Amazon以Project P.I.模型來(lái)檢查產(chǎn)品瑕疵

Amazon本周披露了人工智能于電子商務(wù)履行中心的應(yīng)用該呈現(xiàn)什么面貌，該公司的Project P.I.模型可于成像隧道中掃描商品缺陷，包括顏色、尺寸、或產(chǎn)品是否損壞等，另也開(kāi)發(fā)多模態(tài)大型語(yǔ)言模型來(lái)集成客戶(hù)的反饋，再用來(lái)訓(xùn)練Project P.I.，最終目的是提高客戶(hù)滿(mǎn)意度，降低退貨機(jī)率。目前Amazon已于北美多個(gè)履行中心部署Project P.I.，預(yù)計(jì)會(huì)在今年拓展至更多的履行中心。

Amazon的履行中心是用來(lái)處理訂單的揀貨與發(fā)貨事宜，每天有數(shù)百萬(wàn)的商品會(huì)通過(guò)該中心的成像隧道，包括狗糧、手機(jī)殼、T恤到書(shū)籍等，過(guò)去Amazon是通過(guò)光學(xué)字符識(shí)別（OCR）與計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）技術(shù)來(lái)篩選并分類(lèi)商品，而現(xiàn)在則采用稱(chēng)為“私家偵探”（Private Investigator）的Project P.I.模型，它結(jié)合了生成式AI與計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，以用來(lái)偵測(cè)所有即將出貨商品的各種缺陷，還可協(xié)助確定發(fā)生問(wèn)題的根本原因，以于上游采取預(yù)防措施，自2022年5月上線(xiàn)以來(lái)，已證明Project P.I.擅長(zhǎng)分類(lèi)商品，并能準(zhǔn)確識(shí)別過(guò)期商品，以及偵測(cè)顏色或尺寸的錯(cuò)誤問(wèn)題。

Project P.I.利用CV技術(shù)來(lái)掃描并評(píng)估商品是否含有瑕疵，例如彎曲的書(shū)籍封面，并將它隔離，同時(shí)再由Amazon員工來(lái)決定該商品是否可通過(guò)Amazon的Second Chance平臺(tái)以折扣品銷(xiāo)售，還是直接捐贈(zèng)。

此外，Amazon也利用基于多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（MLLM）的生成式AI系統(tǒng)來(lái)調(diào)查客戶(hù)的負(fù)面體驗(yàn)，當(dāng)客戶(hù)還是收到有瑕疵的商品時(shí)，可利用該MLLM來(lái)審核客戶(hù)的意見(jiàn)，進(jìn)而分析Project P.I.于履行中心所拍攝的形象，再加上其他的數(shù)據(jù)源，用以判斷出現(xiàn)問(wèn)題的原因。

所有通過(guò)這些模型學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)都可以用來(lái)再次訓(xùn)練模型，以改善模型的識(shí)別能力。同時(shí)Amazon也強(qiáng)調(diào)在發(fā)現(xiàn)該平臺(tái)的獨(dú)立賣(mài)家有某些固定的疏失時(shí)，也會(huì)知會(huì)它們。

利用AI模型來(lái)提高客戶(hù)收到商品的滿(mǎn)意度將可避免不必要的退貨問(wèn)題，減少碳排放，同時(shí)改善Amazon的銷(xiāo)售合作伙伴與客戶(hù)體驗(yàn)。