．人工智慧改變數位看板的四種方式

InfoComm 2017: Tizen Smart Digital Signage Platform Gets Power

來源：投影时代

人工智慧（AI）的發展，已經引起了全球的重視，並向各個傳統行業領域滲透，數位看板也不例外。Omnivex Corporation公司CEO兼CTO Doug Bannister，給出了人工智慧和深度學習，影響數位看板行業的四種方式：

深度學習（deep learning）

透過深度學習，AI驅動的平台通常會即時評估大型數據集，從而產生特定反應。AI引擎可以存取訪問大量的數據。當然，數據要經過分析，並給出可操作的互動回應才是優質的。

AI關乎自動化，並不一定為你而思考。它所能做的就是得出結論，找出模式並對情況作出反應。該平台可以隨著時間學習，使其成為更有價值的工具。那麼數位看板的未來，在人工智慧和深度學習的推動下會發生什麼呢？

個性化的體驗

每位顧客都希望感受到重要，並擁有個性化的體驗。人工智慧和深度學習是實現的工具。很快，以AI和深度學習為動力的數位看板平台，就可以對客戶進行辨識，並根據客戶的購買歷史，向他們提供有用的資訊，例如再購商品。

相關內容

在線上購物的衝擊下，店內實體購物業績持續下滑，這意味著零售商需要為參觀實體店的顧客，創造新的體驗。

許多公司已經在使用數位看板，來促進銷售或為顧客提供，深入瞭解產品的資訊。AI可以透過個性化，將其提升到一個新的水平。企業如果掌握了客戶契機行為的歷史數據，可以創建特定內容，在特定時間或日期播放。這樣就可以為消費者，提供最想看到的內容。

人工智慧和深度學習，可以透過兩種方式來改進內容：將數據放入上下文中，或創建個性化的廣告。

內容方面，系統已經開始利用已知的行為，例如在大晴天後，太陽鏡銷量增加。但這並非永遠準確有效。而深度學習可以透過，採集並整合通知情況的內容，為此規則增添內容。

比如在下雨天，系統可以檢測到天氣數據。或者，店鋪透過傳感器知道沒有人購買太陽鏡。這種學習可以讓數位看板撤下太陽鏡促銷的內容，將其轉換為購物者當下，正在觀看的物品或者雨傘。

透過AI平台進行深度學習，可以將目標鎖定個人。如果一名男性購物者走進一家服裝店，數位看板系統可能會發現，他穿著的登山靴已經20多年了。

系統獲取這些資訊，然後檢索店內男士登山靴的庫存。這些資訊回饋，幾乎可以即時傳達給購物者。不僅能讓顧客看到個性化的資訊，還能促進他們查看這些商品，並進而帶動更多銷售。