Amazon sử dụng AI để phát hiện gói hàng bị hỏng trước khi đến tay khách hàng

Ứng dụng AI tạo sinh và thị giác máy tính, Amazon đang cố gắng giải quyết những vấn đề về hàng hoá.

Không còn gì tệ hơn khi nhận một món hàng trong tình trạng bị vỡ hoặc hư hỏng từ những trang thương mại điện tử như Amazon. Nó sẽ đặc biệt nghiêm trọng nếu đó là một sản phẩm thiết yếu như thức ăn vật nuôi và bạn đang cần chúng ngay lúc này. Đừng lo, Amazon đã phát triển một giải pháp AI giúp giải quyết vấn đề này.

Amazon đã công bố Project P.I., sử dụng AI tạo sinh (GenAI) và thị giác máy tính (computer vision) để phát hiện các lỗi sản phẩm trước khi chúng đến tay khách hàng. Ngoài việc kiểm tra hư hỏng trên sản phẩm, Project P.I. còn có thể kiểm tra xem màu sắc và kích thước có trùng khớp với đơn đặt hàng hay không, nhằm tránh việc gửi nhầm.

Project P.I. được triển khai tại các trung tâm hoàn thiện đơn hàng trên khắp Bắc Mỹ và mở rộng đến các khu vực khác trong năm 2024. Tại những trung tâm này, hàng triệu sản phẩm được quét mỗi tháng. Nếu phát hiện lỗi, chẳng hạn như bìa sách bị cong, Amazon sẽ lấy sản phẩm đó ra và không gửi nó đến khách hàng. Đồng thời, AI sẽ kiểm tra xem liệu mặt hàng tương tự có xảy ra vấn đề này không.

Sau đó, nhân viên Amazon sẽ xem xét các sản phẩm bị Project P.I. đánh dấu để xác định, liệu chúng có thể được sử dụng cho mục đích khác hay không. Chẳng hạn, những sản phẩm này có thể được mang đi quyên góp hoặc bán lại với giá thấp hơn trên trang Second Chance của Amazon – nơi bán các sản phẩm đã mở hộp với chứng nhận được tân trang.

Ngoài việc tăng cường kiểm tra một cách thủ công tại các trung tâm hoàn thiện đơn hàng và đảm bảo khách hàng nhận được sản phẩm trong tình trạng tốt nhất, Amazon cho rằng sáng kiến mới này tạo ra trải nghiệm mua sắm bền vững. Giảm yêu cầu trả hàng có thể giúp tránh lãng phí vật liệu đóng gói và phát thải carbon không cần thiết.

"Bằng cách tận dụng AI và hình ảnh sản phẩm trong các cơ sở đóng gói của mình, chúng tôi có thể phát hiện một cách chính xác các sản phẩm có khả năng bị hư hỏng và giải quyết chúng trước khi đến tay khách hàng. Điều này có lợi cho cả môi trường, khách hàng và đối tác bán hàng của chúng tôi," Dharmesh Mehta, phó giám đốc dịch vụ đối tác bán hàng toàn cầu của Amazon, cho biết.

Ngoài ra, Amazon đang sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương tiện (multi-modal LLM) để điều tra các trải nghiệm mua sắm tiêu cực của khách hàng. LLM sẽ xem xét phản hồi của họ và phân tích hình ảnh được chụp từ Project P.I. và các nguồn khác để xác nhận nguyên nhân của vấn đề.