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工研院人臉辨識無人商店輕鬆拿

MIT無人商店問世!

2016年,Amazon Go 引領全球,開啟「無人商店」的濫觴。Amazon Go主打著「grab and go」的口號,無庸置疑,無人商店領頭羊的地位非Amazon Go莫屬。然而,近日於AIOT台灣展上,工研院亦毫不遜色,首度公開展示國產的無人商店。

圖片來源:ithome

工研院如何達成「拿了就走」?

此無人商店的消費過程,簡單粗分為下列三步驟:

  1. 掃描QR Code進入商店,解鎖販賣櫃
  2. 挑選商品時,自動偵測拿取、放回的商品項目及數量
  3. 關門時,自動結帳

工研院比照Amazon Go的成功案例,運用computer vision(電腦視覺技術)的辨別圖像,以及重量的偵測器,搭配Artificial Intelligence(人工智慧,簡稱AI)、IOT物聯網等技術,來自動判斷顧客購買的商品品項與數量,進而達成自動結帳的目標。

據相關單位解釋,自動辨認商品購買數量及價格的準確度高達95%,縱使架上的商品位置擺放錯誤,但經過AI辨識系統程序辨認後,結帳時的價格並不會因此而有所出入。

省思!台灣真的有無人商店的需求?

隨著全球無人商店的熱潮,台灣四大便利商店龍頭業者紛紛引入無人商店的技術,期望能促使服務更有效率;各大媒體亦針對無人商店的優點大肆報導,工研院也在此方面花了不少心思著墨,難道台灣真的有無人商店的需求?

許多人直觀認為:設置無人商店,主要就是為了降低不斷上揚的基本人事成本。但就數據資料顯示,無人商店的運作,依然需要10~15%的人力成本,來處理基本的盤點、上下架、進出貨等物流工作,因此,並非如同大家心目中所想的完全省去人力。既然無人並非重點,決定無人商店成敗的關鍵因素又在何處?

巨量資料才是通路革新強調的重點!

藉由後台儲存的巨量資料(Big data,或稱「大數據」),包含顧客行為模式、消費者喜好等重要資訊,經由大數據加以分析比對,不僅能即時調整進貨、上架的商品種類與數量,甚至調整商品於架上的擺放位置(如:尿布與啤酒的關係),進而提高商店的營運業績。

透過蒐集每筆交易紀錄形成的資料庫,不但能夠觀察市場的變化趨勢,更能比對消費者偏好,進而做出精準行銷(只鎖定目標客群做行銷),如此一來便能減少許多新產品的開發、試驗與行銷成本。

「grab & go」使用現況

工研院日前已於新竹光復院區設置一個近50坪大的無人商店,雖然目前仍屬測試階段,即便本次測試販賣商品中,並不包含冷熱食品(僅有泡麵、飲料、糖果、餅乾等),但無人商店的技術潛力指日可待,未來不排除考量對內展開經營。(文/陳柏丞)

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