簡介
零售和包裝消費商品 (CPG) 都非常複雜:SKU 數以千計, 定價環境動態變動, 顧客需要全渠道購物, 而且 顧客行為多變。為了在競爭中脫穎而出, 很多企業都爭先恐後地部署自動駕駛的 AI 系統, 以目標驅動, 即時作出決策。 但現實情況是:智能 AI 學習功能取決於其學習資料的數據集。而在零售/快消領域, 這便意味著要收集大量優質註釋數據集, 以捕捉從貨架佈局到顧客情緒的所有資料。如果沒有可擴充的數據標籤和註解流程, 即使是最先進的 AI 系統也無法發揮功能。 本文將探討零售業和 CPG 行業的領導者為何優先選擇可擴展註解以實現智能體位化 AI、實現此目標的技術基礎, 以及 Uber AI 企業方案等全球合作夥伴如何提供優勢。
人工智能 (Agent) 人工智能在零售和 CPG 領域的應用
以下每個 App 都需要特定領域的註釋數據: SKU 級別的產品圖片、收據、銷售點系統數據、貨架相片、顧客意見, 以及本地化的包裝資料。
自主庫存監控
由電腦視覺技術提供支援的人工智能 (Agent) 客戶服務員, 可偵測缺貨、錯放貨品或縮水情況。
動態定價優化
客戶服務員會根據競爭對手的數據、需求模式和優惠, 近乎實時地調整價格。
客戶服務客戶服務員
多模式 AI 系統整合 OCR、情緒分析標籤和 NER (命名實體識別), 以回應顧客評論和支援要求。
供應鏈智能
AI 客戶服務員可協調跨倉庫、車隊和零售商的複雜物流流程, 防患於未然。
為什麼要刪除數據標籤
如果沒有結構性註釋, 智能 AI 服務員就無法跨多模式數據集進行推斷, 並作出符合情境的決定。
零售/快消品的領導者明白, 他們所面臨的挑戰不在於建立模型, 而是在於如何運用適當的訓練數據為這些模型提供動力。主要要求包括:
SKU 級別註解
在產品、包裝和尺寸級別設定外框和細分。
OCR (視覺文字識別)
結構數據集的發票、收據和標籤
產品分類的實體識別
從文字和圖片中提取品牌、口味、數量或價格等屬性。
情緒註釋
處理顧客評論、通話記錄和問卷調查數據, 以訓練 NLP 推薦引擎。
本地化標籤
以超過 200 種語言調整包裝和產品文案。
深入技術分析:零售/CPG 的註解工作流程
多模式註解
零售數據集通常結合圖片、文字和音訊。例子:貨架相片 (圖片分段)、收據 (OCR + 實體提取) 和語音查詢 (轉錄)。多模式註釋管道將這些信號整合到統一的數據集中。
合意模式及質素控制
要達到高準確度要求, 必須使用 2 位法官和 3 位法官一致模型, 以盡量減少標示錯誤。我們使用註釋者之間的協議 (IAA) 和科恩 Kappa 等指標來量化註釋者之間的一致程度。
建立邊緣個案數據集
AI 代理商必須處理罕見但嚴重的個案:錯誤標示的 SKU、仿冒商品、損壞的包裝。數據管道需要有針對性的極端情況註釋, 以免脆弱。
主動學習管道
註釋是重複的。透過主動學習框架, AI 智能助理可以查詢不確定的樣本, 確保數據集動態變化。
適用於零售和 CPG 企業的擴展註解
企業遇到的最大障礙:規模。要為跨商店、不同市場和不同語言的 10,000 個 SKU 提供註釋, 很快成為全球數據營運面臨的挑戰。
Uber AI 方案提供:
覆蓋全球:
在全球各地擁有超過 880 萬多元零工員工
多語言功能
超過 200 種語言的註解
科技驅動的工作流程
Uber 的註解平台 u標籤提供可配置的分類、可審核性和實時分析功能
快速周轉
使用時數可達到兩位數, 大宗零售數據集的 服務水平協議 (服務水平協議) 即可快速提升
減輕偏見
註釋者庫的質素量規、一致模型和人口統計差異。
業務影響力:零售和 CPG 領導者投資的原因
縮短產品上市時間
由 AI 推動的定價和優惠活動只需數日即可推出, 無需再歷時數月。
降低成本
較自行撰寫註解可節省更多
提高準確度
服務質素得分大幅提升, 表現領先業界。
收入增長
更完善的個人化和推薦引擎可助你增加購物車大小, 並鼓勵他們再次購買。
監管合規
符合地區市場法律的公正本地化數據集。
總結
零售/CPG 中的Agentic AI 並非未來願景, 而是已經實施, 但只適用於可擴展特定領域註解的企業。從 SKU 級別資料以至多模式意見回饋系統, 可擴充的標籤功能是零售業自主客戶服務員的基礎。 準備好擴展你的零售/CPG AI 了嗎? 立即與我們的專家會面, 了解數據標籤如何促進業務成效。
縮短產品上市時間
由 AI 推動的定價和優惠活動只需數日即可推出, 無需再歷時數月。
降低成本
較自行撰寫註解可節省更多
提高準確度
服務質素得分大幅提升, 表現領先業界。
收入增長
更完善的個人化和推薦引擎可助你增加購物車大小, 並鼓勵他們再次購買。
監管合規
符合地區市場法律的公正本地化數據集。
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