Pandemia koronawirusa całkowicie zmienia oblicze świata i gospodarki. Niemalże z dnia na dzień wszyscy musieliśmy dostosować się do nowego modelu funkcjonowania w społeczeństwie opartego na zachowywaniu dystansu w miejscach publicznych i pracy, izolacji oraz licznych środkach ochrony przed zakażeniem lub przenoszeniem patogenu. Sprostanie takiej rzeczywistości wymaga nie tylko dyscypliny od nas samych, ale też zaprzęgnięcia technologii. Kluczową rolę odgrywa czas – na zmiany spowodowane pandemią trzeba zareagować szybko. Nic więc dziwnego, że wielu rozwiązań szuka się wśród już istniejących narzędzi. Tu pojawia się sztuczna inteligencja, którą dzięki jej elastyczności można doskonale zaadaptować do potrzeb społeczeństwa i gospodarki w dobie koronawirusa.

Systemy wizyjne i analityka – doskonałe przestrzenie rozwoju AI

Szczególnie efektywne w połączeniu ze sztuczną inteligencją okazują się systemy wizyjne i analityka danych. Rozwiązana powstałe na gruncie obu tych dziedziny można związać z jednym z największych osiągnięć inżynierów AI – uczeniem maszynowym. Termin oznacza zdolność komputerów do samodzielnego „uczenia się” na podstawie uzyskiwanych przez nie informacji z zewnątrz. Co ważne, systemy wizyjne i analityka danych mogą się dziś sprawdzać zarówno na polu bezpieczeństwa i ochrony przed zachorowaniami, jak i w biznesie.

Wizja komputerowa – od bezpieczeństwa do handlu

Najdynamiczniej rozwijającą się gałęzią systemów wizyjnych jest wizja komputerowa (computer vision - CV). Dyscyplina ta zajmuje się opracowywaniem narzędzi do uzyskiwania informacji na podstawie analizowania i przetwarzania obrazów. Maszyny wykorzystujące wizję komputerową są w stanie rozpoznawać obiekty na zdjęciach i nagraniach, identyfikować twarze konkretnych osób lub ich emocje. CV w synergii z AI już od lat sprawdza się w systemach bezpieczeństwa drogowego czy marketingu. Technologia jest przy tym nieustannie udoskonalana, dzięki czemu znajduje się coraz to nowsze zastosowania dla wizji komputerowej.

Jest tak i teraz, w czasach pandemii. Sytuacja skłoniła wiele osób do ograniczenia wyjść z domu, a przez to również wizyt w sklepach. Odbija się to między innymi na rynku odzieżowym – nie mogąc przymierzyć ubrań, kupujemy ich mniej. Odpowiedzią na ten problem są specjalne „przymiarkowe” aplikacje niektórych sieci handlowych. Korzystają one z wizji komputerowej połączonej ze sztuczną inteligencją dając przykładowo możliwość samodzielnego zmierzenia rozmiaru swojej stopy kamerą smartfona i wybranie odpowiedniego numeru buta.

Łatwo byłoby też zastosować wizję komputerową z AI do wyciągania danych z obserwacji zachowań klientów supermarketów. W ostatnich miesiącach zmieniło się przecież wiele zwyczajów konsumenckich. Ludzie zaczęli zwracać większą uwagę na zupełnie inne towary, a sklepy muszą się do tego przystosować. Wykorzystanie wizji komputerowej po to, by dowiedzieć się, na czym kupujący zatrzymują wzrok, pozwoliłoby oszczędzić czas potrzebny na tradycyjne analizy i szybko zmienić układ towarów na półkach. Przeprowadzona w ten sposób optymalizacja rozlokowania asortymentu miałaby wpływ nie tylko na zwiększenie zysków sklepu, ale też przyśpieszyłaby przepływ klientów, co ze względu na wymogi sanitarne jest obecnie niezwykle ważne.

Pójdźmy jeszcze dalej. Widokiem, do którego musieliśmy przywyknąć są maseczki ochronne. Narzędzia wizji komputerowej sprzęgniętej ze sztuczną inteligencją rozpoznają przyłbice, maseczki, chustki i inne zakrycia twarzy. To nieoceniona pomoc przy monitorowaniu przestrzegania obowiązku zasłaniania nosa i ust. O zastosowaniu takiego rozwiązania pomyślały władze indyjskiego miasta Hajdarabad. W Polsce na mniejszą skalę mogłyby wykorzystać to sieci handlowe, które priorytetowo traktują dziś ochronę zdrowia klientów i pracowników.

Ta sama technologia rozpoznawania obrazów może zostać dostosowana do wykonywania znacznie trudniejszych zadań, takich jak zdalna ocena stanu zdrowia poprzez wykrywanie podwyższonej temperatury. Na takiej zasadzie maszyny wyposażone w CV i AI mogłyby pojawić się w zakładach pracy, by obniżyć ryzyko zachorowań wśród pracowników.

Opisane rozwiązania wcale nie muszą się stać zbędne po zażegnaniu kryzysu związanego z pandemią. Będzie je można przekształcić chociażby w narzędzia do monitorowania ilość klientów odwiedzających galerie handlowe czy supermarkety. Kwestia danych uzyskanych w ten sposób stanowi dobry punkt wyjścia do drugiej z wymienionych na początku dyscyplin – analizy danych.

Analityka i NLP – handel detaliczny, e-commerce oraz marketing korzystają z okazji

Dziś jedynie analityka korzystającą ze sztucznej inteligencji jest w stanie przesiać ogrom danych z różnych źródeł, by wychwycić interesujące nas prawidłowości i zależności. Za przykład znów możemy podać pandemię koronawirusa – analityka z AI ma teraz bezpośredni wpływ na bezpieczeństwo ludzkości, gdyż bez jej pomocy, niemożliwe byłoby tworzenie tak dokładnych modeli zachorowań i opracowywanie konkretnych działań.

Ale z podobnych narzędzi może korzystać również nowoczesny biznes, dla którego epidemia COVID-19 wcale nie musi być przeszkodą w rozwoju. Ba! Obecna sytuacja to szansa na rozwój niektórych branż. Jedną z nich jest sprzedaż online. Naturalną konsekwencją ograniczenia handlu bezpośredniego jest wzmożona aktywność klientów e-commerce. Sklepy internetowe notujące większy ruch dostają jednocześnie sporo informacji o preferencjach swoich klientów. To między innymi statystyki odchodzenia i przychodzenia, odwiedzin na stronach konkretnych produktów czy komentarze. Rozwiązania analityczne, nad którymi stale pracujemy w Numlabs, pozwalają na podstawie tych danych ocenić wartość klienta i stworzyć jego profil. Pod tym kątem szczególnie ciekawa wydaje się nam tak zwana Analiza Sentymentu. Dokonanie jej w oparciu o technologię przetwarzania języka naturalnego (natural language processing – NLP) pozwala wychwycić w komentarzach emocje i ogólne wrażenie klienta. Nie trzeba dodawać, że coś takiego daje ogromne możliwości udoskonalenia oferty sklepu lub dopasowania jej do konkretnych grup odbiorczych. Jest to istotne przy działaniach poprawiających wyniki sprzedaży i minimalizujących straty związane z niewykupionym asortymentem. Te technologie potwierdzają zresztą swoją skuteczność w branży marketingowej. To dzięki nim możliwe jest przeanalizowanie danych potrzebnych do przygotowywania spersonalizowanych kampanii reklamowych.

Handel detaliczny też powinien skupić się na analityce połączonej z AI, by wyciągnąć informacje z obserwacji częstego w ostatnich miesiącach zjawiska konsumenckiego. Mianowicie, robienia zapasów. Z półek zaczęły w wielkich ilościach znikać produkty, które wcześniej nie były aż tak popularne. Nowatorskie narzędzia analityczne potrafiłyby wykorzystać dane sprzedaży i śledzić, jakich towarów ubywa najwięcej, natomiast sztuczna inteligencja przewidywałaby zmiany w zapotrzebowaniu na konkretne produkty. W miarę normalizacji sytuacji po pandemii, takie systemy ułatwiłaby też płynny powrót do dawnej handlowej rzeczywistości.

Podsumowanie

Celem, jaki od początku działalności przyświeca Numlabs, jest szybkie reagowanie na bieżące potrzeby rynku poprzez dostarczanie nowoczesnych narzędzi analitycznych. Wybuch pandemii był więc wyzwaniem także dla nas samych. Nagły wzrost zapotrzebowania na innowacyjne rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, przyniósł nam nie tylko nowe zadania, ale też wiele okazji do zdobycia kolejnych doświadczeń. Bez wątpienia okażą się one przydatne w opracowywaniu jeszcze lepszych rozwiązań dla biznesu. Już teraz z pełnym przekonaniem możemy stwierdzić, że wizja komputerowa korzystająca z AI to technologia, której należy się dziś szczególna uwaga przedsiębiorców. Natomiast handel detaliczny, marketing i umacniający się w dobie kryzysu e-commerce mogą śmiało zwrócić się w stronę wykorzystania NLP i zaawansowanej analityki danych.