顔認識などのコンピュータビジョン技術をスマートストアで使用するAI企業として、クラウドはテクノロジーのシナリオとソリューションから一定の特徴を持っています。

著者 | ヤン・ビンチン

9月20日、広州で「人間と貨物のリノマージュ、人工知能による新しい小売りの促進」に関する深い交流会を開催しました。人間のヤードを再構築し、人工知能は、新しい小売の深い交換を可能にします)、共有に参加する企業は、技術やコードロング技術からクラウドを持っています。

クラウド・テクノロジーは、コンピュータ・ビジョン・テクノロジーを通じてスマート・ストアを構築することを目的としていますが、コード・ロング・テクノロジーは、画像認識と商品認識に基づいて、コンピュータが商品を見て、小売シーンを探索できるようにすることを目標にしています。

今日の記事の主な内容は、コンピュータビジョンの顔認識が小売にどのように適用され、小売業界のどの痛みを解決できるかです。

小売企業の視点から、顔認識アプリケーションを理解するために、記事は、単に技術シニアソリューションマネージャーのチェン・ジャンハオのスピーチコンテンツからクラウドを整理するのではなく、小売業界に関する私の知識に基づいて、スピーチコンテンツと組み合わせ、包括的に書かれています。

顔認識は、オンラインストアに適用され、テキストで言及されているものに加えて、最も基本的なトラフィック統計機能があり、他のトラフィック統計モードと比較して、顔認識は、例えば、店舗の消費者の性別、年齢などを識別することができる、また、同じ人が繰り返し出入りすることを認識し、また、スタッフを識別し、トラフィック統計から除外することができます。

P.S. スピーチの速記やその他の情報が必要な場合は、テキストの最後にWeChatに従って私に連絡してください。 そして、この記事の後、我々はコードロングテクノロジーのプレゼンテーションを開始します。

消費者が一度に注文するのではなく、ホームウェア、4Sショップ、ジュエリーショップ、高級時計店など、複数の閲覧や選択を行う低周波の消費者シナリオがあります。 しかし、消費者が行く回数が多いほど、購買意欲が強くなり、店舗運営者がこの情報をタイムリーにキャプチャし、機会をつかむと、消費者に親密なサービスとパーソナライズされたマーケティングを提供し、効果的に注文率を高めることができます。

しかし、店舗の運営者は、消費者が最後の到着から一定の期間を過ごしたり、店舗運営者を感動させたりし、多くの場合、洗練されたサービスを提供する機会を逃し、単一の機会を逃す可能性があるため、誰が知っているかを完全に覚えていません。

顔認識は、この欠点を補い、カメラまたはカメラを介して画像またはビデオストリームをキャプチャし、画像内の顔を自動的に検出し、追跡し、検出された顔を顔認識し、ターゲットが同一人物であるかどうかを知ることができます。

2015 年 4 月に設立されたクラウドは、セキュリティ、金融、空港などの分野で顔認識を適用した後、ビジネスをレイアウトする技術から始め、顔認識を開始しました。 現在、重慶長ジアフイショッピングセンター、北京華福芳草原モール、モバイルビジネスホール、Xiaomi Houseなどに上陸しています。

知人を識別する方法を教えてください。 具体的には、クラウドは、消費者の顔をキャプチャし、システムが消費者が知人であることを認識すると、アプリを通過する「ドンクアイ」と呼ばれるカメラをドアに設置します 「手のひらに目がくらむ」顔を含む常連客情報を店舗運営者に通知し、消費者にパーソナライズされたサービスとマーケティングを提供し、消費者行動をガイドし、注文を促進し、顧客単価を引き上げる機会を提供します。

しかし、カテゴリ、業態、小売企業が異なるため、知客と呼ばれるのにどれくらいの時間が来たかは、各企業によって異なる定義です。

そのため、Chen Jianghao 氏によると、クラウドは、技術の顧客定義システムからカスタマイズをサポートし、どの条件を満たすかは、企業自体によって決定できます。

高い顧客へのマーケティングが注文率を高める鍵である場合、小売企業による会員の業務は、消費者との長期的かつ安定した関係を構築し、忠実な顧客基盤を育成することです。

現在、百貨店、スーパー、専門店、専門店、その他の小売業のいずれであれ、独自の会員システムの構築は業界にとって不可欠です。 しかし、会員制度は、割引、ポイント交換、その他の商品の購入にのみ有用であり、また、会員の流動性、忠誠心の欠如、会員制度の虚偽、生存など、あまり魅力的ではありません。

その理由は、物理的な店舗は、メンバーのための洗練された操作とパーソナライズされたサービスを欠いているです。 しかし、実店舗では、店舗運営者は、多くの場合、消費者が会員ステータスを使用してチェックアウトするときにのみ、彼がメンバーであることを知り、ショッピングリンクは終了し、自然にショッピングプロセス中に彼にターゲットを絞ったサービスを提供することはできません。

顧客識別と同様に、消費者がメンバーであると識別される限り、Cloud Technologies はメッセージやメンバーの好みなどの情報を店舗運営者の携帯電話にプッシュし、パーソナライズされたサービスや差別化されたサービスをタイムリーに提供できます。

しかし、この消費者の顔情報がシステムに存在する場合にのみ、システムは、既存の顔とフィールド消費者の顔を比較し、メンバーを識別し、判断し、会員を登録した場合、顔情報を収集し、当然、問題はありません。 しかし、企業にとって、彼らは以前にメンバーシステムを構築し、携帯電話番号などの情報しか持っており、顔情報はありません。

チェン・ジャンハオは、クラウドは、様々な方法でメンバーの顔情報を補完するために技術から導入されました。

まず、ドアの頭に設置されたカメラに加えて、クラウドテクノロジーは、店舗にスマート広告端末を配置し、顔認識技術と組み合わせることで、「シフト」や「スタークラッシュ」など、現在のイベントに追いつくさまざまなAIエンターテイメントアプリケーションを導入します。実際には、スマート広告端末は、多くの役割を果たします。

1つは、壁の利用率を高め、店内のスペースを清潔にすることです。 第二に、消費者にエンターテイメント体験を提供し、人々の流れを魅力的にし、その時間を向上させます。 第三に、顔認識を通じて、消費者は、もはや一律の広告爆撃ではなく、正確なプッシュを行います。 第四に、目に見えないメンバーの顔情報を収集します。

たとえば、スマート広告端末でゲームやエンターテイメント アプリを体験した後、消費者は、携帯電話番号を入力して受け取る赤いパケットを受け取ることを通知します。 消費者が携帯電話番号を入力すると、端末システムは会員システムに入り、携帯電話番号で会員かどうかを判断し、会員であれば顔情報を補完します。 その後、消費者は顔ベースのメンバーであり、サービスやマーケティングは顔に基づいて開始することができます。

スマート広告端末が顔データを取得する手段の1つであれば、顔の支払いも同様の役割を果たします。 チェン・ジャンハオは、支払い効率を向上させ、消費者体験を向上させ、「フライリスト」を回避し、顧客チケットのコンバージョン率をリアルタイムで計算すると同時に、顔の支払いをスワイプする重要な機能、すなわち、会員の顔情報を補完することです。

顔の支払いについて、Chen Jianghaoは、金融分野では、クラウドテクノロジーは中国の銀行業界で最大のAIプロバイダーであるため、独自の利点を持っていると考えています。 農業銀行、中国建設銀行、中国銀行、中国銀行など、全国400以上の銀行が製品を採用し、全国の銀行に1日平均2億1600万件の顔認識サービスを提供しています。 そして、彼らは支払いを開発し、銀行から大きな支持を得て、彼らはまた、銀行全体のバックオフィスサポートシステムへの直接アクセスを得る銀行と協力します。

店頭では、店舗の動線設計が重要で、店舗の血管としても知られる。

移動線とは、店舗内を歩く消費者の軌跡であり、移動線設計の目的は、消費者が店舗内で買い物をする際に、できるだけ多くのエリアを通過し、より多くの商品を閲覧し、優れた移動線設計は、店舗の各場所に顧客の流れを誘導し、店舗の効率を高め、店舗のアウトプットを最大化することです。 商品の表示は、店舗の移動線を中心にレイアウトされます。

店舗の可動線は,単一の消費者の歩行軌跡は任意であるが,全消費者の運動軌跡は規則的に従うため,多数の消費者の歩行軌跡に基づいて形成されたホットスポットは,店舗の運動線設計が妥当かどうか,商品陳列が目的を達成しているかどうかを反映することができる.

チェン・ジャンハオ氏によると、多くの小売企業が興味を持っている。 ホットスポットを知る方法、Wi-Fi、iBeaconを取る方法は、以前は一般的に使用された方法ですが、精度は低く、一般的なビデオスキームは数人しかおり、スタッフを区別することはできません。

顔認識は、テクノロジとアプリケーション シナリオのマッチングの面で機能します。 しかし、それは簡単ではありません。

Chen Jianghao 氏によると、大規模な店舗スペースでは、消費者が特定の場所に到着し、顔認識に基づいてのみ、大量のカメラが顔情報を取得する必要があるが、フロントエンド カメラが配置されるごとに、バックオフィスの識別のためのコンピューティング リソースが乗算され、小売企業にとってコストが高くなるという。 第2に、消費者は、ショッピング中に顔情報をクロールするカメラが多数あることを受け入れることができない。 したがって、技術的には着陸できるが、プロジェクトでは使用できません。

今日、クラウドはテクノロジーからこの問題を解決しています。 2018 年 3 月、クラウドはテクノロジーから 3 つの世界記録を破り、クロスミラー トラッキング (ReID) を商用レベルに引き上げ、クリアな顔や不便な顔情報にアクセスできない歩行者をカメラ間で継続的に追跡しました。

クロスミラートラッキングは、顔の判定だけでなく、衣類、髪型、バックパック、歩行状態などの情報を総合的に判断し、複数のカメラの下で同じ人であるかどうかを判断し、多数の消費者の歩行軌跡に基づいて店舗のホットスポットを生成し、店舗管理者にラインデザインと商品表示が合理的であるかどうか、どのように改善すべきかを知ることができます。

チェン・ジャンハオは、クロスミラー追跡を通じて、消費者への攻撃感を低減しながら、店舗のカメラを古く処理し、店舗は配線工事を必要としない、単にバックオフィス情報処理を行うことができると言いました。

「このアプローチは、結果を保証し、コストを削減し、消費者体験を考慮して、最終的に着陸可能なソリューションになります。 チェン・ジャンハオは言った。

以前、あるユーザーがJingdongを開き、トップページが彼に推奨する商品に高級ブランドの下着があることを発見し、Liu QiangdongはWeiboで、これはユーザーの画像に基づいて「千の顔」であり、すなわち、電子ビジネスサイトは、各ユーザーのための商品ページと商品紹介を提示します。

実際、「千人の顔」の基礎は、取引データだけでなく、プロセスデータを含む豊富な消費者データを持つブローカーです。

具体的には,登録商から,ユーザの基本情報や会員かどうか,知客かどうかなどをすぐに知ることができる. そして、ユーザーが商品を検索、閲覧、選択する過程で、すべてのクリック、閲覧、コレクションは、システムによって記録されます。 これらのプロセスデータに基づいて、システムは、ユーザーの画像をより正確に、そのニーズに合った商品を推奨することができます。

これらのプロセスデータは、オンラインで自然に入手できるのに対し、オフライン店舗は大量の取引データを持っていますが、同業者のようなプロセスデータが不足しています。 その結果、店は消費者が購入した商品しか知らないが、消費者がどの商品を見たか、どの商品を試し、どの商品に興味を持ち、これらのデータがなければ、消費者のニーズをさらに掘り起こせることができない。

Chen Jianghao 氏によると、クラウドはテクノロジーのスマートストアから消費者ショッピングプロセスのあらゆる段階にデータを浸透している、とChen氏は述べた。 プロセスデータをより包括的に得るために、スマートシェルフを研究し、小売業界が許容できるレベルまでスマートシェルフのコストを削減しています。

スマートシェルフを使用すると、消費者と商品の関係を知覚することができます。 顧客フロー統計、顧客識別、会員識別、ホットスポット分析、移動ライン分析、スマートシェルフ、ブラシフェイス決済は、単一のポイント機能であり、組み合わせると、より完全なデータを得ることができます。

「この閉ループが終わると、オンラインロジックの完全なセットを完全にシミュレートする興味深い現象があります。 チェン・ジャンハオは結論づけました。

「あなたが店に入るとき、店はリアルタイムであなたが誰であるかを知ることができます、そして、それはラインに対応し、あなたはIDとしてショッピングプラットフォームにログインします。 スマート広告端末に着く前に、オンラインのリアルタイム紹介に似ています。 スマートシェルフでは、オンラインで買い物をしたり、閲覧したり、クリックしたりします。 決済デスクでの支払いは、ラインの上下の注文に対応します。 チェン・ジャンハオは具体的に説明しました。

テクノロジーは、小売企業がデータ主導型で業務を行えるデータ収集の手段です。 しかし、人工知能のディープラーニングとビッグデータ技術により、消費者のニーズを自動的に掘り起こし、予測し、自動マーケティングを実現することができます。

Chen Jianghao 氏によると、クラウドは、ユーザーの画像とビッグデータに基づいて広告オーディエンスをインテリジェントに生成する技術目標から同じことが言えます。 具体的には、ユーザー、商品、広告を画像化します。

ユーザー画像には、性別、年齢、好みなど数十万の情報が含まれますが、商品画像には、商品の特性、情報、構造など、数万の情報が含まれます。

これらの画像に基づいて、消費者が関心を持つ広告や商品を推測し、広告ごとに約 200 万人のユーザーを推奨し、各ターゲット層が広告との相関性が高く、広告のコンバージョン率を高め、平均コンバージョン コストを削減します。

このため、クラウドはテクノロジーからビッグデータプラットフォームを設立し、その90%は研究開発スタッフであり、GoogleやFacebookなどのテクノロジー大手と最新のアルゴリズムを同期しています。 そして、クラウドは、テクノロジーの創設者であるZhou Xinから、Facebookのユーザー画像チームのコア技術リーダーであるHe Hong luを掘り起こすのに苦労しました。

ビッグデータマーケティングの力について、Chen JianghaoはFacebookでHo Hong Luの事例を使用して、Ho Hong Luが数十万次元の情報を使用して、クリック率が36%上昇し、コンバージョン率が33%上昇し、広告の平均コンバージョン率が47%減少した広告に約200万人の視聴者を推薦したと説明しました。

「それは本当に本当の意味で利益をもたらす可能性があります。 チェン・ジャンハオは言った。

具体的には、チェン・ジャンハオは、クラウドが技術からいくつかのステップに分かれて行く方法を紹介しました。

まず、モデルの検証。 モデル検証では、半年前の小売企業のデータでトレーニングを行い、トレーニング後、モデルに基づいて上半期の運用予測を行い、予測結果を顧客の実際の運用データと比較し、予測結果が運用データと高度に一致する場合は、モデルの強さを証明します。

Chen Jianghao 氏によると、検証プロセス全体は小売企業の内部環境で実装され、物理的に外部から切り離されます。 小売企業が最終的に採用しない場合、クラウドはデータを漏らさないディスクを磁気的に消磁します。

第 2 に、モデル チェックの場合です証明書が有効な場合、パイロットが実行されます。 クラウドは、小売企業と協力して、一部の店舗に設置されたいくつかのフラットな店舗を特定しますシステムは、パイロット操作を実行します。 AB テストは、システムがインストールされている店舗とインストールされていないシステムの 2 種類の店舗に基づいて行われます。 その後、ABグループの店舗運営データをリアルタイムで収集・分析し、ROI(ROI)の事例を通じて、オンラインとオフラインのデータ統合に基づくビッグデータマーケティング機能の構築を支援します。

人工知能の発展は、ディープラーニングなどのアルゴリズムのブレークスルー、クラウドコンピューティングなどのコンピューティング能力の向上、インターネットによるデータ爆発に依存しています。 企業が本当にAI企業であるかどうかを測定するために、Chen Jianghaoは、計算能力、データリソース、アルゴリズムの利点、すなわち人材資源の3つのポイントから考えることができると言いました。

コンピューティング能力は、クラウドは、独自のスーパーコンピューティングセンターを通じて技術から取得し、4つの主要な行、公安省や他の機関との共同研究所を設立することにより、クラウドは、モデルトレーニングのためのデータリソースを取得します。 アルゴリズムの優位性を維持するために、彼らは3つのレベルのR&Dアーキテクチャを確立しました。

第1レベルでは、米国シリコンバレーとUIUCにR&Dセンターを設置し、海外で最も先進的な人工知能技術をリアルタイムでクラウドに導入しています。 第2レベルでは、中国科学院と上海交易大学との共同研究所を設立し、基礎技術の研究を行っています。 第3レベルでは、重慶、上海、成都、広州、蘇州に5つのR&Dセンターを設立し、技術や製品の着地を推進しています。

全国に広がるアフターデリバリーチームは、お客様の特定のニーズに基づいてカスタマイズされた開発を行い、製品をローカライズすることができます。 人工知能の才能を蓄え、クラウドテクノロジーは人工知能大学を設立しました。

Chen Jianghao 氏によると、クラウドは、コア アルゴリズム、着陸能力、または顧客の要求に応えるかどうか、独自のコア利点を持っています。 例えば、スマートストアの顔認識、行動分析、群衆数、歩行者再認識などのアルゴリズムは、すべて自己研究です。 アルゴリズムの反復により、認識精度がさらに向上し、より多くの機能シナリオがサポートされます。

しかし、Chen Jianghao は、クラウドのテクノロジーの最大の特徴は、業界に参入し、業界を深く耕し、業界の脳を通じて業界間の相互作用と統合を行う、と語る。

「さまざまな業界の相互作用を通じて、障壁を獲得し、お客様により良いサービスを提供することができます。 チェン・ジャンハオは結論づけました。

ヤン・ビンチンは、科学技術の創始者であり、元「中国と外国の管理」の記者であり、「機械の心」のシニアエディタであり、コンテンツレポート、ラインダウン活動などを通じて、人工知能に代表される新技術と小売業界のコミュニケーションプラットフォームを構築し、AIなどの新技術を小売業界に導入し、技術の着地と産業変革を促進することを目標としています。

人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、ブロックチェーンなどの新技術企業、新しい小売企業、伝統的な小売企業をカバーし、中国語と英語のバイリンガルで国内外のチャネルにプッシュします。

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