Bevezetés
A kiskereskedelmi és fogyasztói csomagolt áruk (CPG) összetettsége által meghatározott iparágak: több ezer SKU, dinamikus árazási környezetek, többcsatornás vásárlás és erősen változó vásárlói magatartás. Versenyük érdekében a vállalatok az ügynök MI-rendszereinek bevezetésével versenyeznek – autonóm, célvezérelt ügynökökkel, amelyek valós időben tudnak döntéseket hozni. De itt van a valóság: az ügynöki MI csak olyan erős, amennyire az adatkészletekből tanul. A kiskereskedelmi/CPG-k esetében ez hatalmas, kiváló minőségű, megjegyzésekkel ellátott adatkészleteket jelent, amelyek mindent rögzítenek a polcok elrendezésétől az ügyfelek hangulatáig. Méretezhető adatcímkézési és annotációs folyamatok nélkül még a legfejlettebb MI-rendszerek sem működnek. Ez a cikk bemutatja, hogy a kiskereskedelmi és a CPG-vezetők miért részesítik előnyben a méretezhető annotációt az ügynöki MI esetében, milyen technikai hátterűek, és hogy az olyan globális partnerek, mint az Uber MI-megoldások, hogyan biztosítanak előnyt.
Az Agentin MI térnyerése a kiskereskedelemben és a CPG-ben
Ezen alkalmazások mindegyikéhez domainspecifikus, megjegyzésekkel ellátott adatok szükségesek: Cikkszám-szintű termékképek, nyugták, POS-adatok, polcfotók, vásárlói visszajelzések és lokalizált csomagolási információk.
Önálló leltárfigyelés
A számítógépes látással működő MI-ügynökök észlelik a készlethiányt, a rosszul elhelyezett tételeket vagy a zsugorodást.
Dinamikus árképzés optimalizálása
A munkatársak szinte valós időben módosítják az árakat a versenytársak adatai, a kereslet mintái és a promóciók alapján.
Ügyfélkapcsolati ügynökök
A multimodális MI-rendszerek integrálják az OCR-t, a hangulatelemző címkézést és a NER-t (Named Entity Recognition), hogy válaszoljanak a vásárlói véleményekre és a támogatási kérésekre.
Ellátási lánc intelligencia
Az MI-ügynökök összetett logisztikai folyamatokat bonyolítanak le raktárak, flották és kiskereskedők között, és még azok előfordulása előtt felderítik a szűk keresztmetszeteket.
Miért az adatcímkézés a hiányzó kapcsolat?
Strukturált annotációk nélkül az MI-ügynökök nem tudnak multimodális adatkészleteken átgondolni, és a kontextus figyelembevételével döntéseket hozni.
A kiskereskedelmi/CPG-vezetők tudják, hogy nem a modellalkotás a kihívásuk, hanem az, hogy a megfelelő képzési adatokkal töltsék fel ezeket a modelleket. A legfontosabb követelmények a következők:
Cikkszám-szintű annotáció
Határolódobozok és szegmentálás a termék, a csomag és a méret szintjén.
OCR (optikai karakterfelismerés)
a számlákon, a nyugtákon és a strukturált adatkészletek címkéin.
Egységfelismerés a terméktaxonómiákhoz
Attribútumok, például márka, íz, mennyiség vagy ár kinyerése szövegből és képekből.
Érzelmi annotáció
vásárlói vélemények, hívások átiratai és felmérések adatai az NLP-ajánló motorok betanításához.
Lokalizációs címkézés
a csomagolás és a termékpéldány adaptálása több mint 200 nyelven.
Technical Deep Dive – Annotációs munkafolyamatok kiskereskedelmi/CPG számára
Multimodális annotáció
A kiskereskedelmi adatkészletek gyakran kombinálnak képeket, szövegeket és hanganyagokat. Példa: fénykép a polcról (képszegmentálás), nyugta (OCR + entitás kivonatolása) és hangos lekérdezés (hangos átírás). A multimodális annotációs folyamatok ezeket a jeleket egységes adatkészletekké integrálják.
Konszenzusos modellek és minőség-ellenőrzés
A nagy pontossághoz két és három zsűriből álló konszenzusos modellre van szükség a címkézési hibák minimalizálása érdekében. Az annotátorok közötti összhang számszerűsítésére olyan mutatókat használunk, mint az Inter-Annotator Agreement (IAA) és a Cohen-féle kappa.
Edge-Case-adatkészlet létrehozása
Az MI-ügynököknek a ritka, de kritikus eseteket kell kezelniük: rosszul felcímkézett cikkszámok, hamisított áruk, sérült csomagolás. Az adatfolyamokat célzott, kis- és nagybetűket ábrázoló annotáció szükséges a törékenység elkerülése érdekében.
Aktív tanulási folyamatok
Az annotáció iteratív. Az aktív tanulási keretrendszer lehetővé teszi az MI-ügynökök számára, hogy bizonytalan mintákat kérdezzenek le, biztosítva az adatkészletek dinamikus fejlődését.
Méretezési megjegyzés kiskereskedelmi és CPG-vállalatok számára
A vállalkozások itt szembesülnek legnagyobb akadályukkal: a méretarányosságukkal. 10 000 SKU megjegyzése több vendéglátóhelyen/üzletben, piacon és nyelven gyorsan globális adatüzemeltetési kihívást jelent.
Az Uber MI-megoldások a következőket nyújtja:
Globális elérés:
Világszerte több mint 8,8 millió fős, sokszínű dolgozót foglalkoztatunk
Többnyelvűség
Annotáció több mint 200 nyelven
Technikai megoldásokat támogató munkafolyamatok
Az uLabel, az Uber annotációs platformja konfigurálható taxonómiákat, auditálhatóságot és valós idejű elemzéseket biztosít
Gyors fordulat
A tömeges kiskereskedelmi adatkészletek esetén akár kétszámjegyű óragyors SLA-k is megköthetők
Elfogultság csökkentése
Minőségi rubrikák, konszenzusmodellek és demográfiai sokszínűség az annotátorkészletekben.
Üzleti hatás – Miért érdemes a kiskereskedelmi és a CPG-vezetők beruházni?
Gyorsabb piacra jutás
Az MI által hajtott díjszabás és promóciók hónapok helyett napokon belül elindulnak.
Költségcsökkentés
Magasabb megtakarítás a házon belüli annotációhoz képest
Jobb pontosság
Lényegesen magasabb minőségi pontszám, ami meghaladja az iparági referenciaértéket.
Bevételnövekedés
A jobb személyre szabási és ajánlómotorok növelik a kosár méretét és az ismételt vásárlásokat.
Szabályozási megfelelőség
Torzításmentes, lokalizált, a regionális piaci jogszabályoknak megfelelő adatkészletek.
Következtetés
Az Agent MI a kiskereskedelemben/CPG-ben nem jövőkép – működik, de csak olyan vállalkozások számára, amelyek méretezhetik a domainspecifikus annotációt. Az SKU-szintű adatoktól kezdve a multimodális visszajelzésekig a méretezhető címkézés jelenti az autonóm ügynökök alapját a kiskereskedelemben. Készen állsz rá, hogy bővítsd a kiskereskedelmi/CPG MI-t? Találkozz szakértőinkkel még ma, és nézd meg, hogyan növeli az adatcímkézés az üzleti eredményeket.
Gyorsabb piacra jutás
Az MI által hajtott díjszabás és promóciók hónapok helyett napokon belül elindulnak.
Költségcsökkentés
Magasabb megtakarítás a házon belüli annotációhoz képest
Jobb pontosság
Lényegesen magasabb minőségi pontszám, ami meghaladja az iparági referenciaértéket.
Bevételnövekedés
A jobb személyre szabási és ajánlómotorok növelik a kosár méretét és az ismételt vásárlásokat.
Szabályozási megfelelőség
Torzításmentes, lokalizált, a regionális piaci jogszabályoknak megfelelő adatkészletek.
Industry solutions
Industries
Útmutatók