Nvidia agrega flujos de trabajo de IA al comercio minorista para ayudar a combatir la contracción

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Nvidia busca ayudar a los minoristas a reducir las pérdidas por robo y fraude, así como a optimizar la experiencia en la tienda con una serie de nuevos flujos de trabajo de inteligencia artificial (IA) anunciados hoy.

Los nuevos flujos de trabajo minoristas se anuncian antes de la conferencia de la Federación Nacional de Minoristas (NRF) de 2023 que comienza en Nueva York el 15 de enero. Con Retail AI Workflows, Nvidia tiene como objetivo proporcionar a los minoristas tecnología de IA que resolverá los desafíos que enfrentarán en 2023. Los nuevos flujos de trabajo se crean con el marco de Nvidia Metropolis Microservices para crear aplicaciones minoristas.

Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los minoristas en la actualidad es el problema de la merma, que es un término que se utiliza para describir la pérdida de inventario y de ingresos debido a productos extraviados o dañados, así como las pérdidas debidas a fraudes y robos. La Encuesta de seguridad minorista de 2022 de la NRF encontró que el 65 % de las pérdidas minoristas están relacionadas con el robo.

“Esta [reducción] es un problema que ha aumentado aún más debido a la inflación y al aumento de los precios de los comestibles”, dijo Azita Martin, vicepresidenta y gerente general de IA para minoristas, CPG y QSR en Nvidia durante una rueda de prensa. Evento

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Una de las muchas formas en que se produce el fraude en el comercio minorista hoy en día es en la parte delantera de la tienda, donde el autopago es cada vez más la norma.

Martin describió un tipo de fraude llamado "intercambio de boletos", que ocurre cuando se reemplaza una etiqueta de precio o una etiqueta de un artículo más barato y se coloca en un artículo más caro. Por ejemplo, si un comprador escanea la etiqueta con el precio de un paquete de chicles, en realidad es una botella de detergente.

El nuevo flujo de trabajo de IA para la prevención de pérdidas minoristas presenta un algoritmo que ha sido entrenado en el reconocimiento de productos e identificará si existe una anomalía potencial con los productos del proceso de escaneo al momento del pago. Si se detecta una anomalía, el terminal POS se puede apagar y el sistema puede alertar a un vendedor para ayudar al cliente.

Cómo Nvidia entrenó su IA para detectar fraudes minoristas

Nvidia utiliza una serie de técnicas para entrenar el sistema de flujo de trabajo de prevención de pérdidas minoristas de IA.

Martin dijo que lo primero que hizo Nvidia fue entrenar al modelo con cientos de los productos robados con mayor frecuencia, para ayudar a mejorar el reconocimiento de productos.

"Este algoritmo fue entrenado para reconocer productos de diferentes tamaños y formas", dijo Martin. "Así que, literalmente, compramos cosas por valor de decenas de miles de dólares, como bistec, cerveza y navajas de afeitar, que son los artículos más comúnmente robados, y entrenamos estos algoritmos".

Yendo más allá, se utilizó la plataforma de gemelos digitales Nvidia Omniverse para ayudar a crear datos sintéticos para mejorar aún más la precisión. Martin explicó que la generación de datos sintéticos permite a los desarrolladores generar miles de variaciones de imágenes de productos.

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