Artificial Intelligence in Retail - Less shrinkage, greater revenue and improved customer experience
零售商店現在已經成為體驗中心，而不僅僅是銷售網點。 為了提供聯繫和引人入勝的店內體驗，零售商不斷整合創新技術。 幾個示例是透過臉部行為分析，和數位看板上具有 AI 的攝影機來了解運動效果，透過檢測商店中的顧客位置，使用交互式資訊站和數位顯示器，瀏覽整個產品目錄，在行動設備上發送個性化促銷訊息。而且，隨著 AI 技術的進步，臉部辨識將購物者辨識，提升到了一個全新的水準。
如果購物者在結帳時，僅刷臉而無需現金或卡來支付賬單，會不會很有趣？此外，如果數位廣告看板根據購物者的人口統計資訊，顯示廣告內容，並根據購物者的過往購買顯示忠誠計劃和促銷優惠，該會如何？此外，如果零售商能夠分析不同 SKU 上的購物者的情緒和臉部表情，透過有限的勞動力自動實現購物體驗，並透過提高店內安全性來防止盜竊和入店行竊，那將是令人驚訝的。
讓我們看看臉部辨識技術，如何提高零售商的營運效率，並提升店內客戶體驗。
1. 透過基於臉部辨識的付款進行自我結帳
美國運通全球客戶服務研究指出，客戶平均需要等待 15 分鐘才能獲得服務。該研究還指出，客戶在更快的結帳時間，和更少的等待時間上，將會更加忠誠。透過各種付款方式（例如現金、金融信用卡或 QR 碼）付款，需要不同的 POS 終端設置，和更高的人員參與度。臉部辨識是一種更方便的付款方式，因為它消除了各種硬體。
零售商店中的購物者，可以透過在類似平板電腦的設備上，或在售貨亭中展示自己的臉孔，來輕鬆進行付款，它將會更容易、更快、更準確，最重要的是安全。
讓我們看看臉部辨識支付系統是如何工作的：
a. 掃描項目和出現的臉：
當購物者準備結賬時，他們會參觀一個自助支付亭，那裡放置了類似平板電腦的設備。購物者可以掃描購買的物品，以添加到購物車中進行付款。現在，許多零售商店都提供了數位購物車，其中貨架上的選定商品，會自動添加到數位購物車中。將商品添加到購物車中後，購物者會在設備上露出他們的臉。
b. 認證
多虧了人工智慧，人工智慧可以從數百萬個使用者數據庫中比對和識別人臉。基於電腦視覺的機器學習算法，可以從整個數據庫中找到購物者的臉。
c. 批准
成功透過身份驗證後，臉部辨識設備將顯示要批准的付款，和使用者的詳細資訊。
日本的 7-11 等公司，已經開始進行臉部辨識支付的試驗，阿里巴巴也已在中國推出了「微笑付款」的臉部辨識支付試點項目。
零售商可以在 KYC 流程中，透過註冊客戶來創建私有數據庫，也可以使用政府擁有的公共數據庫。使用不同的權限和各種 API 方法，可以從政府數據庫訪問臉部數據，以進行身份驗證。
2. 透過個性化和以客戶為中心的產品增強客戶體驗
對於個性化體驗，臉部辨識在根據人口統計資訊（年齡、性別、位置等）辨識購物者，然後展示與他們有關的內容，和報價方面起著關鍵作用。在對購物者進行臉部辨識之後，深度學習算法會根據過去的購買情況，針對數位看板和貨架展示各種購買建議。
加利福尼亞漢堡連鎖餐廳 CaliBurger，已安裝了帶有人臉辨識技術的信息亭。顧客在逛商店時會掃描自己的臉，並在臉部辨識的幫助下，資訊站的螢幕將顯示其忠誠度計劃，以及過去和最喜歡的購買。這將有助於零售鏈，在勞動力需求有限的情況下，加快訂購過程。
利用過去的購買資訊，零售商可以進一步通過 SMS、電子郵件或行動應用 app 上的推送通知，向客戶發送不同的個性化交易。這也防止零售商，向他們不感興趣的客戶轟炸所有交易。
3. 透過量身訂製的協助，改善店內客戶服務
其中一項調查指出，有 91％ 的未婚顧客，只是離開商店而沒有抱怨。帶有嵌入式機器學習算法的臉部辨識，可幫助零售商了解各種折扣和促銷優惠，從而了解購物者的不同情緒和表情。諸如興奮、沮喪、驚訝和高興之類的臉部表情分析，指導零售商設計有效的促銷活動。
當購物者多次檢查同一物品，並在其周圍徘徊時，深度學習將進行分析。這表示購物者有興趣購買，但需要一些幫助來決定。借助此類影像分析，員工行動設備，或接待處儀表板上的行動應用 app 會通知員工，立即與購物者見面，並提供所需的幫助。
沃爾瑪已獲得一項專利技術，該技術可以使用基 AI 的算法，從結帳行中，辨識購物者的臉部表情，以測量服務滿意度指數。這有助於他們提高購物者的滿意度，和店內體驗。
4. 防止盜竊和入店行竊
入店行竊，一直是有組織零售業中一個持續的主要問題。美國全國零售聯合會（NRF）指出，零售的盜竊、詐欺和損失，從 2017 年的 468 億美元，增加到 2018 年的 506 億美元。零售商還發現了新穎的方法，來辨識和防止竊賊入店。臉部辨識可以使零售業，從即時發現商店竊賊中受益。它可以辨識以前的違法者，並將其與 shoplifter 數據庫進行比對。發現比對吻合時，採取必要措施時，它將通知安全小組。
讓我們看看臉部辨識，如何辨識扒手的臉：
從即時影像串流中，捕獲人臉圖像從圖像中，提取人臉特徵，將圖像轉換為灰度，並使用人臉裁剪轉換為模板，算法使用該模板搜索較大的數據庫，將數據庫與模板進行比對，並通知詐欺事件發生。
5. 勞動力生產力 - 誰，何時何地
透過將臉部辨識佈署到商店中，零售商可以更輕鬆地管理員工的生產力。它儲存員工出勤記錄，在工作時間內和下班後，提供對員工的安全訪問，將未經身份驗證的訪問，限制在商店的關鍵和受限區域，並允許更快地簽入和簽出。它還透過監視即時交互，並記錄他們與購物者的互動，來提高員工的生產率，這將有助於確定改進區域，以簡化流程。
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