Google Cloud 發表四項全新及更新的 AI 技術，協助零售商改善店內貨架檢查流程，亦在購物網站為消費者提供更自然流暢的線上購物體驗，進而提升日常營運效率與電子商務網站的業績。

過去幾年的動蕩情勢重塑了零售業環境，如今零售商要重整旗鼓，便需更高效、更能吸引消費者，且更能抵御未來更多挑戰的工具和解決方案。盡管未來充滿不確定性，零售業依然擁有巨大商機；未來的產業領導者將是那些能善用人工智慧與機器學習等最新技術與工具，為實體和網路商店解決當下最急迫的難題之業者。

全新貨架檢視 AI（Shelf Checking AI）方案 ，改善零售商產品供應情形

我們推出全新貨架檢視 AI 解決方案，能協助零售商改善產品的現貨供應情形，進一步了解貨架實際狀況，并明確掌握補貨需求，避免因貨品售罄而錯過銷售機會。

這項全新 AI 解決方案以 Google Cloud 的 Vertex AI Vision 建構，并運用產品和價格標簽辨識機器學習模型，能單憑產品圖像和文字特徵，就能大規模辨識所有類型的產品，并將所得資料轉換成可幫助零售商進行決定的洞察資訊。

零售商無須再為收集資料和訓練自家 AI 模型而花費時間、投資精力與資金。Google Cloud 的貨架檢視 AI， 運用 Google 資料庫所收錄的數十億個獨特實體的圖像，能從多種類型的圖片中辨識產品，且不受拍攝角度和視角的影響，輕松完成難以處理的艱鉅任務。零售商也可靈活地視情況為貨架檢視 AI 提供不同類型的圖像，例如可以是來自天花板懸掛式攝影機、在店中四處移動的貨架檢查機器人或是店員的手機所拍攝的畫面。

這項解決方案已開放全球預覽（preview），并預期在未來幾個月內將正式開放全球零售商使用。重要的是，使用此解決方案時，零售商保有圖片和資料的擁有權，而 AI 只能用 於辨識產品和價格標簽。

以 AI 重塑網購瀏覽體驗

以往，電子商務網站會根據「類別暢銷清單」或采用人工編寫的規則來排序產品的搜尋結果，例如在農歷新年前手動將紅色衣物調整為主打服飾。

因此，我們在探索零售業適用的解決方案中推出一項全新的 AI 瀏覽功能，協助零售商為顧客打造更現代、快速、直覺且符合購物者需求的線上瀏覽與產品搜尋體驗。只要購物者在零售商的電子商務網站上選擇一個產品類別，這項新功能就會透過機器學習技術，為網站選擇最隹的產品排序；久而久之，這項 AI 技術會運用電子商務網站上過往的的資料進行分析，學習了解網站內每個頁面最理想的產品排序。此功能透過考慮產品的準確性與關聯性，甚至成交的可能性，為網站優化最合適的產品及最隹的產品顯示方式，過程中無須人為介入。