十年養成玉山AI力,下一步瞄準零接觸金融
為實現「科技的玉山」目標,玉山培養千人科技聯隊,其中包括資訊處800人組成的「神經系統」、智金處100人組成的「AI大腦」
文/王若樸 | 2021-08-16發表
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今年5月疫情爆發,政府啟動勞工紓困專案,「短短幾天,玉山就湧入數十萬件申請案件!」玉山銀行董事長黃男州回憶。
但在短時間內,玉山就一條鞭消化這些爆量申請,撥出60、70億元貸款,甚至不動用大量人力就能完成。他們靠的是機器人流程自動化(RPA)和AI,自動審核超過80%的申請案件,黃男州驕傲地說:「這就是科技的力量!」在這之中,AI更是一股重要力量。
比如2年前,玉山已開始將AI落地到金融服務中。他們自建信用卡盜刷偵測模型,0.1秒就能判斷信用卡是否被冒用,一天用上數十萬次,一年更省下上億元的損失。
不只如此,他們也自行開發理財認知偏好推薦AI 模型,能根據客戶承受風險等級和交易紀錄,在7秒內推薦最合適的5檔基金。
就連貸款,也高度仰賴AI。玉山利用機器學習打造零人工介入的線上貸款流程,最快58秒就可撥出款項。在風控領域,更用AI加速黑名單掃描、風險評估,甚至是辨識詐騙帳戶,精準度還比傳統人工方法高出40倍。
玉山AI力不是一夕成軍,而是十年養成
玉山AI遍地開花,可不是一夕成就。
回到2012年,玉山啟動第三個十年目標,要從服務的玉山、專業的玉山,邁向科技的玉山。那時,原本100多人規模的玉山資訊處,已開始大動作延攬人才,成為玉山千人科技聯隊的濫觴。
在技術研究和實作方向上,也開始轉變。2013年,玉山大舉將資料分析成果應用到數位業務,兩年後更成立創新發展中心(IDC),來觀察新技術。
那一年,2015年,玉山進一步調整關鍵組織,一方面專注發展新業務領域,一方面將AI技術落地到實務場景中。他們成立數位金融處,設置全臺第一個金融數位長職位,來專攻數位金融服務。數金處瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融三大目標,要讓金融如水電便利、走到顧客生活中,還要用AI來優化服務流程。
這也是首次,AI罕見地出現在玉山重要業務組織的任務中。數金處誕生後,也成為科技聯隊一員。
不只調整組織,玉山在基礎建設上,也往AI靠攏。2016年,玉山開始設計新核心系統、制定4年汰換上線計畫,除了將老舊的程式語言COBOL,汰換為時下熱門的.NET和Java語言之外,更重要的是,將原本大型主機的「大核心」模式,轉換為小核心的微服務架構和開放式平臺。如此一來,玉山就能更快速更迭服務,也更容易共享資料,讓後續的AI模型開發更便利。
2017年,玉山進一步著墨新技術研究。他們成立創新實驗室(Innovation Lab),來鑽研AI、區塊鏈、身分辨識、電子支付等前瞻技術,同時下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,來鞏固技術人才資源佈局。
2018年,迎來了玉山AI力養成的關鍵轉捩點。
當時,他們率先全臺成立科技長辦公室,定調金融AI發展藍圖,還終止多個不乏達上千萬元等級的專案,改將資源投注在AI上。那年,玉山開始打造自家機器學習即服務(MLaaS)平臺,成為後來AI落地的關鍵基礎設施之一。
但設立科技長辦公室還不夠。2019年,玉山還成立專責單位,將運作十多年的大數據分析團隊CRV,正式轉型為負責開發AI應用的智能金融處,成為內部AI供應商,要將AI融入到玉山各個業務中。
這兩個組織,也陸續成為玉山科技聯隊的核心成員,形成科技聯隊資訊處、數金處與智金處的鐵三角架構。至此,玉山AI組織到位、關鍵團隊正式成形,成為「科技的玉山」中一股重要推力。
神經系統、AI大腦相互分工,下一步瞄準零接觸金融
這個科技聯隊規模達上千人。黃男州進一步解析,科技聯隊有四大成員,包括800多人組成的資訊處與信用卡處IT團隊、100多人的數位暨客群處、100多人的智金處,以及30人的資安處。
如果資訊處是玉山的神經系統,負責串起各種業務流程,那麼,智金處就是「玉山的大腦系統。」黃男州比喻,這個AI大腦專門解析大量資料,用機器學習將資料轉化為有益業務的AI系統,優化服務。
而玉山之所以敢大力嘗試AI,是因為科技聯隊中,有個扮演「煞車角色」的資安處。這個部門規模雖小,但負責檢核IT應用安全性,成為創新的煞車。黃男州甚至形容:「如果沒有煞車,大家只會慢速前進!」正因為有它,科技聯隊才敢加速,才敢創新,甚至是嘗試AI新技術。
不只如此,對玉山AI大腦來說,他們還有顆很重要的強韌「心臟」,也就是去年上線的新核心系統。黃男州指出,開放式新核心平臺主打交易、會計分離,能處理更大量的交易,與一年前相比,交易量成長可達50%,尖峰時段甚至更高。
這對AI大腦有著深遠影響。因為,更多的交易量,意味著更多的資料,「大腦也就更聰明。」
他甚至直言,核心系統上線後,迎來了AI應用大爆發的寒武紀:在行銷面,AI可以找出顧客下一個最需要的產品、分析顧客生命周期對玉山的整體貢獻,在風控面,AI可以快速掃完幾百份報紙、找出關鍵名詞建立黑名單,也能快速揪出信用卡盜刷交易、即時阻擋。
甚至還能優化客服中心,「客服通話一定要真人嗎?人工語音也能回答很多問題,」黃男州還舉例,透過語音轉文字,還能大規模檢驗客服品質、改善客戶服務。
不只如此,對他來說,AI還能自動化更多流程,舉凡財富管理、申請貸款、開戶等原本需要人工處理的業務,都包括在內。玉山也預告,零接觸金融是他們下一個發展目標。
玉山金控科技長張智星更透露,未來還要以NLP為核心,來發展AI客服,以及其他金融業務的流程自動化;只要主管機關開放,玉山就會用技術力轉化為零接觸金融服務。
這些遍地開花的AI應用,不是偶一為之。在各種AI服務落地前,玉山早已大動作重整組織、調整文化,組成100多人的AI開發團隊,來打造專用技術平臺,提供源源不絕的AI活水。接下來,我們將從戰略面、組織面、技術面來剖析玉山AI力。
AI如何成為科技玉山的重要力量
2012年
啟動第三個十年目標:科技的玉山
2013年
開始將資料分析成果運用到數位業務
2015年
成立創新發展中心(IDC),研究新技術;成立數位金融處,設置全臺第一位金融數位長,瞄準普惠金融、場景金融和智慧金融,要用AI槓桿優化金融服務
2016年
開始設計新核心系統架構、擬定4年上線計畫,要從大型主機的「大核心」邁向微服務架構的「小核心」,該架構也讓資料分享更容易
2017年
成立創新實驗室(Innovation Lab),研究區塊鏈、AI、身分辨識、電子支付、大數據和AR/VR等六大技術,下設研發、商轉、顧問和育成四大中心,鞏固技術人才資源
2018年
鎖定AI,領先全臺金融界成立科技長辦公室、設置科技長,開始建立專屬AI生產技術工具
2019年
原有大數據分析團隊CRV轉型為智能金融處,由科技長擔任處長,專門打造AI應用;科技聯隊鐵三角正式成形
2020年
新核心系統上線,開放式平臺特性將交易、會計分離,一年後交易量比舊時代成長至少40%至50%,更多資料有益於AI分析
2021年
智金處內部改組,強調服務落地及相關法遵風管;至此,玉山AI已在賦能、風控、流程、行銷、服務等5大領域遍地開花
附圖:玉山銀行董事長黃男州形容,玉山千人科技聯隊中的智金處是玉山「AI大腦」,負責解析大量資料、打造更聰明的金融AI服務。(圖片來源/玉山金控)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/146179?fbclid=IwAR1ZGGV7rmCLnHqS3zT4JWw8IKtEqnDuzIW2doXP30OKL6uVHeAL0j-TzhY
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過23萬的網紅SHIN LI,也在其Youtube影片中提到,#aifian #APP推薦 #省錢 合作信箱✉️ : [email protected] ❗️影片未經同意請勿任意轉載、二次搬運、寫成新聞稿 ❗️每月45元幫助我創作更多影片|https://shinli.pse.is/PD4Q5 ———————————————————————————— 📖我...
掃描文字辨識線上 在 報時光UDNtime Facebook 的最佳解答
#OCR #光學辨識技術 #聯合知識庫 #長達69年的報紙資料庫 #報紙數位化
#報時光是怎麼練成的
【報紙數位化】
以前做一則剪報或找一則「舊聞」,
經常要費盡千辛萬苦,也不一定能找到。
而現今只要上去知識庫就能輕鬆找到,資料查找相當方便
分享2001年聯合知識庫開站的說明,
來了解一張張歲月裡泛黃的紙本報紙,
當年是怎麼變成數位內容的。
圖說:五二○事件街頭衝突過後,警方坐於街邊看報紙
日期:1988/5/21
來源:聯合報
攝影:聯合報攝影組
#報時光UDNtime
歷史新聞
【2001-02-19/聯合報/11版/話題】
製作過程
每篇文章 錯誤不到一個字
【記者李彥甫╱專題報導 】如何把已經泛黃的數十年舊報紙,轉換為資訊時代可用的知識?如何把每天產生數十萬字報紙新聞有效地分類整理?即使資訊科技發展至今,仍沒有一項技術可以滿足上述需求。今天(十九日)正式上線的聯合知識庫,事實上是整合國內外多項技術,克服各項技術障礙,自行開闢了一條新途徑,才能造就最大的華文新聞資料庫。
聯合知識庫以光學辨識技術(OCR)進行報紙的整版掃描,再用圖文切割方式,將報紙版面上的內容分區切塊辨識儲存,然後再以新開發的系統進行「自動為主、人工為輔」的兩套循環校對除錯,最後在使用上輔以人工智慧資料加值與搜尋引擎技術。
在這條報紙數位化的生產線上,先透過大尺寸的數位掃描器將報紙影像掃入電腦中,後端的影像處理伺服器進行去除影像雜訊,接著切割報紙標題與內文區塊,校對版面,並逐版把切割完成的報紙影像登入資料庫中。文字條稿影像登入資料庫後,接著將依照定做的文字辨識核心進行辨識,此階段的正確率可以達到百分之九十八以上。
不過,新聞內文的部分可以直接登入資料庫,但標題的部分卻需要人工輸入。這是因為報紙標題的欄位、字體、字形非常多元化,電腦畢竟不夠聰明到可以辨識如此複雜的變化,利用人工輸入反而快速而省事。下一步則是困難度甚高的「校對」,全景軟體公司提供了「集字校對工具」,將辨識出的相同文字排列,進行電腦自動比對,約可過濾出百分之二辨識上有疑問的文字及符號,然後進行人工確認,此階段的正確率約百分之九十八點八八。接著再使用切字及難字校對,完成後的正確率約為百分之九十九點六二。但是這樣還不夠,必須進行下一個程序的校對─「逐字校對」 (整篇校對 ),但所謂「逐字」,並非重新校對所有的字,而是校對電腦挑選出來的可疑字。
經過兩套循環的校對除錯,聯合知識庫內容與原報紙內容相比,正確率已可達到百分之九十九點九一。一般而言,見報文章平均字數約七百字,也就是說,聯合知識庫的內容基本上已可做到「每篇文章錯不到一個字」的精準度。
掃描文字辨識線上 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
為了活下去,全球最大的零售商沃爾瑪變身數據公司
文:王茜穎 / 若水 Flow AI Blog 編輯團隊
【本文重點】:
1. 今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。
2. 為了預測消費趨勢、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪張開數據網,即時監控2000億筆的內部交易數據,200 個外部數據。
3. 從行銷、採購、品管、上架、庫存管理到配送,AI 正在改寫超市地景和運作方式。
零售業是一個國家最古老的行業。但你發現了嗎?全球最大的零售業龍頭沃爾瑪 Walmart,正在把自己變成一家數據公司。
它不得不。它最大的競爭對手,吃下線上零售市場一半江山的電商龍頭亞馬遜,不斷探索線下經營。繼實體書店、無人便利店 Amazon Go、收購全食超市(Whole Foods Market)之後,2019年再度推出 Amazon 4-star,銷售在亞馬遜網站上獲得4顆星以上評價的商品,準備對線下零售市場攻城掠地。
「今天,人工智慧不再是一種選擇,而是生存下去的基本必須品。」知名暢銷作家Bernard Marr 說。《華爾街日報》形容這是一場「不斷升級的科技地面戰」。
如何確保對的產品在對的時機,放在對的位置,做出對的定價,以方便對的人購買,是競爭白熱化的零售業的致勝關鍵。
即時監控2000億筆的內部交易數據,200個外部數據
為了抓出客戶需求、提高供應鏈和營運效率,沃爾瑪阿肯色州本頓維的總部設立了@WalmartLabs 和 Data Café(Collaborative Analytics Facilities for Enterprise,企業協作分析工具),監控過去幾週高達2000億筆的內部交易數據,以及氣象、經濟、電信、社交媒體、油價、鄰近沃爾瑪的重大事件(如:體育賽事)、美國最大評論網站Yelp、信用徵信網站Experian等200個外部數據。
沃爾瑪每週預測全美4700家店,共500億件商品需求,「我們每個週末都提出一套新的預測,」「我們有12小時完成所有的預測,約3天完成所有的訓練。」@WalmartLabs 傑出數據科學家和數據科學主任John Bowman說。
但沃爾瑪的規模實在太大了,Bowman說原有的開源軟體,「隨著我們擴大演算法規模,加入愈來愈多的數據,涵蓋愈來愈多的類別,開始遇到嚴重問題」,目前其預測模型是由內部改寫和開發的機器學習演算法組成,每項商品的預測,都建立在350個數據特徵上。
除了預測消費風向,最基本的,「用來確保門市和配送中心的庫存水位,足以滿足預測的需求。它不只幫沃爾瑪控制庫存成本,也確保架上的庫存足以應付來客或網路訂單。」前@WalmartLabs印度班加羅爾主任Nitin Sareen指出。
沃爾瑪 Walmart 同時收集所有顧客的消費紀錄、住在哪裡、並從店內的免費無線網路追蹤其產品喜好。2017年的報導指出,沃爾瑪掌握了6成美國成人,近1.45億人口的詳細資料。「我們想知道世界上所有的產品,我們想瞭解世界上每一個人,然後我們想要擁有連結兩者,促成交易的能力。」前沃爾瑪全球電子商務與科技執行長Neil Ashe曾說。
它的「社會基因體計畫」(Social Genome Project)監控社交媒體上的公開對話,參透消費者的社交DNA,藉以預測消費趨勢。沃爾瑪開發的Shopycat禮品推薦APP,「透過社會基因體計畫,分析朋友的臉書上的讚、分享、發文等動態,解除送禮壓力,提高送禮樂趣。」
當人們在線上展現我們的喜怒哀樂時,沃爾瑪就從分析臉書和推特的對話,在趨勢轉成需求前,成功預測棒棒糖蛋糕機、電動榨汁機的需求,立刻進貨、鋪貨。
數據讓沃爾瑪(Walmart)能預測未來趨勢,抓出過去錯誤
除了預測未來,即時數據和分析,讓沃爾瑪從異常銷售數字中,立即抓出定價失誤,或發覺特定門市根本未將商品上架的問題。機器學習把解決問題的時間從2~3週,大幅縮短為20分鐘。「若你得花上一週或一個月分析你的銷售數字,才能獲得洞見,你那段時間的營收已經蒙受損失。」沃爾瑪資深統計分析師Naveen Peddamail說。
為了收集消費者資訊,沃爾瑪甚至在2012年推出了自己的搜尋引擎Polaris。今年2月,沃爾瑪再度收購以色列科技新創Aspectiva,利用其自然語言處理功能 (Natural Language Processing),讓電腦擁有理解人類語言的能力,分析客戶的產品評論等用戶生成內容,並結合其瀏覽行為,以提供個人化的產品推薦。
沃爾瑪每小時產生約美國國會圖書館館藏167倍的數據,這些通通餵給雲端。沃爾瑪和微軟聯手建立全球最大的私人雲,每小時從百萬名消費者身上收集2.5 petabytes非結構化的數據,做出行銷、採購、鋪貨、庫存管理等各種決策。有一說,此舉是要和亞馬遜的Amazon Web Services (AWS)一別高下。
衝刺電子商務戰場,營造個人化體驗、用AI 工智慧鞏固生鮮市場
電子商務上,沃爾瑪仍看不到 Amazon 亞馬遜的車尾燈。
為此,沃爾瑪接連併購 Jet.com、Bonobos、中國電商 JD.com、及砸160億美元買有「印度亞馬遜」之稱的 Flipkart,去年沃爾瑪亦翻新官網,挾其龐大的數據能力,用消費者的所在地、瀏覽和購買歷史,加強區域與個人的個人化體驗。
例如,顯示當地熱門商品、通常一起合購商品、「我的門市」生鮮配送服務;提供「輕鬆續訂」功能,類似亞馬遜網站上的快速按鈕(Dash button)。去年第四季,沃爾瑪的電子商務營收成長43%,eMarketer並預測今年底沃爾瑪將分食4.6%的市場,較去年成長4%,居全美電商第三名。
沃爾瑪抓緊數據,苦苦追趕,有其苦衷。根據Accenture 2016年的調查,58%的消費者傾向在有個人化推薦的網站購物,一旦沒有,最快60秒就會失去興趣;SmarterHQ的報告則指出,在這樣的情況下,47%的消費者會直接轉往亞馬遜,便宜了沃爾瑪的頭號競爭對手。
為了拉抬線上銷售,沃爾瑪祭出廉價生鮮優勢。去年底全美有1600家門市提供生鮮配送,3100家門市設提貨中心。亞馬遜迅速回防,今年4月,旗下的全食超市推出第三波降價,以及2小時生鮮配送,1小時店內提貨,要挖沃爾瑪牆角。
這是一塊沃爾瑪輸不起的戰場。不同於亞馬遜,生鮮佔沃爾瑪全美近6成營收。金雞母保衛戰,沃爾瑪用AI和相機打造「新鮮度演算法」,名之「伊甸園」(Eden),用AI檢查蔬果缺陷和新鮮度,預測腐壞日期,確保蔬果從農場到貨架全程新鮮,終結食物(成本)浪費。在全美43個配送中心試用6個月,已替沃爾瑪省下8600萬美元,預計5年內將省20億美元。
在此之前,沃爾瑪必須派員在配送中心先目視檢查送進來的生鮮,接著再手動檢查是否符合美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準。
「伊甸園源自我們生鮮營銷團隊工程師間的一場駭客松。」沃爾瑪部落格說。在6個月內,他們量化了美國農業部和沃爾瑪內部的食品標準,並發給稽查員一支iPhone,用Eden的APP記錄各種蔬果在不同生命週期時的樣貌,是否符合各項食品標準。這百萬張照片的資料庫,成了人工神經網絡進行深度學習最佳教材。
當稽查員在現場拍下照片時,機器將比對資料庫中的圖像,經過一層層,千百萬個神經元的數值運算後,評估蔬果新鮮度,預測保存期限,最後決定接受或退貨。沃爾瑪還把iPhone送到農夫手上,讓他們在農產品運送前先拍照,通過伊甸園把關再上路,從頭減少因品質而被退貨所衍生的成本。
「這代表(我們)能更有效率地催熟香蕉,當番茄還長在藤上時,就預測出它的保存期限,或依此調整蔬果上架的優先順序。」沃爾瑪供應鏈技術副總工程師Parvez Musani分析。販賣生鮮是一場和時間賽跑的賭局。時間,就是金錢。
除了產地和配送中心的品管,他們發現運輸過程中的溫度,也會影響蔬果新鮮度。為此,伊甸園即時監控蔬果在貨車裡的溫度,若發現溫度飆升導致蔬果「短命」2天,則立刻重新安排貨車路線,送到較近的配送中心,減少損失。
Musani舉例,沃爾瑪的明星商品香蕉,來自7個拉丁美洲國家,鋪貨到全美4千多家門市。不久的未來,在跨洲、跨國、跨州的長途運送過程中,伊甸園會重新估算「新鮮度」,決定香蕉運到哪裡。「最後香蕉會運到較近的門市,確保最新鮮,消費者樂於買一串美味香蕉,人人皆大歡喜。」
跟 Amazon 亞馬遜搶食 AI 語音購物市場
眼紅於亞馬遜語音助理Alexa登堂入室,開口即可在亞馬遜下單,沃爾瑪也想搶食語音購物市場。
近來的專利申請,透露沃爾瑪打算在產品中內建物聯網電子標籤,以監控家用品的使用情況,例如追蹤保存期限,或你提起洗潔精的次數,藉此推測何時需要補充,自動加入你的購物清單,並為沃爾瑪提供顧客行為的龐大數據,包括產品使用的時間和頻率。
今年4月起,直接呼喚Google Assistant也能在沃爾瑪下單,可在全美超過2100家門市提現貨,800家門市領取網購商品。由於語音下單容易指示不清(例如:買2罐洗衣精),為求準確,沃爾瑪顧客的消費記錄將和Google Assistant帳號綁定,以判斷脈絡。
儘管目前語音購物對營收的貢獻很小,分析師紛紛預測這是未來趨勢。為了「不落人後」,沃爾瑪甚至投資一家針對上流社會的個人購物服務新創Jetblack,會員可用簡訊「遠端遙控」購物員幫他們購物,年費要價600美元。
簡訊的文字,是絕佳的機器訓練素材。「沃爾瑪正在利用Jetblack的大批人力來訓練其AI,盼其有朝一日能提供自動化的個人購物服務,為搜尋欄消失,聲控購物成為主流的那一天,提早做好準備,」Jetblack執行長Jenny Fleiss告訴《華爾街日報》。該報分析,沃爾瑪將該投資視為AI和語音購物的研究中心,打算用它來打造和亞馬遜Alexa抗衡的秘密武器。
而JetBlack正是從沃爾瑪位於矽谷的科技孵蛋器Store No.8孵出來的新創公司。為了尋找下一代的零售科技,沃爾瑪透過Store No.8來孵化、投資新創,與創投和學術界合作,開發機器人、虛擬實境、機器學習和AI技術。
AmazonGo會是沃爾瑪的未來嗎?
自去年10月底,沃爾瑪旗下的倉儲式商店Sam’s Club宣布將在德州開第一家無結帳員的超市後,大家都在揣測沃爾瑪超市何時會跟上AmazonGo的無人店。
4月底,沃爾瑪公布了它的「未來超市」。它改造了紐約州Levittown的門市,化身「零售智能實驗室」(Intelligent Retail Lab),在真實運作的超市裡,裝滿感應器、攝影機、並建有龐大的數據中心。「這些硬體佈線之長足以爬聖母峰5次,處理能力之強大每秒能下載3年份的音樂(27000小時)。」沃爾瑪的部落格寫著。
5萬平方呎,3萬件商品,超過百名員工,可以確定的是,沃爾瑪的未來藍圖,不是AmazonGo。
具有人工智慧的攝影機,並非用來分辨消費者拿了什麼,好自動結帳,而是用來監控貨架上的存貨。機器「看見」架上商品,準確辨識品項和數量,並對照預測銷售需求的量,即時通知員工哪些商品空了,立刻補貨,或哪些放太久,立即下架。如此一來,確保架上永遠有貨,而且絕對新鮮。
這不是沃爾瑪第一次用AI來即時盤點庫存。
走進今天的沃爾瑪,你可能會碰到Auto-S貨架掃描機器人,穿梭在繁忙的貨架間。
自駕車的感應器和人工智慧,讓它能即時辨識路徑中的障礙物,優遊於樑柱、顧客、店員之間,避免碰撞。身高2英尺(約60公分),機器手臂最高可達8英尺高,裝有高解析度相機可快速掃描架上存貨、標價標籤和商品位置,而且免傳雲端,運用卡尼基美隆大學研發的Hawxeye人工智慧,機器人可現場用機器學習進行圖像辨識,加快分析速度,減少無用數據。
不到1小時,機器人就掃完數十個貨架,找出缺貨、庫存過低、沒有標籤、標價錯誤和錯置的商品,通知店員處理。在過去,這得花上一群人數天時間才能完成。
目前全美有50家沃爾瑪使用Auto-S貨架掃描機盤點架上商品。目前總里程650英里(近1千公里),尚未發生任何事故。來源:KPIX CBS SF Bay Area / 沃爾瑪
這提升了顧客的便利性,確保他們總能在對的貨架上找到想買的東西。對沃爾瑪而言,這能降低人事成本,減少貨架空間的浪費,但它還有更重大的意義:「驅動這類新科技的動力,是走向全通路零售的必要性。為了提供當天、低價或最後一哩運送,你必須以這些門市做為配送中心。但要實現這個目標,他們真的需要即時掌握架上有什麼,」Auto-S的製造商Bossa Nova執行長Bruce McWilliams接受Venturebeat採訪時說。
入口處的自助提貨塔就是明證,只要掃描你的網路訂單條碼,45秒內你的貨就會出現在輸送帶上,取貨變得跟「高科技自動投幣機」一樣方便。自駕車配送也進入測試階段。
去年11月,沃爾瑪宣布與福特合作,用自駕車宅配;7月,和Waymo(Alphabet旗下子公司,專門研發自駕車)聯手,在亞利桑那州小規模試點,「http://xn--walmart-6p3l44vn4ljhs1l8c981cucbz07isk0a.com/grocery下單,選擇到店取貨,我們的個人購物助理便會依據取貨時間,細心準備訂單上的商品。剩下的就交給Waymo。Waymo會接送顧客往返門市取貨,你可以利用這段時間完簡訊、小睡、工作,隨心所欲。」沃爾瑪部落格如此描述。
這一切聽起來,像是科幻小說?
沃爾瑪可不這麼認為,「今天,變化的速度很快。10年前,多數客戶還在讀第一代iPhone的消息,懷疑是否實用。現在,他們用手機上買東西,就期望宅配到府或店裡取貨 – 而且通常是當天,幾小時內,甚至幾分鐘內,」沃爾瑪執行長董明倫(Doug McMillon)說,「零售商得適應這些變化 – 在某些領域甚至引領潮流 – 不然就會落後並消失。」
附圖:圖說:去年改版後的沃爾瑪網站,新功能包括當地熱門商品、快速追蹤訂單、快速續訂、我的當地門市服務等,強化區域及個人化體驗。來源:沃爾瑪
圖說:伊甸園的APP介面,機器藉由照片的圖像辨識和比對,預估蔬果新鮮度。來源:沃爾瑪
圖說:只要45秒,16英尺高的自助提貨塔,就會準備好你訂的商品。來源:沃爾瑪
資料來源:https://ai-blog.flow.tw/walmart-ai-data-retail
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永豐Sport卡|https://shinli.pse.is/N4YCD (無腦3%現金回饋)
永豐幣倍卡| https://shinli.pse.is/N4YCD (無腦3% / 指定行動支付6%)
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永豐幣倍卡| https://shinli.pse.is/N4YCD (指定行動支付6%)
台新街口聯名卡 |https://shinli.pse.is/V29G4 (指定通路最高11%)
GOGO卡| https://shinli.pse.is/V29G4 (行動支付/網購6%)
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