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ImageDT图匠数据CEO郭怡适:AI将会是零售业翻身的最大机会

墨客星球
量天
2019年2月22日
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【摘要】:
近几年,中国零售业的发展逐渐陷入瓶颈。主张将线上线下流量双结合的“新零售”成了许多零售商眼里解决问题“良药”。可具体该如何实现,很少有人能给出合适的方法。面对这样的问题,有家公司提出了这样的方案,用人工智能来帮助零售行业翻身。

近几年,中国零售业的发展逐渐陷入瓶颈。对电商来说,由于流量红利逐渐消失,获客成本每年都在不断增加;对实体店来说,来自线上线下的行业竞争力越来越大,业绩也是逐年下降。在这样的背景下,主张将线上线下流量双结合的“新零售”成了许多零售商眼里解决问题“良药”。可具体该如何实现,很少有人能给出合适的方法。

面对这样的问题,有家公司提出了这样的方案,用人工智能来帮助零售行业翻身。近日,ImageDT图匠数据创始人兼CEO『郭怡适』接受了墨客星球采访,讲述了人工智能与零售相结合后,将会出现的无限可能。

ImageDT图匠数据是一家成立于2016年的AI商业应用服务公司,专注于通过图像处理技术、语义分析和大数据技术,为零售及快消行业提供定制化的数据洞察方案。


——在ImageDT图匠数据之前,其实您有过一次创业经历,在2015年您创立了大数据公司“数说故事”。这家公司也是为其他企业提供数据服务,而且运营得很好,客户都是腾讯、联想、英特尔等知名品牌企业,现在的图匠数据与数说故事在服务上有什么差异和区别,或者说突破的地方吗?

郭怡适:是的,我两次创业都是做的企业服务,同样都是用技术帮客户创造价值。但差别还是挺大的,我做“数说故事”的时候,主要专注于线上的互联网数据,而且是偏向于文本的数据,服务的部门也偏向于企业的市场部,是通过数据做市场的监测和洞察。

现在的“ImageDT图匠数据”在技术上则是专注于图像识别场景,是在线下的零售门店,服务部门偏向于企业内部的销售部,是通过AI和数据来提升快消企业销售渠道的管理数据。

——从16年、17年开始,互联网行业就开始有流量红利消失、流量成本提高,因此各大互联网企业,电商等纷纷转型到线下,如超级物种、盒马生鲜等等,传统零售消费品企业如何抵御一次次的冲击?他们对于大数据、人工智能等新兴技术的诉求是什么?是否需要转型?如何转型?

郭怡适:现在整个市场环境都是,生意不太好做了,企业需要开始精耕细作,需要转型。可是要怎么精耕细作呢?这里AI和大数据就会有一些发挥空间,可以帮助企业提高效率,降本增收。

新业态对于品牌来说,你跟不上就是冲击,跟上了可能就是新的机会点。如果要想把握这些机会点,就需要靠一些数据和技术的手电,比如我们曾经为一个传统快消巨头提供过服务,我们给这家企业建立了整个大数据雷达系统,可以通过数据去快速地捕捉和评估整个市场的最新情况,从而做到快速响应,我觉得这就是一个非常成功的转型。

——现在出现了很多为新零售、电商企业提供数据服务,那么现在这个行业的具体情况是怎么样呢?是正在走热,还是已经进入竞争激烈的红海了?ImageDT图匠数据面对竞争者有什么优势?

郭怡适:数据化和智能化是一个必然趋势,现在已经有各种各样细分的场景,应用也是层出不穷,不过空间还是非常大的。现在整个行业在落地上,大家都还在试探,都还在寻找真正有价值的场景。

ImageDT图匠数据的启动和时间切入点还是比较好的,而且过去的两年里我们的成绩也不错,从前年的2个客户增加到了去年的20个客户,同时客户的应用也清晰地验证了我们产品的有效性。另外我们在团队、技术、业务和资本上都已经领先于其他人,这就是我们的优势。

——线下方面,你们有个主打产品“智能货架洞察系统”,能通过图像处理技术识别商品,让业务员可以按提示整改货架。其实线下洞察应该还有很多发展方向,为什么会独独想到“货架”这个场景呢?

郭怡适:这个场景的落地是来自于客户的痛点和需求,我们也知道技术可以在这里面起到很大的作用,因为对于快消品牌来说,门店的货架陈列的执行会影响到销售结果,而且每年用于陈列资源的费用非常庞大,动辄数亿。而且这方面以前是没有数据的,就算有数据也不准确、不及时、不真实,商家做不到精细的管理,所以这里面有很大的优化空间。用AI就可以更好地为客户解决问题,创造价值,所以我们选定了这个方向。

——资料上说,“智能货架洞察系统”使用的是图匠数据自主研发的技术“Retail-Net商业识别网络”,这种技术在研发的过程中,最难的部分是什么?是算法、收集数据、或是其他方面?会不会很容易被别人模仿?

郭怡适:每个环节要真正能做出来都很难,所以我不担心会出现模仿的问题。因为这是一个非常庞大的工程,首先图像识别是一个很庞大的工程,你做一个Demo可能很简单,但是要把它做得很好,要让AI满足真正的需求就很难,需要不断地积累。

随着我们产品数据的不断覆盖,我们的壁垒也会不断增强。比如当我们服务了一个客户之后,那在同样品类的客户中我们的优势就会很大,而且我们已经在各种各样的品类里都有了标杆客户。在技术上,最终会体现到产品体验,包括我们在货架前面的拍照质量的控制,以及对不同环境,不同SKU的识别准确率。另外就是效率,要怎么实现高效快速地建模。这其实就是要针对垂直细分领域,去投入一些基础建设,去不断地积累。

——“Retail-Net”技术与其他机器学习算法,有什么区别?

郭怡适:“Retail-Net”是我们训练出来专门针对货架商品识别场景的网络。这个场景有非常多细节,首先商品SKU会非常多,它们会有很大的相似性,包括SKU在货架上会有不同面的展示,比如正面背面,还有各种遮挡,或是会有各种新品、新包装,这些都需要我们快速去建模。因为我们是手机拍照模式,所以需要一个很开放的模式,需要适应不同图片的分别率,不同的尺寸,还要看到不同场景下商品陈列的密度,等等问题,所以我们专门开发出了“Retail-Net”。

——现在“智能货架洞察系统”的技术落地及普及度,合作方等信息可以透露一下吗?

郭怡适:ImageDT图匠数据成立了2年,2018年是我们整个产品打开局面的一年,我们的客户也开始了解我们、熟悉我们、选择我们,然后经过磨合,到全面地去推广使用我们的产品,最后也看到了我们产品的价值。现在我们的客户已经付给了奶粉、乳品、洗护饮料、食品、药品等大概十几个品类,主要都是品牌商,其他也有一小部分是零售商。目前整个落地都是一个非常好的状态,客户侧也已经得到了普及和价值的体现。

——从去年开始市场就一直是资本寒冬,这对图匠数据是否也造成了一些影响呢?

郭怡适:我们融资了2次,分别在2月和7月的时候融了PreA和A轮。资本寒冬对我们其实没有太大的影响,因为我们一直是根据业务的发展去进行融资。当我们有了第一个客户我们就做了PreA,然后又有了第二个、第三个客户。然后因为第一个客户服务得很好,验证了我们的模式,我们的团队也跟得上,所以又进行了A轮融资。总体而言,还是比较顺利的。

——2019年,图匠数据的发展规划是什么?

郭怡适:2019年,ImageDT图匠数据会更加专注,把现有客户的服务扎扎实实地做好,通过客户的口碑来树立和巩固我们的市场地位。同时,我们也会把技术这个护城河做高,为我们的客户创造价值。另外,我们在收入上也会做到有一个预计5到10倍的增长。