไรกับสินค้าที่มีปัญหานั้น เช่น นำไปขายเป็นสินค้ามือสอง (Amazon Second Chance) หรือบริจาค
Amazon บอกว่า Project P.I. ช่วยแก้ปัญหาทั้งความพึงพอใจของลูกค้า และช่วยเรื่องความยั่งยืนเพราะไม่ต้องส่งสินค้าไปกลับ สิ้นเปลืองทั้งแพ็กเกจจิ้งและการปลดปล่อยคาร์บอนจากการขนส่ง
เดิมที Amazon ใช้เทคนิค OCR อ่านป้ายข้อความบนสินค้า แล้วนำไปเทียบกับข้อมูลในฐานข้อมูล แต่ข้อจำกัดของเทคนิคนี้คือดูได้เฉพาะป้ายเท่านั้น เมื่อเทคโนโลยี computer vision พัฒนาขึ้น ทำให้บริษัทสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ละเอียดกว่าเดิม โดยสร้างโมเดลเรียนรู้ว่าสินค้าที่ "ถูกต้อง" หน้าตาเป็นอย่างไร หากมีภาพถ่ายสินค้าที่แตกต่างไป โมเดลสามารถแยกแยะได้
ขั้นถัดไป Amazon จะนำ Multi-Modal LLM (MLLM) เข้ามาเสริม Project P.I. ในกรณีที่สินค้าหลุดรอดสายตาของ AI ไปจนถึงมือลูกค้า หากลูกค้าร้องเรียนและแจ้งปัญหากลับมา ก็จะนำรีวิวจากลูกค้ามาวิเคราะห์เทียบกับภาพที่ P.I. ถ่ายเก็บเอาไว้ เพื่อดูว่าสาเหตุอยู่ตรงไหน หลุดไปได้อย่างไร เช่น พนักงานอาจแปะป้ายขนาดสินค้าผิด ทำให้ P.I. เข้าใจว่าถูกต้องแล้ว ทางศูนย์กระจายสินค้าจะได้กลับมาแก้ปัญหาเรื่องป้ายสินค้าชนิดนี้ให้ถูกต้อง เพื่อป้องกันไม่ให้ปัญหานี้เกิดขึ้นอีก
ที่มา - Amazon
Topics:
Amazon
Computer Vision
E-commerce
Logistics
Artificial Intelligence
Continue reading...
สินค้าที่อยู่ในโกดังของ Amazon ก่อนจัดส่งจะถูกส่งเข้า image tunnel เพื่อถ่ายภาพ แล้วให้ Project P.I. ช่วยวิเคราะห์ความบกพร่องชนิดต่างๆ (เช่น ปกหนังสือยับ) แล้วแจ้งเตือนไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์ เพื่อตัดสินใจว่าควรทำอย่างไรกับสินค้าที่มีปัญหานั้น เช่น นำไปขายเป็นสินค้ามือสอง (Amazon Second Chance) หรือบริจาค
Amazon บอกว่า Project P.I. ช่วยแก้ปัญหาทั้งความพึงพอใจของลูกค้า และช่วยเรื่องความยั่งยืนเพราะไม่ต้องส่งสินค้าไปกลับ สิ้นเปลืองทั้งแพ็กเกจจิ้งและการปลดปล่อยคาร์บอนจากการขนส่ง
เดิมที Amazon ใช้เทคนิค OCR อ่านป้ายข้อความบนสินค้า แล้วนำไปเทียบกับข้อมูลในฐานข้อมูล แต่ข้อจำกัดของเทคนิคนี้คือดูได้เฉพาะป้ายเท่านั้น เมื่อเทคโนโลยี computer vision พัฒนาขึ้น ทำให้บริษัทสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ละเอียดกว่าเดิม โดยสร้างโมเดลเรียนรู้ว่าสินค้าที่ "ถูกต้อง" หน้าตาเป็นอย่างไร หากมีภาพถ่ายสินค้าที่แตกต่างไป โมเดลสามารถแยกแยะได้
ขั้นถัดไป Amazon จะนำ Multi-Modal LLM (MLLM) เข้ามาเสริม Project P.I. ในกรณีที่สินค้าหลุดรอดสายตาของ AI ไปจนถึงมือลูกค้า หากลูกค้าร้องเรียนและแจ้งปัญหากลับมา ก็จะนำรีวิวจากลูกค้ามาวิเคราะห์เทียบกับภาพที่ P.I. ถ่ายเก็บเอาไว้ เพื่อดูว่าสาเหตุอยู่ตรงไหน หลุดไปได้อย่างไร เช่น พนักงานอาจแปะป้ายขนาดสินค้าผิด ทำให้ P.I. เข้าใจว่าถูกต้องแล้ว ทางศูนย์กระจายสินค้าจะได้กลับมาแก้ปัญหาเรื่องป้ายสินค้าชนิดนี้ให้ถูกต้อง เพื่อป้องกันไม่ให้ปัญหานี้เกิดขึ้นอีก
ที่มา - Amazon
Topics:
Amazon
Computer Vision
E-commerce
Logistics
Artificial Intelligence
Continue reading...