智慧商业零售ROI比拼，一个AI智慧商业零售解决方案背靠五年技术积累。电子商业销售竞争分流，高人力成本拉低利润、盗损难防增加损失，智慧商业零售行业正面临内忧外患。同时，以机器视觉为代表的人工智慧技术也被视为改变线下零售业状况的重要工具。
自商品识别开始，重视这一机会，AI智慧商业零售解决方案也逐渐将业务重点从多行业业务并行转向专注于商品识别应用的落地，特别是智慧商业零售行业。经过不断的迭代和优化，最终形成了三种目前的解决方案。实际上，自助结算机、无人售货柜、无人售货店这三个方向目前都是AI智慧商业零售解决方案商的主导方向，而AI智慧商业零售解决方案的切入点既符合主流趋势，又有独到的聚焦落地的切入点。
对零售客户来说，低成本的丰富商品SKU，确保商品识别的准确性，是AI智慧商业零售解决方案商业化的基础。根据结果，某AI智慧商业零售解决方案的RetailAI智慧商业货柜解决方案，目前支持商家自助上新，只要在APP中按要求对商品拍摄22张照片即可完成新流程。另外，从商品识别准确率来看，将会以静态识别为主，结合动态识别，在保证低成本的前提下，打造99%准确率商业识别引擎。它也成为AI智慧商业零售解决方案产品最重要的竞争力之一。
为什么能够做到这一点，是因为AI智慧商业零售解决方案在过去几年的技术投入。例如，目前许多企业在行业中主要采用深度学习等算法来识别商品，这要求对数据进行精确的标注。实际上，在智慧商业零售业，许多客户往往拥有大量的行业图像数据，但这些数据大多标注不一致，有些未标注或标注错误。对于这种噪声数据，传统的深度学习算法需要花费大量的资金和时间对数据进行清理，并且人力成本明显增加。
为了解决这一问题，AI智慧商业零售解决方案的技术团队摸索出一种针对含噪声数据的训练策略，引入弱监督学习算法和课程学习算法，设计了一种新的算法策略，有效抑制错误标注的负面影响，具有较强的推广能力。
