හැදින්වීම
සිල්ලර හා පාරිභෝගික ඇසුරුම් කළ භාණ්ඩ (CPG) සංකීර්ණතාවයෙන් නිර්වචනය කර ඇති කර්මාන්ත වේ: SKUs දහස් ගණනක්, අධිඅයකිරීම් පරිසරයන්, ඕම්නිචැනල් සාප්පු සවාරි සහ ඉහළ විචල් ය පාරිභෝගිකයා හැසිරීම්. තරඟ කිරීම සඳහා, ව් යවසායන් ඒජන්ත AI පද්ධති යෙදවීමට තරඟ කරයි — තත් කාලීනව තීරණ ගත හැකි ස්වයංක් රීය, ඉලක්ක මත පදනම් වූ නියෝජිතයින්. නමුත් මෙන්න යථාර්ථය: නියෝජිත AI යනු එය ඉගෙන ගන්නා දත්ත කට්ටල තරම්ම බලවත් ය. සිල්ලර/සීපීජී හි, එයින් අදහස් වන්නේ රාක්ක පිරිසැලසුම්වල සිට පාරිභෝගිකයා ගේ හැඟීම දක්වා සෑම දෙයක්ම ග් රහණය කර ගන්නා දැවැන්ත, උසස් තත්ත්වයේ, විශ්ලේෂණය කරන ලද දත්ත සමුදායන් ය. පරිමාණය කළ හැකි දත්ත ලේබල් කිරීම සහ විශ්ලේෂණ නල මාර්ග නොමැතිව, වඩාත්ම දියුණු AI පද්ධති පවා කෙටි වේ. සිල්ලර සහ CpG නායකයින් නියෝජිත AI සඳහා පරිමාණය කළ හැකි විශ්ලේෂණයට ප් රමුඛත්වය දෙන්නේ ඇයි, එය කළ හැකි තාක් ෂණික යටිතල පහසුකම් සහ Uber AI විසඳුම් වැනි ගෝලීය හවුල්කරුවන් දාරයක් සපයන්නේ කෙසේද යන්න මෙම ලිපිය ගවේෂණය කරයි.
සිල්ලර හා CPG දී නියෝජිත AI නැගීම
මෙම එක් එක් යෙදුම් සඳහා වසම්-විශේෂිත, විශ්ලේෂණය කළ දත්ත අවශ් ය වේ: SKU මට්ටමේ නිෂ්පාදන රූප, රිසිට්පත්, POS දත්ත, රාක්ක ඡායාරූප, පාරිභෝගිකයා ප් රතිපෝෂණය සහ දේශීයකරණය කළ ඇසුරුම් තොරතුරු.
ස්වයංක් රීය ඉන්වෙන්ටරි අධීක්ෂණය
පරිගණක දැක්ම මගින් බල ගැන්වෙන නියෝජිත AI නියෝජිතයන් තොග, වැරදි ස්ථානගත අයිතම හෝ හැකිලීම හඳුනා ගනී.
අධිඅයකිරීම් ප් රශස්තිකරණය
නියෝජිතයින් තරඟකරුවන්ගේ දත්ත, ඉල්ලුම් රටා සහ ප් රවර්ධන මත පදනම්ව ආසන්න කාලීනව මිල වෙනස් කරයි.
පාරිභෝගිකයා කාර්ය නියුක්ත නියෝජිතයන්
බහුමාධ් ය AI පද්ධති OCR, හැඟීම් විශ්ලේෂණය ටැග් කිරීම සහ NER (නම් ක රන ලද ආයතන හඳුනා ගැනීම) පාරිභෝගිකයා සමාලෝචන සහ සහාය ඉල්ලීම්වලට ප් රතිචාර දැක්වීම සඳහා ඒකාබද්ධ කරයි.
සැපයුම් දාම බුද්ධිය
AI නියෝජිතයින් සංකීර්ණ සැපයුම් ප් රවාහයන් ගබඩා, ගුවන් යානා සහ සිල්ලර වෙළෙන්දන් හරහා වාදනය කරන අතර ඒවා සිදුවීමට පෙර බාධක හඳුනා ගනී.
දත්ත ලේබල් කිරීම අතුරුදහන් වූ සබැඳිය වන්නේ ඇයි?
ව් යුහගත විශ්ලේෂණයන් නොමැතිව, නියෝජිත AI නියෝජිතයින්ට බහුමාධ් ය දත්ත කට්ටල හරහා තර්ක කිරීමට සහ සන්දර්භය දැනුවත් තීරණ ගැනීමට හැකියාවක් නොමැත.
සිල්ලර/සීපීජී නායකයින් දන්නවා ඔවුන්ගේ අභියෝගයන් ආකෘති ගොඩනැගීම ගැන නොවේ — ඒවා නිවැරදි පුහුණු දත්ත සමඟ එම ආකෘති පෝෂණය කිරීම ගැන ය. ප් රධාන අවශ් යතා වලට ඇතුළත් වන්නේ:
SKU මට්ටමේ විශ්ලේෂණය
නිෂ්පාදිතය, පැකේජය සහ ප් රමාණය මට්ටමින් පෙට්ටි සහ ඛණ්ඩනය කිරීම.
ප් රකාශ අක්ෂර හඳුනාගැනීම (Optical Character Recognition)
ව් යුහගත දත්ත කට්ටල සඳහා ඉන්වොයිසි, රිසිට්පත් සහ ලේබල් මත.
නිෂ්පාදන වර්ගීකරණයන් සඳහා ආයතන පිළිගැනීම
පෙළ සහ රූප වලින් වෙළඳ නාමය, රසය, පරිමාව හෝ මිල වැනි ගුණාංග උපුටා ගැනීම.
ප් රතිපෝෂණ මාලාව
nLP නිර්දේශ එන්ජින් පුහුණු කිරීම සඳහා පාරිභෝගිකයා සමාලෝචන, ඇමතුම් පිටපත් සහ සමීක්ෂණ දත්ත හරහා.
දේශීයකරණ ටැග් කිරීම
භාෂා 200+ පුරා ඇසුරුම් සහ නිෂ්පාදන පිටපතක් අනුවර්තනය කිරීම.
තාක්ෂණික ගැඹුරු කිමිදීම – සිල්ලර/සීපීජී සඳහා විශ්ලේෂණ කාර්ය ප් රවාහ
බහු-මාදිලි අනුසටහන
සිල්ලර දත්ත කට්ටල බොහෝ විට රූප, පෙළ සහ ශ් රව් ය ඒකාබද්ධ කරයි. නිදසුන: රාක්ක ඡායාරූපයක් (රූප ඛණ්ඩනය), රිසිට්පත (OCR + ආයතනය නිස්සාරණය), සහ හ voice විමසුමක් (ශ් රව් ය පිටපත් කිරීමක්). බහුමාධ් ය විශ්ලේෂණ නල මාර්ග මෙම සංඥා ඒකාබද්ධ දත්ත කට්ටලවලට ඒකාබද්ධ කරයි.
සම්මුති මාදිලි සහ තත්ත්ව පාලනය
ලේබල් කිරීමේ දෝෂ අවම කිරීම සඳහා ඉහළ නිරවද් යතාවයට 2-ජජ්ජ සහ 3-ජජ්ජ සම්මුති ආකෘති අවශ් ය වේ. Inter-Annotator Agreement (IAA) සහ Cohen's Kappa වැනි ප් රමිතික ඇනොටේටර් හරහා අනුකූලතාව ගණනය කිරීම සඳහා භාවිතා වේ.
Edge-Case Dataset Creation
නියෝජිත AI නියෝජිතයන් දුර්ලභ නමුත් තීරණාත්මක නඩු හැසිරවිය යුතුය: වැරදි ලෙස ලේබල් කරන ලද SKUs, ව් යාජ භාණ්ඩ, හානියට පත් ඇසුරුම්. දත්ත නල මාර්ග brittleness වැළැක්වීම සඳහා ඉලක්කගත අද්දර-නඩුව annotation අවශ්ය වේ.
සක් රිය ඉගෙනුම් නල මාර්ග
අනුකලනය (annotation) යනු අනුකලනය (iterative) යි. සක් රිය ඉගෙනුම් රාමු මගින් නියෝජිත AI නියෝජිතයින්ට අවිනිශ ්චිත සාම්පල සඳහා විමසීමට ඉඩ සලසයි, දත්ත කට්ටල ගතිකව පරිණාමය වන බව සහතික කරයි.
සිල්ලර සහ සීපීජී ව් යවසායන් සඳහා පරිමාණ විශ්ලේෂණය
මෙන්න ව් යාපාර ඔවුන්ගේ විශාලතම බාධකය පහර දුන් ස්ථානය: පරිමාණය. විවිධ වෙළඳසැල්, වෙළඳපොලවල් සහ භාෂා හරහා 10,000 SKUs ක්ෂණිකව විශ්ලේෂණය කිරීම ගෝලීය දත්ත මෙහෙයුම් අභියෝගයක් බවට පත්වේ.
Uber AI විසඳුම් සපයන්නේ:
ගෝලීය ප් රවේශය:
ගෝලීය වශයෙන් 8.8M + විවිධ, ගිග් කම්කරුවන්ගේ ශ්රම බලකායක්
බහුභාෂා හැකියාව
භාෂා 200+ පුරා නිවේදන
තාක් ෂණය සක් රීය කාර්ය ප් රවාහ
uLabel, Uber හි විශ්ලේෂණ ප්ලැට්ෆෝමය, වින් යාසගත කළ හැකි වර්ගීකරණයන්, විගණන හැකියාව සහ තත් ය කාලීන විශ්ලේෂණ සපයයි
ශීඝ් ර හැරවුම් වටය
තොග සිල්ලර දත්ත කට්ටල සඳහා ද්විත්ව ඉලක්කම් පැය තරම් වේගයෙන් SLAs
නැඹුරුව අවම කිරීම
ගුණාත්මක රබර්, සම්මුති ආකෘති, සහ annotator තටාක ජන විකාශය විවිධත්වය.
ව්යාපාරික බලපෑම – ඇයි සිල්ලර & CPG නායකයන් ආයෝජනය
වෙළඳපොළට යාමට වේගවත් කාලය
AI බලයෙන් ක් රියාත්මක වන මිල ගණන් සහ ප් රවර්ධන මාසවලින් නොව දිනවලින් ආරම්භ වේ.
පිරිවැය අඩු කිරීම
ඉහළ ඉතිරි කිරීම එදිරිව අභ් යන්තර විවරණය
වැඩිදියුණු කළ නිරවද් යතාව
කර්මාන්ත මිණුම් ලකුණ ඉක්මවා, සැලකිය යුතු ලෙස උසස් තත්ත්වයේ ලකුණු.
ආදායම වර්ධනය
වඩා හොඳ පුද්ගලාරෝපණය සහ නිර්දේශ එන්ජින් කූඩය ප් රමාණය සහ නැවත මිලදී ගැනීම ඉහළ නංවයි.
නියාමන අනුකූලතාව
ප් රාදේශීය වෙළඳපල නීතිවලට අනුකූල වන පක්ෂග් රාහී, ප් රාදේශීය දත්ත කට්ටල.
නිගමනය
සිල්ලර/සීපීජී හි නියෝජිත AI යනු අනාගත දැක්මක් නොවේ — එය සජීවී ය, නමුත් වසම්-විශේෂිත විශ්ලේෂණය පරිමාණය කළ හැකි ව් යවසායන් සඳහා පමණි. SKU මට්ටමේ දත්තවල සිට බහුමාධ් ය ප් රතිපෝෂණය ලූප දක්වා, පරිමාණය කළ හැකි ලේබල් කිරීම සිල්ලර වෙළඳාමේ ස්වයංක් රීය නියෝජිතයින්ගේ පදනමයි. ඔබේ සිල්ලර/CPG AI පරිමාණය කිරීමට සූදානම්ද? අද අපගේ විශේෂ experts යින් හමුවන්න සහ දත්ත ලේබල් කිරීම ව් යාපාර බලපෑම වේගවත් කරන්නේ කෙසේදැයි බලන්න.
වෙළඳපොළට යාමට වේගවත් කාලය
AI බලයෙන් ක් රියාත්මක වන මිල ගණන් සහ ප් රවර්ධන මාසවලින් නොව දිනවලින් ආරම්භ වේ.
පිරිවැය අඩු කිරීම
ඉහළ ඉතිරි කිරීම එදිරිව අභ් යන්තර විවරණය
වැඩිදියුණු කළ නිරවද් යතාව
කර්මාන්ත මිණුම් ලකුණ ඉක්මවා, සැලකිය යුතු ලෙස උසස් තත්ත්වයේ ලකුණු.
ආදායම වර්ධනය
වඩා හොඳ පුද්ගලාරෝපණය සහ නිර්දේශ එන්ජින් කූඩය ප් රමාණය සහ නැවත මිලදී ගැනීම ඉහළ නංවයි.
නියාමන අනුකූලතාව
ප් රාදේශීය වෙළඳපල නීතිවලට අනුකූල වන පක්ෂග් රාහී, ප් රාදේශීය දත්ත කට්ටල.
Industry solutions
Industries
මඟපෙන්වන්නන්