Amazon AI, ürünleri gönderilmeden önce kusurlara karşı taramak için yapay zekayı kullanıyor.
“Project PI” (PI, “özel araştırmacı” anlamına gelir) adlı bir Amazon AI modeli, ürünler müşterilere ulaşmadan önce hasarlı ürünler gibi kusurları veya yanlış renk veya boyut gibi sorunları ortaya çıkarmaya yardımcı olmak için üretken yapay zeka ve bilgisayarlı görüntü teknolojilerinin bir kombinasyonunu kullanır.
Ayrıca Proje PI, sorunların temel nedeninin belirlenmesine yardımcı olmak ve bu sorunların tekrar yaşanmasını önlemek için yukarı yönde önleyici tedbirlerin alınmasını sağlamak üzere tasarlanmıştır. Amazon, sistemin mevcut olduğu sitelerde, her ay tedarik merkezlerinden geçen milyonlarca ürünü başarıyla ayıkladığını ve ürün sorunlarını doğru bir şekilde tanımladığını söylüyor.
Amazon AI: Müşteri Memnuniyeti ve Sürdürülebilirlikte Devrim Yaratıyor
Bir öğe müşteriye gönderilmeden önce, Project PI’nin ürünü taramak ve bükülmüş bir kitap kapağı gibi herhangi bir kusuru tespit etmek için görüntüleri değerlendirmek için bilgisayar görüşünü kullandığı bir görüntüleme tünelinden geçer. Bir kusur bulunursa Amazon, müşteriye gönderilmemesi için ürünü izole eder ve benzer ürünlerde daha geniş bir sorun olup olmadığını belirlemek için daha fazla araştırma yapar.
Ardından Amazon çalışanları, ürünün Amazon’un ürünün indirimli fiyatla yeniden satılmaya uygun olup olmadığına karar vermek , bağışlamak veya başka bir kullanım alanı bulmak için Proje PI işaretlerini inceler.
Amazon AI, müşteri memnuniyetini artırmanın yanı sıra, Project PI’nin arızalı ürünlerin gereksiz iadelerini ortadan kaldırarak sürdürülebilirliği artırmaya ve tedarik zincirindeki maliyetleri azaltmaya da yardımcı olduğunu söylüyor. Teknolojinin 2024 yılı boyunca başka Amazon lojistik sitelerine de yayılması bekleniyor.
Buna paralel olarak Amazon, olumsuz müşteri deneyimlerinin temel nedenini araştırmak için çok modlu büyük dil modeli (MLLM) kullanan üretken bir yapay zeka sisteminden yararlanıyor.
Perakendeci, müşteriden tespit edemediği bir kusur öğrendiğinde, bu hatayı nedenini anlamak ve sistemi sürekli iyileştirmek için kullanır. Sistem önce müşteri geri bildirimlerini inceliyor ve ardından soruna neyin yol açtığını doğrulamak için sipariş karşılama merkezlerinde ve diğer veri kaynaklarında Amazon Project PI’dan alınan görüntüleri analiz ediyor.
Örneğin, bir müşteri çift boyutlu çarşaf sipariş ettiği ancak büyük boy çarşaf aldığı için Amazon AI ile iletişime geçerse sistem, bu geri bildirimi sipariş karşılama merkezi görselleriyle çapraz referanslar ve “Ürün etiketi görselde görünüyor mu?” gibi sorular sorar.
Amazon AI ayrıca, iş alanındaki nakliye hatalarını en aza indirmek için ürün kusurlarına ilişkin Amazon PI verilerini satış ortaklarıyla paylaşmayı da planlıyor. E-perakendeci, müşteri gönderim sürecini iyileştirmeye yönelik yakın zamanda yapılan diğer yapay zeka tabanlı çabalarda, öğrendiği her ürün için en verimli paketleme türünü belirlemek amacıyla tasarladığı ve oluşturduğu bir yapay zeka modeli olan Paket Karar Motorunu kullanıma sundu.
Amazon’un dünya çapındaki iş ortağı hizmetlerinden sorumlu başkan yardımcısı Dharmesh Mehta, kurumsal bir blog yazısında “Müşterilerimize mağazamızdan her alışveriş yaptıklarında doğru deneyimi yaşatmak istiyoruz” dedi . “Operasyon tesislerimizde yapay zeka ve ürün görüntülemeden yararlanarak, potansiyel olarak hasar görmüş ürünleri verimli bir şekilde tespit edebiliyoruz ve bu sorunların çoğunu daha müşteriye ulaşmadan çözebiliyoruz; bu da müşteri, satış ortaklarımız ve çevre için bir kazançtır. “
Amazon’un dünya çapındaki sürdürülebilirlik başkan yardımcısı Kara Hurst, “Amazon, iklim değişikliğinin gerektirdiği aciliyetle sürdürülebilirlik taahhütlerimize ulaşmak için yapay zekayı kullanıyor ve aynı zamanda müşteri deneyimini de geliştiriyor” dedi. “Yapay zeka, Amazon’un sadece müşterileri yüksek kaliteli ürünlerle memnun etmemizi sağlamasına yardımcı olmuyor, aynı zamanda mükemmel olmayan ürünlerin tesislerimizden çıkmasını önleyerek ve gereksiz ürünlerden kaçınmamıza yardımcı olarak bu müşteri takıntısını sürdürülebilirlik çalışmalarımıza da genişletiyoruz.”