كيف تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المنتجات التالفة قبل شحنها إلى العملاء

في قلب مراكز التوزيع التابعة لشركة Amazon في جميع أنحاء أمريكا الشمالية، تمر ملايين المنتجات من جميع الأنواع – من طعام الكلاب إلى أغطية الهواتف، ومن القمصان إلى الكتب – عبر أنفاق المسح الضوئي، حيث يستخدم نموذج ذكاء اصطناعي (AI) يسمى “Project P.I. (أي “محقق خاص”) يستخدم أدوات تحري لفحص المنتجات بحثاً عن العيوب. والهدف من ذلك؟ التأكد من أن العملاء راضون دائماً عن كل طلب يتلقونه.

كيفية عمل “المحقق الخاص” من أمازون

من خلال الاستفادة من مزيج من تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات الرؤية الحاسوبية، يستطيع “المحقق الخاص” اكتشاف العيوب مثل المنتجات التالفة أو مشاكل اللون والحجم قبل وصول المنتجات إلى العملاء. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنظام أن يساعد في تحديد الأسباب الجذرية لمثل هذه المشاكل، مما يسمح باتخاذ تدابير وقائية في المراحل الأولى لمنع تكرارها.

في المواقع التي يتوفر فيها النظام، أثبت مشروع P.I. فعاليته الكبيرة في غربلة ملايين الأصناف التي تمر عبر الأنفاق كل شهر، وتحديد أي مشاكل في المنتج بدقة.

قبل شحن السلعة إلى العميل، تمر السلعة عبر نفق المسح الضوئي، حيث يستخدم نظام Project P.I. الرؤية الحاسوبية لتحليل المنتج واكتشاف أي عيوب، مثل غلاف الكتاب المثني. إذا تم العثور على عيب، تقوم أمازون بعزل المنتج بحيث لا يتم شحنه إلى العميل وإجراء مزيد من التحقيقات لتحديد ما إذا كانت هناك مشكلة أوسع نطاقاً تؤثر على سلع مماثلة.

بعد ذلك يقرر موظفو أمازون الذين يفحصون العناصر التي أبلغ عنها مشروع “الفرصة الثانية” ما إذا كانت السلعة مناسبة لإعادة بيعها بخصم على موقع أمازون للفرصة الثانية، أو ما إذا كان ينبغي التبرع بها أو استخدامها في استخدام آخر. يعمل النموذج بمثابة “عين ثانية” لموظفي أمازون، ويساعد بالفعل في تحسين عمليات الفحص اليدوي في العديد من مراكز التوزيع في أمريكا الشمالية. ومن المتوقع أن تتوسع هذه التقنية لتشمل مواقع أخرى خلال عام 2024.

ضمان تجربة عملاء أكثر استدامة

لا يعد عمل Project P.I. جزءًا من ثقافة Amazon التي تركز على العملاء فحسب، بل هو أيضًا أحد الطرق العديدة التي تستخدم بها الشركة ابتكار الذكاء الاصطناعي للمساعدة في دمج جهودها لمعالجة تغير المناخ في تجربة العملاء.

إن منع العناصر التالفة أو المعيبة من الوصول إلى العملاء أمر بالغ الأهمية لتجربة عملاء إيجابية، ولكنه أمر بالغ الأهمية أيضاً لكوكب الأرض. في الواقع، يمكن أن يؤدي شحن العناصر غير المثالية عن غير قصد إلى إرجاع غير مرغوب فيه، مما يؤدي إلى إهدار العبوات وانبعاثات الكربون غير الضرورية من عمليات النقل الإضافية.

توضح كارا هيرست، نائبة رئيس قسم الاستدامة العالمية في أمازون: “تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي للوفاء بالتزاماتنا المتعلقة بالاستدامة مع مراعاة الحاجة الملحة التي يتطلبها تغير المناخ، مع تحسين تجربة العملاء في الوقت نفسه”. وتضيف: “يساعد الذكاء الاصطناعي أمازون على ضمان ألا نكتفي بإسعاد العملاء بمنتجات عالية الجودة فحسب، بل نوسّع نطاق هوس العملاء هذا ليشمل عملنا في مجال الاستدامة، ونمنع المنتجات الأقل من الكمال من مغادرة مصانعنا ونساعدنا على تجنب انبعاثات الكربون غير الضرورية من النقل والتعبئة والتغليف والخطوات الأخرى في عملية الإرجاع.”

منع الأخطاء المستقبلية

في موازاة ذلك، تستفيد فرق أمازون من نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام نظام متعدد الوسائط (MLLM) للتحقيق في الأسباب الجذرية لتجارب العملاء السلبية. عندما نعلم بوجود عيب أبلغ عنه العميل ولم نتمكن من تحديده، نستخدم هذه الملاحظات لفهم السبب وتحسين النظام باستمرار.

يقوم النظام أولاً بفحص تعليقات العملاء، ثم يحلل الصور التي يلتقطها مشروع P.I. في مراكز التوزيع ومصادر البيانات الأخرى للتأكد من سبب المشكلة. على سبيل المثال، إذا اتصل أحد العملاء بـ Amazon لأنه طلب ورقة واحدة ولكنه استلم ورقة مزدوجة، يقوم النظام بمقارنة تلك التعليقات مع الصور الملتقطة من مركز التوزيع ويطرح أسئلة مثل “هل ملصق المنتج ظاهر في الصورة؟

هذه التقنية نفسها جاهزة لمساعدة شركاء مبيعات أمازون من خلال تسهيل الوصول إلى بيانات العيوب. على سبيل المثال، إذا قام أحد شركاء المبيعات بوضع ملصق بحجم خاطئ على أحد المنتجات عن طريق الخطأ، ستقوم أمازون بالإبلاغ عن المشكلة لمنع حدوث الخطأ مرة أخرى.

يأتي أكثر من 60 في المائة من المبيعات في متجر أمازون من بائعين مستقلين، معظمهم من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، الذين يقدمون مجموعة واسعة من المنتجات الرائعة والأسعار التنافسية وراحة المستهلك. ومن خلال تقليل عدد المنتجات المعيبة التي يتم شحنها إلى العملاء، فإننا نخفض أيضاً العدد الإجمالي للمرتجعات. مشروع P.I. هو مثال رائع على تركيزنا على تحسين تجربة العملاء وشركاء المبيعات.

مصدر المقال هنا.