Nauja prekybininkams skirta DI platforma: nebeklaidžiosite tarp skirtingų pomidorų rūšių prie kasos
Šių laikų technologijų karaliumi tapęs dirbtinis intelektas (DI) įsiviešpatavo realiame pasaulyje ir daro didžiulę įtaką daugeliui verslo sektorių. Taip pat – ir prekybos sektoriui. Galimybė paspartinti procesus, sumažinti atsirandančių klaidų skaičių, spręsti žmogiškųjų resursų stygiaus problemą – tokius pranašumus prekybos sektoriui siūlo DI. Lyg ir sunku atsispirti tokiems patobulinimams, tačiau DI į prekybą skverbiasi pamažu.
Europoje dabar plačiai kalbama apie automatinio produktų atpažinimo galimybes – AI platformą, kuri gali veikti parduotuvių savitarnos kasose, svarstyklėse, įprastose kasose. Jau yra mėginimų, kaip šį sprendimą būtų galima pritaikyti savitarnos skenavimo įrenginiuose, kuriuos pirkėjas nešiojasi po prekybos salę ir pats skenuoja bei susikrauna prekes.
Diegiant automatinio produktų atpažinimo sprendimą, prekybos įmonėms nereikia papildomų serverių ar papildomos debesijos architektūros. Kadangi šis DI sprendimas integruojamas į jau esančius įrenginius – tradicines ir savitarnos kasas, svarstykles – nereikia ir naujos papildomos įrangos. Įdiegus šį DI modelį, parduotuvėje esančios kasos mokosi pačios ir tobulėja sulig kiekvienu apsipirkimu.
„Tai patrauklus sprendimas, kadangi prekybininkui nereikia ryžtis dideliems technologiniams perversmams. Šis DI modelis yra pakankamai paprastas – kūrėjai sako, kad jis neturėtų gąsdinti net tų, kurie ne pernelyg susipažinę su DI apskritai. Didžiausi privalumai – tai, kad DI beveik 100 proc. tikslumu atpažįsta brūkšniniais kodais nepažymėtus produktus: vaisius, daržoves, kepyklos gaminius ir pan. Dėl tokių gebėjimų beveik 75 proc. sutrumpėja atsiskaitymo laikas – pirkėjams ar kasininkams nereikia ieškoti prekės jų sąraše. Be to, mažinami kaštai ir nuostoliai dėl neteisingo produkto pasirinkimo ir klaidų atsiskaitant.
Svarbus ir saugumo aspektas – duomenys iš kasų nesiunčiami į debesiją, todėl yra geriau apsaugoti“, – pažymi Rimantas Mažulis, prekybos technologijų bendrovės „StrongPoint“ vadovas Baltijos šalims ir Suomijai.
Kokios rūšies pomidoras ar obuolys?
Automatinio atpažinimo sistemos tikslumu pranoksta žmogų: pirkėjui dažnai būna sudėtinga rasti tinkamą rūšį iš dešimties pomidorų rūšių, o DI tą nustato per kelias akimirkas. Viename maišelyje gali būti skirtingų rūšių obuoliai, kriaušės, morkos – DI atskirs ir atpažins kiekvieną iš šių produktų pagal įvairias savybes – dydį, formą, spalvą. Šis DI modelis leidžia prisidėti prie aplinkos tausojimo – nereikia kiekvieno produkto krauti į atskirus maišelius.
Lietuvoje kol kas nėra parduotuvių, kuriose būtų įdiegtas šis sprendimas, tačiau jaučiamas prekybininkų susidomėjimas, ypač tų, kam sprendimas labiausiai gyvenimą ir palengvintų – turinčių savitarnos kasas ir didesnį sveriamų produktų kiekį. Tiesa, yra ir būta bandymų. Laiko klausimas, kada bus pradėta taikyti plačiau.
Greičiau pirkėjui, našiau prekybininkui
„DI užtikrina greitesnį apsipirkimą – greičiau tiek pirkėjui, nes jis mažiau laiko sugaišta sveriamoms prekėms, tiek prekybininkui, nes greitesnis procesas reiškia mažiau eilių ir didesnį kasų pralaidumą. Mažėja nuostolių dėl klaidų, kurios gali būti ir sąmoningos, ir ne. Kartais savitarnos kasose piktavaliai sukčiaudami pasirenka pigesnį produktą, tačiau ir sąžiningam pirkėjui ne visuomet lengva atskirti tikslią produkto rūšį. Tikslumas reiškia tiek patogumą pirkėjui, kuriam nebereikia laužyti galvos, tiek mažina nuostolių tikimybę pardavėjui, kai, pavyzdžiui, dėl klaidingų pasirinkimų nesutampa prekių likučiai“, – pasakoja R. Mažulis.
„StrongPoint“ jau diegia automatinio produktų atpažinimo sprendimus parduotuvėse. Įdomus pavyzdys – Norvegijos prekybos tinkle „REMA 1000“, kur DI jau darbuojasi savitarnos svarstyklėse: pirkėjui tereikia padėti produktą ant svarstyklių, ir iškart pasiūlomas tinkamas pasirinkimas – belieka atsispausdinti brūkšninį kodą
DI platforma nuolat mokosi ir, skirtingai nei kitos technologijos, laikui bėgant tobulėja. Tai reiškia aukštesnį parduotuvės našumą, nes nuo pat pradžių atpažinimo tikslumas siekia beveik 100%. Be to, DI šiuo atveju ne tik mokosi kiekviename įrenginyje individualiai, bet ir kolektyviai su kitais įrenginiais – pavyzdžiui, savitarnos kasa tuo, ką išmoko, dalinasi su kitomis kasomis ar svarstyklėmis. Skirtingai nei daugeliui kitų skaitmeninių sprendimų, šiam DI modeliui nereikia atnaujinimų, kadangi jo mokymosi procesas yra nuolatinis.
DI patobulinimai prekybininkams lemia didesnį našumą ir efektyvumą, o nuolat skubantiems pirkėjams, norintiems prekę įsigyti vienu mygtuko paspaudimu – malonesnę apsipirkimo kelionę.
Prekybininkai kartais žvelgia atsargiai
Vis dėlto automatinio atpažinimo platformos kūrėjai pripažįsta – nepaisant visų DI teikiamų privalumų, kiek inertiška ir atsargi prekybos industrija DI sprendimus diegia ne itin sparčiai. Kas prekybininkams kelia dvejonių?
Yra nuogąstavimų, kad reikės papildomų kompetencijų, laiko ar kaštų prekybos įrenginiams nuolat apmokyti. Tai nėra visiškai netiesa – jei parduotuvėje atsiranda naujų produktų, įrenginiai turi apsimokyti iš naujo. Prekybininkai daro prielaidą, kad tokiu atveju kiekvieno naujo produkto įvedimas į sistemą taps laiko ir resursų švaistymu.
Tačiau nagrinėjamo modelio atveju, DI dirba už prekybininką, nes mokymasis ir tobulėjimas vyksta automatiškai faktiniame kasos aparate. Kai parduotuvėje atsiranda nauja prekė, platforma žino apie jos atsiradimą iš informacijos, kurią kasininkas ar pirkėjas įvedė kasoje. Kai tik nauja prekė bus nuskenuota vos porą kartų, toliau prekybos sistemos ją atpažins beveik 100 proc. tikslumu.
Modelis išskirtinis ir tuo, kad vienoje kasoje jau naujoves išmokęs DI savo žiniomis dalinasi su kitomis kasomis (ar svarstyklėmis), DI žinių mainai vyksta ir tarp kitų parduotuvių, kuriose įdiegta ši platforma. Taigi, pasak platformos kūrėjų, technikams tikrai nereikės vykti į vietą kaskart, kai parduotuvėje atsiras naujų prekių, o tikslumas išliks artimas 100 proc. nepaisant to, kiek ir kada prekių pasikeičia.