Производитель графических процессоров Nvidia расширяет свое предложение корпоративного программного обеспечения тремя новыми рабочими процессами искусственного интеллекта для розничных продавцов, которые, как он надеется, также будут стимулировать продажи ее аппаратных ускорителей.

Рабочие процессы построены на существующей технологической платформе искусственного интеллекта Nvidia. Один отслеживает покупателей и объекты с нескольких камер в качестве строительного блока для безкассовых систем магазинов; одна направлена ​​на предотвращение мошенничества с подменой билетов на кассах самообслуживания; и один для создания аналитических панелей из видео с камеры наблюдения.

[ Будьте в курсе 10 тенденций корпоративного ИИ на 2022 год | Узнайте, как определить, когда ИИ является правильным решением , и как на самом деле выглядит успешная команда ИИ | Остерегайтесь 12 темных секретов ИИ .
]
Однако Nvidia не упаковывает эти рабочие процессы в готовые приложения. Вместо этого они будут доступны предприятиям для самостоятельной интеграции или покупки в составе более крупных систем, разработанных стартапами или сторонними системными интеграторами.

«Во всем мире есть несколько компаний, которые успешно разработали такого рода решения, но мы облегчаем создание таких решений большему количеству компаний-разработчиков программного обеспечения, а также системных интеграторов», — сказала Азита Мартин, вице-президент Nvidia по розничная торговля.

Она ожидает, что спрос на программное обеспечение будет стимулировать продажи продуктов для периферийных вычислений, содержащих чипы-ускорители Nvidia, поскольку проблемы с задержкой означают, что алгоритмы для безкассовых систем и систем самообслуживания должны работать рядом с кассой, а не в каком-то удаленном центре обработки данных.

В дополнение к отслеживанию того, кто какие товары выносит из магазина, система с несколькими камерами также может распознавать, когда товары были помещены обратно на неправильную полку, направляя персонал на их перестановку, чтобы другие покупатели могли их найти, и избежать перебоев со складом. она сказала.

«Мы наблюдаем массовое распространение беспроблемных покупок в Азиатско-Тихоокеанском регионе и Европе, вызванное нехваткой рабочей силы», — сказал Мартин.

Однако Nvidia столкнется с конкуренцией со стороны Amazon на рынке магазинов без кассы, поскольку, хотя Amazon изначально разработала свою технологию Just Walk Out для использования в собственных магазинах Amazon Go и Amazon Fresh, теперь она предлагает ее и сторонним ритейлерам. В декабре в Канзас-Сити открылся первый супермаркет, не принадлежащий Amazon, в котором использовалась технология компании.

Оценка контроля затрат
Инструмент для предотвращения подмены билетов предназначен для интеграции с оборудованными камерами терминалами самообслуживания, дополняя их возможностью идентификации сканируемого продукта и проверки его соответствия штрих-коду.

Стоимость обучения модели ИИ для распознавания этих продуктов превысила обычные расходы на вычислительные мощности.

«Мы купили такие продукты, как стейки и Tide, пиво и бритвы, на десятки тысяч долларов, которые чаще всего крадут, и мы обучили эти алгоритмы», — сказал Мартин.

Nvidia контролировала расходы на продукты с помощью своей платформы моделирования Omniverse. «Мы не покупали каждый размер Tide и каждую упаковку пива», — добавляет она. «Мы взяли Omniverse и создали синтетические данные для дальнейшего обучения этих алгоритмов для повышения точности».

Пиво представляет собой особую проблему для системы распознавания изображений, поскольку оно часто продается в мультиупаковках разного размера или в специальной упаковке, связанной с такими событиями, как Суперкубок. Однако система продолжает узнавать о новых форматах продуктов и упаковках по изображениям, сделанным на кассе.

В то время как внедрение будет оставлено на усмотрение розничных продавцов и их системных интеграторов, Мартин предположил, что этот инструмент можно использовать для блокировки терминала в торговой точке при подозрении на подмену билетов, вызывая сотрудника, чтобы сбросить его и помочь покупателю повторно отсканировать их. предметы.

Nvidia рекламирует высокую точность своих алгоритмов, но еще неизвестно, как это будет работать в развертывании.

«Эти алгоритмы обеспечат 98-процентную точность в обнаружении краж, закрытии торговых точек и их предотвращении», — сказала она.

Но это по-прежнему оставляет 2% ложноположительных результатов, поэтому ИТ-директора захотят тщательно отслеживать потенциальное влияние на прибыльность, удовлетворенность клиентов и частые сбросы, чтобы предотвратить смену заявок.

Проблема на 100 миллиардов долларов
Опрос, проведенный Национальной федерацией розничной торговли в 2022 году, показал, что сокращение запасов составило 1,44% от выручки — относительно стабильный показатель за последнее десятилетие, — а в 2021 году убытки из-за сокращения составили почти 100 миллиардов долларов, по оценкам NRF.

Из них, по словам респондентов, 26 % были вызваны сбоями процессов или контроля, 29 % — сотрудниками или внутренними кражами и 37 % — внешними кражами.

Но Nvidia предполагает, что ее технология предотвращения убытков может уменьшить потери на 30%. Это, однако, означает, что он может предотвратить четыре пятых всех внешних краж в розничной торговле, хотя в эту категорию, помимо подмены билетов, также входят кражи в магазинах и организованная розничная преступная деятельность, такая как кража груза и использование украденных или клонированных кредитных карт. для получения товара.

Кроме того, потенциальные выгоды должны быть сопоставлены со стоимостью развертывания технологии, которая, по словам Мартина, «зависит от размера магазина, количества камер и того, в скольких магазинах вы ее развертываете».

Что еще более положительно, Nvidia также предлагает рабочие процессы AI, которые могут обрабатывать видеопотоки с камер наблюдения для создания панели розничной аналитики, включая тепловую карту самых популярных проходов и почасовых тенденций в количестве клиентов и времени пребывания. «Все это невероятно важно для оптимизации мерчандайзинга, того, как организован магазин, куда идут продукты и на каких полках для получения дополнительной прибыли», — сказал Мартин.