วิธีที่นักสืบ AI ใหม่ของ Amazon ติดตามพัสดุที่เสียหายก่อนที่จะมาถึงคุณ
การใช้ generative AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ Project P.I. มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขปัญหาที่พวกเราส่วนใหญ่เคยประสบมา
ไม่มีอะไรจะเลวร้ายไปกว่าการรับพัสดุจาก Amazon เพียงแต่พบว่ามันเสียหาย ทำงานไม่ถูกต้อง หรืออยู่ในสภาพที่ไม่สมบูรณ์ สิ่งนี้จะยุ่งยากเป็นพิเศษเมื่อเป็นผลิตภัณฑ์ที่จำเป็น เช่น อาหารสัตว์เลี้ยง ที่คุณต้องการโดยเร็วที่สุด ตอนนี้ Amazon ได้พัฒนาโซลูชัน AI เพื่อแก้ไขปัญหานี้แล้ว
นอกจากนี้: ฉันเคยเป็น Copilot ตัวยงจนกระทั่ง ChatGPT เพิ่มฟีเจอร์ทั้ง 5 นี้
ในวันพุธ Amazon เปิดตัว Project P.I. (นักสืบเอกชน) ซึ่งใช้ generative AI และคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อตรวจจับข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์ก่อนถึงมือลูกค้า นอกจากการตรวจสอบความเสียหายของผลิตภัณฑ์แล้ว โครงการ P.I. สามารถตรวจสอบอีกครั้งว่าสีและขนาดตรงกับคำสั่งซื้อของลูกค้าเพื่อหลีกเลี่ยงการจัดส่งผิดพลาด
ค้นหาวิธีที่ Amazon ใช้ #generativeAI เพื่อประมวลผลข้อมูลจากรูปภาพในระหว่างกระบวนการปฏิบัติตาม และรวมเข้ากับคำติชมของลูกค้าที่เป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อช่วยเปิดเผยข้อบกพร่อง เพื่อแก้ไขปัญหาที่ต้นตอก่อนที่ผลิตภัณฑ์จะถึงมือลูกค้า https://t.co/8fXRjexpf0 pic.twitter.com/WijNsI2E4s
โครงการพี.ไอ. พบได้ในศูนย์ปฏิบัติตามคำสั่งซื้อทั่วอเมริกาเหนือ และจะขยายไปยังไซต์เพิ่มเติมตลอดปี 2024 ที่ไซต์เหล่านี้ ผลิตภัณฑ์นับล้านรายการจะถูกสแกนในอุโมงค์สร้างภาพในแต่ละเดือน หากพบข้อบกพร่อง เช่น ปกหนังสือที่โค้งงอ Amazon จะแยกผลิตภัณฑ์เพื่อให้แน่ใจว่าจะไม่ถูกส่งไปยังลูกค้า และตรวจสอบว่าปัญหาส่งผลกระทบต่อสินค้าที่คล้ายกันหรือไม่
จากนั้น พนักงานของ Amazon จะตรวจสอบผลิตภัณฑ์ที่ตั้งค่าสถานะโดย Project P.I. เพื่อตรวจสอบว่ามีประโยชน์อย่างอื่นหรือไม่ เช่น การบริจาคหรือการขายต่อในราคาลดราคาบนไซต์ โอกาสครั้งที่สองของ Amazon ที่ Amazon จำหน่ายแบบเปิด กล่องและผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการตกแต่งใหม่ที่ผ่านการรับรอง
นอกเหนือจากการเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบด้วยตนเองที่ศูนย์ปฏิบัติตามและรับรองว่าผู้ใช้ได้รับผลิตภัณฑ์ของตนในสภาพที่เหมาะสมแล้ว Amazon ยังตั้งข้อสังเกตอีกว่าความคิดริเริ่มนี้จะช่วยสร้างประสบการณ์ที่ยั่งยืนมากขึ้นโดยการป้องกันผลตอบแทนที่นำไปสู่วัสดุบรรจุภัณฑ์ที่สูญเปล่าและการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่ไม่จำเป็น
“ด้วยการใช้ประโยชน์จาก AI และการสร้างภาพผลิตภัณฑ์ภายในศูนย์ปฏิบัติการของเรา เราสามารถตรวจจับผลิตภัณฑ์ที่อาจเสียหายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแก้ไขปัญหาเหล่านั้นได้มากขึ้นก่อนที่จะถึงมือลูกค้า ซึ่งถือเป็นชัยชนะของลูกค้า พันธมิตรการขายของเรา และสิ่งแวดล้อม” กล่าว Dharmesh Mehta รองประธานฝ่ายบริการพันธมิตรการขายทั่วโลกที่ Amazon
นอกจากนี้ Amazon ยังใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่หลายรูปแบบ (LLM) เพื่อตรวจสอบประสบการณ์เชิงลบของลูกค้า LLM จะตรวจสอบความคิดเห็นของลูกค้าและวิเคราะห์ภาพที่ถ่ายจาก Project P.I. และแหล่งอื่น ๆ เพื่อยืนยันสาเหตุของปัญหา