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亚马逊利用生成式AI技术检测瑕疵商品
亚马逊发布了一款名为“Project P.I.”的人工智能系统，目标在于提高发货质量，降低退货率。
Project P.I. 实际上是“Private Investigator”（私人侦探）的简称，该系统将生成式人工智能与计算机视觉技术完美结合。当产品经过成像隧道时，系统会对其进行扫描，并通过高级算法识别诸如包装破损、尺寸或颜色不符、产品过期等问题。
一旦系统发现任何缺陷，它将自动隔离这些产品，避免它们被发出。随后，亚马逊的员工会复核这些被标记的物品，并决定最合适的处理方式，比如降价在亚马逊的二手平台上销售、捐赠，或寻找其他用途。
Project P.I. 在亚马逊的配送中心中运行，每天有数以百万计的产品经过这些成像隧道。当物品经过时，人工智能模型会运用高级算法进行扫描，以识别任何潜在问题。例如，光学字符识别技术会检查产品包装上的保质期，确保不会将过期产品发给顾客。同时，计算机视觉模型则会基于产品目录中的参考图像和实际发送给顾客的产品图像进行训练，分析彩色和黑白图像以查找损坏迹象，如书籍封面弯曲或包装破损。
通过及时识别这些问题，Project P.I. 不仅优化了客户的购物体验，还促进了亚马逊的可持续发展工作。发送有缺陷的产品往往会导致不必要的退货，这不仅浪费了包装材料，还增加了因额外运输而产生的碳排放。
亚马逊全球销售伙伴服务副总裁Dharmesh Mehta强调，为顾客提供每一次愉快的购物体验都至关重要，并表示这项技术对于客户、销售伙伴以及环境都有着显著的益处。
亚马逊还借助Project P.I.来深入探究导致客户体验不佳的根本原因。当客户报告了系统未检测到的缺陷时，系统会深入分析客户反馈、产品图片和其他数据源，以识别问题并不断提升其检测能力。此外，这项技术还将为销售伙伴提供更易获取的缺陷数据，帮助他们预防未来的错误，从而惠及整个亚马逊的销售伙伴群体。
亚马逊计划在2024年全年内，将Project P.I.扩展至更多配送中心，以持续优化其运营和可持续性努力。
