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个性化消费时代 百度AI如何助力线下零售?

来源:网络整理2017-12-24 07:24

  商品极大丰富的今天,个性化的购物体验成了零售商们的核心竞争力。

  个性化服务的基本前提是对消费者足够了解。为此,零售商们建立了强大的CRM系统,并不断利用新技术搜集和完善会员信息。但如何将数据库里的信息和真实用户相匹配呢?以往我们需要随身携带会员卡,进行刷卡验证。

  卡片一多,整理起来便十分困难,遗失和忘记携带的情况时有发生。但有了人脸识别技术,这个问题便迎刃而解了。

  日前,百度AI开放平台与雨诺股份达成深度合作,利用人脸识别打通会员信息,并联合服务集成商Cella为医药零售行业输出智慧药房解决方案。

  产品策略比技术本身更重要

  百度作为技术平台输出方,为该方案提供了基础技术能力。据 了解,这套方案主要用到了大规模、高精度人脸检索技术(1:N人脸搜索),以及完整的人脸注册、实时检测、捕获、识别等能力。能够基于人脸信息,快速识别到店顾客是否为会员。

  雨诺股份采用的是百度AI开放平台的通用人脸识别接口,并未做特殊化定制。目前开放的接口已经完全可以满足会员识别的主要场景。相比于技术本身,会员识别更大的挑战来源于实际应用场景的种种条件限制,比如现场的光照、店内的遮挡物、网络条件,以及摄像头角度等等。百度针对这些情况作了深入的考察,并对解决方案作了许多优化。

  比如针对强光和夜晚弱光等情况,需要确保摄像头处在正确的位置上,不逆光;同时保证室内灯光正常。通过调整实际场景的产品策略,尽可能满足识别的条件要求。

  据悉,百度的人脸识别技术在国际上位于领先地位,识别准确率超过99%。识别范围则主要取决于摄像头可以捕获到的最小人脸,要兼顾清晰度、姿态、光照等条件限制。不同的场景对摄像头的要求也不尽相同。

  开发者接入后,系统将在会员注册环节采集会员的人脸信息,形成会员人脸库,通过在门店布设摄像头并集成会员识别方案,当消费者进入店面,便会实时自动捕获消费者人脸,调用云端人脸识别接口,在会员人脸库中进行实时查找,准确识别出会员身份,并实时反馈给商家的业务管理系统,实现业务联动。

  人脸识别的过程可以分为两个环节前端捕获和后端识别。前端方面,百度提供了离线版SDK,可以实时检测、跟踪、捕获人脸信息,并做一定的质量判断,确保捕获的人脸图像可用于识别分析。之所以将人脸捕获过程放在前端,是为了确保人脸信息采集的效率和效果。人脸识别处理的过程则在百度的云端实现。

  雨诺股份在全国拥有50 多家合作伙伴,获得了6000 多家用户、4 万多家药房的认可,拥有600多万会员。这是一个较为庞大的人脸库。在云端百度可以提供大规模的人脸检索能力,更快地完成万级别甚至百万级别的人脸检索,并在极短时间内实时反馈识别结果。前后端协同的模式避免了人脸信息增加对识别速度的影响,同时也保证了识别效果。

  百度还会切实保障全流程的数据安全性,仅做特征的大规模比对和基本的是与否判断,判断完毕后不做任何储存操作。人脸图像及会员信息完全归属于雨诺或终端药店。至于常访顾客,则由业务方根据业务需要自行设计业务逻辑和产品方案,决定是否存储人脸图像等信息。

  第一时间了解会员信息

  该吃什么药?哪种药效果最好?哪种最适合自己?这是消费者踏入药店时最常思考的几大问题。 由于不了解顾客的病史,药店店员很难在第一时间准确给出用药推荐。另外,药店或多或少都存在服务人员的知识和能力参差不齐、流动性高等问题,无法为客户持续提供高质量服务。  

有了人脸识别方案之后,药店彻底摆脱了跨地区、人员更换的限制,确保了服务质量标准的统一性。 顾客从踏入药店的第一步起, 店员就能为其做出个性化服务。

  会员进店后,首先被人脸识别系统识别出会员身份,营业员进而对会员进行主动关怀、推荐合理用药、提醒用药注意事项等贴心服务;此外,还将通过电话加短信的方式,为会员发送品类优惠券,进行健康关怀,极大提升了营业效率和顾客体验。

  会员人脸识别是AI技术应用于零售行业的良好开端,从技术到市场化落地,克服了很多实际应用的问题。后续针对零售行业,百度还会推出更多包括但不限于人脸识别的AI技术和方案。

  下一站,人脸支付?

  无人便利店当前十分火热,不少无人便利店正在尝试利用人脸识别技术确定顾客身份并实现刷脸支付。 京东和阿里也先后在京东之家和肯德基Kpro推出了刷脸支付试点。未来是否有可能实现大规模的人脸支付呢?

  雨诺股份冯张龙向雷锋网介绍,药店的会员卡可以做权益兑换,比如说兑换积分抵扣现金;有些药店还推出了储值卡。以往顾客使用会员卡或储值卡进行支付或者权益兑换时,需要随身携带卡片。但现在有了人脸识别技术,系统通过人脸验证顾客身份后即可完成兑换和支付。换言之,雨诺股份的CRM系统解决了企业内部的刷脸支付问题。

  虽然目前基于人脸的身份核验技术(如人证对比、离在线活体检测等技术)已经在多个领域具备了商用的能力,并取得了广泛的应用,但要真正做到刷脸支付还面临着许多挑战。主要有三个方面:

  一、支付环节的应用对安全性要求更高

  支付与用户的资金直接相关,刷脸支付的商用意味着,普通用户通过人脸识别可以进行支付。这对识别技术的准确率、响应时间和安全性都提出了极高的要求。与其他的使用场景不同,如果在支付环节出现问题,会直接导致资金损失。

  二、线下场景比线上场景更复杂

  与在手机上使用,或实验室场景下的内测不同,商用的真实应用场景复杂多变,让人脸识别技术的挑战更大。比如,白天和晚上的光线不同,对采集的图像质量会有影响;又比如,因为用户体型不同,面对固定摄像头的角度和姿势各异。会进一步加大识别的难度。

  三、公开环境、公共设备挑战更大

  刷脸支付进入商用,使用场景是在公开环境,用公共设备,用户不用掏手机也能完成支付。在非本人使用的设备上,如何精准确定本人,特别是精准识别长相相似的人防止误识别,以及如何防止各种人脸伪造冒用情况,难度都会比在自己手机上操作要更大。

  目前,京东和阿里的人脸支付试点采用的均是人脸识别+手机号码验证的形式。这一方面是为了确定消费者的付费意愿(防止误触),另一方面也是作为补充安全手段。由此可见,单纯依靠人脸识别解决支付问题仍然需要时间。

  不过可以肯定的是,随着人脸识别的不断普及,人脸信息将会成为每个人天然的一个ID,不仅为商家提供更加丰富的服务依据,也可以为顾客提供更方便的权益证明。

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