6月5日消息，亞馬遜正在北美各地的配送中心采用人工智能模型Project PI，幫助配送中心檢測并標(biāo)記產(chǎn)品問題，有效改善客戶體驗并減少退貨量。通過結(jié)合生成式AI和計算機視覺技術(shù)，Project PI能夠在產(chǎn)品到達(dá)客戶手中之前發(fā)現(xiàn)缺陷，例如破損或顏色、尺寸錯誤等問題；同時還可以幫助平臺確定問題的根本原因，從而在上游采取預(yù)防措施，防止問題再次發(fā)生。

圖源：亞馬遜官網(wǎng)

在運送給客戶之前，產(chǎn)品會通過一個成像通道，Project PI會進(jìn)行掃描并評估圖像，以檢測任何缺陷。檢測到問題后，該產(chǎn)品將被標(biāo)記并暫停運送，以待進(jìn)一步確認(rèn)同類產(chǎn)品是否存在問題。亞馬遜員工會審查被標(biāo)記的產(chǎn)品，并決定該產(chǎn)品是否需要進(jìn)入亞馬遜Second Chance網(wǎng)站以折價轉(zhuǎn)售、捐贈或用于其他用途。

該模型已經(jīng)幫助加強了北美多個配送中心的人工檢查，在其投入使用的站點，Project PI已證明能夠熟練地對每月通過隧道的數(shù)百萬件物品進(jìn)行分類，并準(zhǔn)確識別產(chǎn)品問題。該技術(shù)預(yù)計將在2024年擴(kuò)展到更多站點。

Project PI 的工作不僅僅是亞馬遜以客戶為中心的文化的一部分。它也是該公司利用人工智能創(chuàng)新應(yīng)對氣候變化的眾多方式之一。運送有缺陷的商品可能會導(dǎo)致不必要的退貨，這會造成包裝浪費和額外運輸帶來的不必要的碳排放。

圖源：亞馬遜官網(wǎng)

與此同時，亞馬遜正在利用生成式人工智能系統(tǒng)，調(diào)查導(dǎo)致負(fù)面客戶體驗的根本原因。該系統(tǒng)將審查客戶反饋，并分析從配送中心的Project PI和其他數(shù)據(jù)源拍攝的圖像，確認(rèn)導(dǎo)致問題的原因，以此不斷改進(jìn)。

這項技術(shù)還可以幫助亞馬遜的銷售合作伙伴，使缺陷數(shù)據(jù)更容易獲取。如果銷售合作伙伴不小心在產(chǎn)品上貼了錯誤尺寸的標(biāo)簽，亞馬遜會通報問題，幫助其防止錯誤再次發(fā)生。亞馬遜商店60%以上的銷售額來自獨立賣家（其中大多數(shù)是中小型企業(yè)），他們?yōu)橄M者提供大量優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品、有競爭力的價格和便利。通過減少運送給客戶的缺陷產(chǎn)品數(shù)量，亞馬遜也減少了退貨的總數(shù)。

圖源：亞馬遜官網(wǎng)