تتطلع Nvidia إلى مساعدة تجار التجزئة على تقليل الخسائر الناجمة عن السرقة والاحتيال، فضلاً عن تحسين التجربة داخل المتجر من خلال سلسلة من مهام سير العمل الجديدة للذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence AI) للبيع بالتجزئة التي تم الإعلان عنها اليوم.
يتم الإعلان عن تدفقات عمل التجزئة الجديدة قبل مؤتمر الاتحاد الوطني للبيع بالتجزئة (National Retail Federation NRF) 2023 الذي ينطلق في مدينة نيويورك في 15 يناير. مع سير عمل التجزئة AI، تهدف Nvidia إلى تزويد تجار التجزئة بتقنية الذكاء الاصطناعي التي من شأنها حل التحديات التي يواجهونها. تواجه في عام 2023. تم تصميم مهام سير العمل الجديدة باستخدام إطار عمل Nvidia Metropolis Microservices لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أحد التحديات الرئيسية التي يواجهها تجار التجزئة اليوم هو مسألة الانكماش، وهو مصطلح يستخدم لوصف خسائر المخزون والإيرادات بسبب المنتجات في غير محلها والتالف، وكذلك الخسائر الناجمة عن الاحتيال والسرقة. أفاد مسح أمان التجزئة الصادر عن NRF لعام 2022 أن 65% من انكماش تجارة التجزئة مرتبط بالسرقة.
قالت أزيتا مارتن Azita Martin، نائب الرئيس والمدير العام للذكاء الاصطناعي للبيع بالتجزئة و CPG و QSR في Nvidia خلال مؤتمر صحفي: "هذا [الانكماش] مشكلة زادت بشكل أكبر بسبب التضخم وارتفاع أسعار منتجات البقالة".
تحسين تجربة الدفع الذاتي وتأمينها
إحدى الطرق العديدة التي يحدث بها الاحتيال في البيع بالتجزئة اليوم هي أمام المتجر، حيث أصبح الدفع الذاتي بشكل متزايد هو القاعدة.
وصفت مارتن نوعًا واحدًا من الاحتيال يحدث يسمى "تبديل التذاكر"، والذي يحدث عندما يتم استبدال بطاقة سعر أو ملصق لعنصر بسعر أقل ووضعه على عنصر سعر أعلى. على سبيل المثال، إذا قام المتسوق بمسح بطاقة السعر بحثًا عن علبة علكة، في حين أن العنصر في الواقع عبارة عن زجاجة منظف.
يحتوي سير عمل AI الجديد لمنع خسائر البيع بالتجزئة على خوارزمية تم تدريبها على التعرف على المنتج وستحدد ما إذا كان هناك شذوذ محتمل في عملية فحص المنتج عند الخروج. في حالة اكتشاف حالة شاذة، يمكن إغلاق نقطة البيع الطرفية ويمكن للنظام تنبيه أحد شركاء البيع بالتجزئة لمساعدة العميل.
كيف دربت Nvidia الذكاء الاصطناعي الخاص بها لاكتشاف الاحتيال في البيع بالتجزئة
تستخدم Nvidia عددًا من التقنيات لتدريب نظام سير عمل AI لتقليل خسائر البيع بالتجزئة.
قالت مارتن إن أول شيء فعلته Nvidia هو تدريب النموذج بمئات من أكثر المنتجات المسروقة بشكل متكرر، للمساعدة في تحسين التعرف على المنتج.
قالت مارتن: "تم تدريب هذه الخوارزمية للتعرف على المنتجات في مجموعة متنوعة من الأحجام والأشكال". "لذلك اشترينا حرفياً منتجات بعشرات الآلاف من الدولارات مثل شرائح اللحم، تايد، البيرة وشفرات الحلاقة، وهي أكثر العناصر التي يتم سرقتها شيوعًا، وقمنا بتدريب هذه الخوارزميات".
للمضي قدمًا، تم استخدام منصة Nvidia Omniverse الرقمية المزدوجة للمساعدة في إنشاء بيانات تركيبية لزيادة تحسين الدقة. أوضحت مارتن أن إنشاء البيانات التركيبية يمكّن المطورين من إنشاء آلاف الأشكال المختلفة لصور المنتج.
وقالت: "ربما لم نشتري كل حجم من Tide وكل حجم عبوة من البيرة، ولكن مع توليد البيانات الاصطناعية، تمكنا من توسيع نطاق البيانات التي تدرب الخوارزميات".
يستفيد سير عمل AI للوقاية من خسائر البيع بالتجزئة أيضًا من نهج التعلم النشط المستمر. من خلال التعلم النشط، قالت مارتن إنه في كل مرة يقوم فيها أمين الصندوق أو العميل بمسح منتج ما للمغادرة، يلتقط الذكاء الاصطناعي منتجات جديدة إضافية أو عبوات جديدة ويأخذ هذه البيانات الإضافية لمواصلة تحسين دقة النموذج.
التنظيف في الممر 3 حيث ينتقل التتبع متعدد الكاميرات إلى الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى المساعدة في تقليل الاحتيال عند الخروج، تقوم Nvidia أيضًا بطرح تدفقات عمل AI لمساعدة تجار التجزئة على استخدام الكاميرات لتتبع النشاط داخل المتجر، بالإضافة إلى تحسين تخطيطات المتجر.
نظام Multicamera Tracking AI Workflow الجديد هو نظام تم تصميمه لمساعدة تجار التجزئة على تتبع المستخدمين في متجر لمعرفة كيفية التسوق. قالت مارتن إن الهدف هو فهم رحلة العميل حول المتجر بشكل أفضل، مع القدرة على تتبع الأشياء من الكاميرا إلى الكاميرا.
مع سير عمل آخر، سير عمل تحليلات متجر البيع بالتجزئة الجديد، قالت مارتن إن المطورين سيكونون قادرين على بناء لوحة معلومات لتحليلات المتجر توفر رؤى حول تفضيلات التسوق للعملاء. سيتمكن سير عمل التحليلات أيضًا من إنشاء خريطة حرارية، وتحديد الممرات وأنماط حركة المرور الأكثر شيوعًا في المتجر.
قالت مارتن: "هذا مهم للغاية في تحسين التجارة، وكيفية تصميم المتجر وأين تذهب المنتجات".
يتم الإعلان عن تدفقات عمل التجزئة الجديدة قبل مؤتمر الاتحاد الوطني للبيع بالتجزئة (National Retail Federation NRF) 2023 الذي ينطلق في مدينة نيويورك في 15 يناير. مع سير عمل التجزئة AI، تهدف Nvidia إلى تزويد تجار التجزئة بتقنية الذكاء الاصطناعي التي من شأنها حل التحديات التي يواجهونها. تواجه في عام 2023. تم تصميم مهام سير العمل الجديدة باستخدام إطار عمل Nvidia Metropolis Microservices لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أحد التحديات الرئيسية التي يواجهها تجار التجزئة اليوم هو مسألة الانكماش، وهو مصطلح يستخدم لوصف خسائر المخزون والإيرادات بسبب المنتجات في غير محلها والتالف، وكذلك الخسائر الناجمة عن الاحتيال والسرقة. أفاد مسح أمان التجزئة الصادر عن NRF لعام 2022 أن 65% من انكماش تجارة التجزئة مرتبط بالسرقة.
قالت أزيتا مارتن Azita Martin، نائب الرئيس والمدير العام للذكاء الاصطناعي للبيع بالتجزئة و CPG و QSR في Nvidia خلال مؤتمر صحفي: "هذا [الانكماش] مشكلة زادت بشكل أكبر بسبب التضخم وارتفاع أسعار منتجات البقالة".
تحسين تجربة الدفع الذاتي وتأمينها
إحدى الطرق العديدة التي يحدث بها الاحتيال في البيع بالتجزئة اليوم هي أمام المتجر، حيث أصبح الدفع الذاتي بشكل متزايد هو القاعدة.
وصفت مارتن نوعًا واحدًا من الاحتيال يحدث يسمى "تبديل التذاكر"، والذي يحدث عندما يتم استبدال بطاقة سعر أو ملصق لعنصر بسعر أقل ووضعه على عنصر سعر أعلى. على سبيل المثال، إذا قام المتسوق بمسح بطاقة السعر بحثًا عن علبة علكة، في حين أن العنصر في الواقع عبارة عن زجاجة منظف.
يحتوي سير عمل AI الجديد لمنع خسائر البيع بالتجزئة على خوارزمية تم تدريبها على التعرف على المنتج وستحدد ما إذا كان هناك شذوذ محتمل في عملية فحص المنتج عند الخروج. في حالة اكتشاف حالة شاذة، يمكن إغلاق نقطة البيع الطرفية ويمكن للنظام تنبيه أحد شركاء البيع بالتجزئة لمساعدة العميل.
كيف دربت Nvidia الذكاء الاصطناعي الخاص بها لاكتشاف الاحتيال في البيع بالتجزئة
تستخدم Nvidia عددًا من التقنيات لتدريب نظام سير عمل AI لتقليل خسائر البيع بالتجزئة.
قالت مارتن إن أول شيء فعلته Nvidia هو تدريب النموذج بمئات من أكثر المنتجات المسروقة بشكل متكرر، للمساعدة في تحسين التعرف على المنتج.
قالت مارتن: "تم تدريب هذه الخوارزمية للتعرف على المنتجات في مجموعة متنوعة من الأحجام والأشكال". "لذلك اشترينا حرفياً منتجات بعشرات الآلاف من الدولارات مثل شرائح اللحم، تايد، البيرة وشفرات الحلاقة، وهي أكثر العناصر التي يتم سرقتها شيوعًا، وقمنا بتدريب هذه الخوارزميات".
للمضي قدمًا، تم استخدام منصة Nvidia Omniverse الرقمية المزدوجة للمساعدة في إنشاء بيانات تركيبية لزيادة تحسين الدقة. أوضحت مارتن أن إنشاء البيانات التركيبية يمكّن المطورين من إنشاء آلاف الأشكال المختلفة لصور المنتج.
وقالت: "ربما لم نشتري كل حجم من Tide وكل حجم عبوة من البيرة، ولكن مع توليد البيانات الاصطناعية، تمكنا من توسيع نطاق البيانات التي تدرب الخوارزميات".
يستفيد سير عمل AI للوقاية من خسائر البيع بالتجزئة أيضًا من نهج التعلم النشط المستمر. من خلال التعلم النشط، قالت مارتن إنه في كل مرة يقوم فيها أمين الصندوق أو العميل بمسح منتج ما للمغادرة، يلتقط الذكاء الاصطناعي منتجات جديدة إضافية أو عبوات جديدة ويأخذ هذه البيانات الإضافية لمواصلة تحسين دقة النموذج.
التنظيف في الممر 3 حيث ينتقل التتبع متعدد الكاميرات إلى الذكاء الاصطناعي
بالإضافة إلى المساعدة في تقليل الاحتيال عند الخروج، تقوم Nvidia أيضًا بطرح تدفقات عمل AI لمساعدة تجار التجزئة على استخدام الكاميرات لتتبع النشاط داخل المتجر، بالإضافة إلى تحسين تخطيطات المتجر.
نظام Multicamera Tracking AI Workflow الجديد هو نظام تم تصميمه لمساعدة تجار التجزئة على تتبع المستخدمين في متجر لمعرفة كيفية التسوق. قالت مارتن إن الهدف هو فهم رحلة العميل حول المتجر بشكل أفضل، مع القدرة على تتبع الأشياء من الكاميرا إلى الكاميرا.
مع سير عمل آخر، سير عمل تحليلات متجر البيع بالتجزئة الجديد، قالت مارتن إن المطورين سيكونون قادرين على بناء لوحة معلومات لتحليلات المتجر توفر رؤى حول تفضيلات التسوق للعملاء. سيتمكن سير عمل التحليلات أيضًا من إنشاء خريطة حرارية، وتحديد الممرات وأنماط حركة المرور الأكثر شيوعًا في المتجر.
قالت مارتن: "هذا مهم للغاية في تحسين التجارة، وكيفية تصميم المتجر وأين تذهب المنتجات".
