Почему лидеры розничной торговли и производителей товаров народного потребления выбирают масштабируемую разметку данных для автономного искусственного интеллекта
Введение
Торговая точка и товары повседневного спроса — это уникальные отрасли с тысячами товарных позиций, динамическим ценообразованием, многоканальным совершением покупок и крайне вариативным поведением клиентов. Чтобы выдержать конкуренцию, предприятия все быстрее внедряют агентские системы на основе ИИ — автономных, привязанных к цели агентов, которые могут принимать решения в режиме реального времени. Но как насчет того, чтобы эффективно использовать ИИ агента, необходимо использовать данные, на которых он учится. В розничной торговле это значит, что у вас должны быть объемные высококачественные аннотированные наборы данных, которые отражают все функции — от размещения продуктов на полке до настроений покупателей. Без масштабируемой системы разметки данных и аннотаций даже самые передовые системы ИИ не смогут работать. В этой статье мы расскажем, почему лидеры розничной торговли и потребительские товары отдают предпочтение масштабируемым аннотациям для агентного ИИ, как это сделать с технической точки зрения, и как такие глобальные партнеры, как Uber AUD/NZD, получают преимущества.
Рост агентного ИИ в розничной торговле и секторе товаров народного потребления
Для каждого из этих приложений требуются аннотированные данные для конкретного домена: изображения продуктов с указанными номерами позиций, квитанции, данные POS-терминалов, фотографии полок, отзывы клиентов и информация об упаковке.
Автономный к онтроль запасов
Агенты на базе ИИ на базе компьютерного зрения выявляют недостающие, потерянные и потерянные товары.
Динамическая оптимизация цен
Агенты корректируют цены почти в реальном времени на основе данных о конкурентов, спроса и промоакций.
Специалисты по работе с клиентами
Чтобы отвечать на отзывы клиентов и запросы в службу поддержки, мультимодальные системы на основе ИИ интегрируются с распознаванием лиц (OCR), добавлением тегов для анализа настроени й и NER (распознаванием именованных сущностей).
Аналитика логистики
Агенты на базе ИИ координируют сложные логистиочные процессы на складах, автопарках и в розничных магазинах, выявляя узкие места до их возникновения.
Почему разметка данных — это недостающее звено
Без систематизированных аннотаций агенты на базе ИИ не смогут анализировать мультимодальные наборы данных и принимать обоснованные решения.
Руководители компаний, предоставляющих услуги в сфере розничной торговли и потребительских товаров, знают, что их проблема заключается не в создании моделей, а в том, чтобы наполнить их нужными данными для обучения. Ниже приведены основные требования.
Примечание на уровне SKU
Ограничительные поля и сегментация по продукту, упаковке и размеру.
OCR (оптическое распознавание символов)
на счетах, квитанциях и этикетках (если применимы).
Распознавание организаций для классификаторов продуктов
Извлечение реквизитов бренда, вкуса, объема и цены на основе текста и изображений.
Примечание о настроении
На основе отзывов клиентов, записей звонков и данных опросов для обучения рекомендательных систем на базе обработки естественного языка.
Добавление тегов для определения местоположения
перевести упаковку и текст продукта на более чем 200 языков.
Технический разбор — процессы аннотирования для розничной торговли и товаров народного потребления
Примечание для мультимодальных перевозок
наборы данных розничной торговли часто содержат изображения, текст и аудио. Пример: фотография полки (сегментация изображения), квитанция (OCR + извлечение объекта) и голосовой запрос (аудиозаписи). В мультимодальных транспортировках аннотаций эти сигналы объединяются в унифицированные наборы данных.
модели достижения согласия и контроль качества;
Чтобы свести к минимуму ошибки при маркировке, требуются модели на основе согласия с 2 и 3 экспертами. Такие показатели, как соглашение между авторами аннотаций (IAA) и критерий Коэна (каппа Коэна), используются для количествен- ной оценки единообразия составителей аннотаций.
Создание набора данных для пограничных условий
Агенты на базе ИИ должны обрабатывать редких, но важных случаев: неверная маркировка товарных позиций, поддельные товары, поврежденная упаковка. Чтобы избежать нестабильности, в транспортные пакеты данных необходимы адресные аннокции, учитывающие крайний регистр данных.
Каналы активного обучения
Аннотирование повторяется. Платформа активного обучения позволяет агентам ИИ запрашивать выборки, не соответствующие требованиям, что обеспечивает динамические изменения наборов данных.
Масштабирование аннотирования для предприятий розничной торговли и товаров народного потребления
Вот где компании сталкиваются с самой большой проблемой: масштабируйтесь. Добавление аннотаций к 10 000 позициям в разных магазинах, регионах и языках быстро становится проблемой для международных операций с данными.
Решения Uber на основе ИИ — это:
Глобальный охват
Более 8,8 млн независимых подрядчиков по всему миру
Поддержка нескольких языков
Аннотации более чем на 200 языка�
Рабочие процессы с использованием технологий
uLabel, платформа аннотаций Uber, предоставляет настраиваемые классификаторы, возможности аудита и аналитику в режиме реального времени
Быстрое оформление заказа
Для больших наборов данных розничной торговли сумма соглашения об уровне обслуживания составляет не более двухзначного числа часов
Предотвращение систематического отклонения
Критерии качества, модели достижения согласия и демографическое многообразие в выборках аннотаторов.
В лияние на бизнес — почему лидеры розничной торговли и производителей товаров народного потребления инвестируют
Ускоренный выход на рынок
Цена и промоакции с помощью ИИ начинаются в течение дней, а не месяцев.
Снижение расходов
Экономия выше, чем на собственном коде
Повышенная точность
Заметно более высокие показатели качества: выше отраслевого эталона.
Увеличение дохода
Более совершенная система персонализации и рекомендаций увеличила размер корзины и увеличила число повторных заказов.
Соответствие нормативным требованиям
Аналитические наборы данных, собранные в полном соответствии с местным законодательством.
Заключение
Агентный ИИ в ритейле и FMCG — это не будущее, а уже реальность, но только для компаний, способных масштабировать аннотирование, ориентированное на конкретную отрасль. От данных на уровне SKU до мультимодальных обратных связей — масштабируемая разметка данных является основой автономных агентов в ритейле. Готовы масштабировать свой ИИ для ритейла и FMCG? Встречайтесь с нашими экспертами уже сего дня и узнайте, как разметка данных ускоряет достижение бизнес-результатов.
Давайте вместе создавать более совершенный
AI
Расскажите нам о вашем проекте. Мы покажем вам
данные, которые помогут вам достичь цели.
Давайте вместе создавать более совершенный
AI
Расскажите нам о вашем проекте. Мы покажем вам
данные, которые помогут вам достичь цели.
Решения
Отрасли
Ресурсы
Изучить