
具体工作流程是这样的:即将送达的商品会通过一个装有扫描装置的隧道。计算机视觉程序 (一种能分析图像内容的 AI 技术) 会检查商品是否存在瑕疵。如果发现问题,系统就会将这件商品分离出来,并进行缺陷评估,同时检查是否有类似问题存在于其他批次商品中,以便追根溯源。

据亚马逊介绍,Project PI 目前已在美国多个仓库投入使用,并将在今年内覆盖更多站点。去年,亚马逊还推出了另一套系统,可以标记经常被退货的商品,帮助顾客在购买前避开潜在的问题产品。这些举措都旨在避免让顾客陷入“噩梦般的”退货流程,不仅对顾客有利,而且对亚马逊自身和环境(减少碳排放)都大有裨益。
亚马逊表示,人工审核员会检视 Project PI 标记出的商品,并决定是将其放入亚马逊特有的“Second Chance”折扣区销售,还是捐赠给其他机构。
IT之家注意到,亚马逊还正致力于引入一种多模态大型语言模型,来调查顾客不满的原因。该 AI 工具会分析顾客的反馈意见,然后结合 Project PI 捕捉的图像和其他数据源,找出问题所在。亚马逊表示,这项技术可以帮助其他卖家识别是否意外地错贴了标签。
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