David Woollard, CTO ve Standard AI – Rozhovorová série

David Woollard je Chief Technology Officer (CTO) ve Standard AI. Je to veterán technologického průmyslu s více než 20 lety zkušeností, pracoval pro společnosti jako Samsung a NASA a jako podnikatel v raných i pozdních fázích startupů. Má doktorát z počítačových věd, specializující se na software architektury pro high-performance computing.

Standard AI nabízí bezprecedentní přesné přehledy o chování zákazníků, výkonu produktů a provozních činnostech obchodů.

Můžete sdílet svou cestu od práce v Jet Propulsion Laboratory NASA až po pozici CTO ve Standard AI?

Když jsem pracoval v Jet Propulsion Laboratory, moje práce se zaměřovala především na správu velkých dat pro mise NASA. Pracoval jsem s úžasnými vědci a inženýry, kteří mě učili, jak provádět výzkum z vesmíru. Nejenže jsem se много naučil o datové vědě, ale také o řízení velkých projektů, vyvažování rizik a chyb a navrhování softwarových systémů. Moje doktorská práce na University of Southern California se týkala softwarových architektur pro high-performance computing, a já jsem mohl vidět aplikaci této výzkumu přímo.

Ačkoli jsem se mnoho naučil během svého pobytu tam, chtěl jsem také pracovat na věcech, které jsou více hmotné pro lidi. Když jsem opustil JPL, připojil jsem se k přátelovi, který založil startup ve streamování videa jako jeden z prvních zaměstnanců. Byl jsem od začátku okouzlen budováním spotřebitelských zkušeností a startupů obecně, které mi připadaly jako přestávka od mé předchozí kariéry. Když jsem dostal šanci připojit se ke Standardu, byl jsem přitahován kombinací tvrdých vědeckých problémů v AI a počítačovém vidění, které jsem miloval na začátku své kariéry, a hmotných spotřebitelských zkušeností, které jsem považoval za nejuspokojivější.

Co motivovalo změnu zaměření Standard AI z autonomních řešení pro checkout na širší aplikace AI v maloobchodě?

Standard AI byl založen před sedmi lety s cílem přivést autonomní checkout na trh. Zatímco jsme dosáhli úspěchu v dodání nejlepšího řešení pro autonomní checkout a spuštění autonomních obchodů, nakonec jsme zjistili, že přijetí uživatelů bylo pomalejší, než se očekávalo, a v důsledku toho návratnost investic nebyla pro maloobchodníky dostatečná.

Současně jsme si uvědomili, že existuje řada problémů, které maloobchodníci zažívají, a které můžeme vyřešit prostřednictvím stejné základní technologie. Tato obnovená pozornost na provozní přehledy a zlepšení umožnila Standardu dodávat přímou návratnost investic maloobchodníkům, kteří hledají příležitosti ke zlepšení svých efektivností, aby kompenzovali dopady inflace a zvýšených nákladů na pracovní sílu.

Jak technologie počítačového vidění Standard AI sleduje interakce zákazníků s takovou vysokou přesností bez použití rozpoznávání obličeje?

Platforma VISION od Standardu je navržena tak, aby sledovala zákazníky v reálném prostoru analýzou videa z kamer nad hlavou v obchodě, rozlišováním mezi lidmi a jinými prvky ve videu a odhadem postoje nebo skeletální struktury každého člověka. Díky pohledu na více kamer současně můžeme rekonstruovat 3D pochopení prostoru, stejně jako to děláme našimi dvěma očima. Protože máme velmi přesná měření polohy každé kamery, můžeme rekonstruovat polohu, orientaci a dokonce i umístění rukou zákazníka s vysokou přesností. V kombinaci s pokročilými mapovacími algoritmy můžeme určit pohyb zákazníka a interakci s produkty s 99% přesností.

Jak Standard AI zajišťuje soukromí zákazníků při shromažďování a analýze dat?

Na rozdíl od jiných sledovacích systémů, které používají rozpoznávání obličeje k identifikaci zákazníků mezi dvěma různými videostreamy, když Standard určuje postoje zákazníků, používáme pouze strukturální informace a prostorovou geometrii. V žádném okamžiku se systém sledování Standardu nezaměřuje na biometrická data zákazníků, která lze použít pro identifikaci, jako je obličej zákazníka. Jinými slovy, nevíme, kdo je zákazník, ale víme, jak zákazníci pohybují skrz obchod.

Jaké jsou některé z nejvýznamnějších přehledů, které maloobchodníci mohou získat pomocí platformy VISION od Standard AI?

Maloobchodníci mohou získat řadu přehledů pomocí platformy VISION. Nejvýznamněji jsou maloobchodníci schopni získat lepší pochopení toho, jak zákazníci pohybují skrz jejich prostor a interagují s produkty. Zatímco jiné řešení poskytují základní pochopení objemu provozu v konkrétní části obchodu, Standard zaznamenává individuální cestu každého zákazníka a může rozlišovat mezi zákazníky a zaměstnanci obchodu, aby poskytl lepší účetnictví nejen provozu a zdržení, ale také konkrétního chování zákazníků, kteří kupují produkty.

Jak mohou předpovědní přehledy z platformy VISION transformovat marketingové a merchandisingové strategie pro maloobchodníky?

Protože Standard vytváří plnou digitální repliku obchodu, včetně fyzického prostoru (jako umístění regálů) a pohybů zákazníků, máme bohatý datový soubor, ze kterého můžeme stavět předpovědní modely, aby simulovaly pohyb v obchodě při fyzických změnách (jako aktualizace merchandisingu a resetů), stejně jako předpovídané interakce zákazníků na základě jejich pohybu skrz obchod. Tyto předpovědní modely umožňují maloobchodníkům experimentovat a ověřovat změny merchandisingu bez nutnosti investovat do nákladných fyzických aktualizací a dlouhých období experimentování v obchodě. Kromě toho mohou dojmy z výkonu produktů a interakcí informovat umístění produktů na regálech nebo konci regálů. Celkově to může pomoci prioritizovat výdaje a přinést větší návratnost.

Můžete poskytnout příklady, jak nabídky v reálném čase na základě předpověděných cest zákazníků ovlivnily prodej v pilotních testech?

Zatímco Standard nevyvíjí samotné promoční systémy, které používají maloobchodníci, můžeme použít naše pochopení pohybu zákazníků a našich předpovědí interakcí s produkty, aby maloobchodníci mohli pochopit úmysl zákazníka a poskytnout hluboce významné a včasné nabídky místo obecných nabídek nebo doporučení založených pouze na předchozích nákupech. Doporučení založená na chování zákazníků v obchodě umožňují zohlednit sezónnost, dostupnost a úmysl, všechny tyto faktory se překlápějí do více účinného promočního zisku.

Jaké byly výsledky pilotního testu sledování tabáku a jak ovlivnily zúčastněné značky?

Už během jednoho dne pilotního testu u jednoho maloobchodníka jsme byli schopni detekovat krádež tabákových produktů a upozornit na to maloobchodníka, aby provedl nápravná opatření. Na delší dobu jsme byli schopni spolupracovat s maloobchodníky, aby detekovali nejen fyzickou krádež, ale také zneužívání akcí a problémy s dodržováním předpisů, které mají významný dopad nejen na maloobchodníky, ale také na tabákové značky, které financují tyto akce a vynakládají značné prostředky na zajištění dodržování předpisů ručně. Například jsme také mohli pozorovat, co se stane, když je první volba zákazníka vyprodána; polovina zákazníků si vybrala jiný produkt z rodiny, ale téměř čtvrtina nic nekoupila. To je potenciálně mnoho ztracených příjmů, které by mohly být vyřešeny, kdyby byly odhaleny dříve. Protože naše platforma VISION je vždy aktivní, stala se prodloužením prodejních týmů tabákových značek, schopných vidět (a upozorňovat na) aktuální stav každého obchodu v celém nebo v flotile maloobchodníků kdykoli.

Jaké jsou největší výzvy, kterým jste čelili při implementaci řešení AI v fyzickém maloobchodě, a jak jste je překonali?

Práce v maloobchodním prostředí přinesla řadu výzev. Nejenže jsme museli vyvinout systémy, které jsou odolné vůči problémům, které jsou běžné ve fyzickém světě (jako posun kamery, změny v obchodě a hardwarové selhání), ale také jsme vyvinuli procesy, které jsou kompatibilní s maloobchodními operacemi. Například s nedávnými letními olympijskými hrami mnoho výrobců spotřebního zboží změnilo balení, aby propagovalo Paříž 2024. Protože vizuálně identifikujeme SKU podle balení, museli jsme vyvinout systémy, které jsou schopné označit a zpracovat tyto změny balení.

Od začátku si Standard zvolil technické implementace, které budou fungovat s procesy maloobchodníků, místo aby měnil stávající procesy, aby vyhovovaly našim požadavkům. Obchody, které používají naši platformu VISION, fungují stejně jako dříve, bez jakýchkoli změn fyzického merchandisingu nebo složitých a nákladných fyzických retrofitů (jako je zavedení senzorů na regálech).

Jak vidíte roli AI v maloobchodním sektoru vyvíjet v příštím desetiletí?

Dumám, že jsme teprve začaliscratchovat povrch digitální transformace, kterou AI bude pohánět u maloobchodníků v příštích letech. Zatímco AI je dnes většinou synonymem pro velké jazykové modely a maloobchodníci přemýšlejí o své AI strategii, věříme, že AI bude v blízké budoucnosti základní technologií, nikoli strategií sama o sobě. Systémy jako platforma VISION od Standardu odemykají bezprecedentní přehledy pro maloobchodníky a umožňují jim odemknout bohaté informace ve videu, které již zachycují. Tyto typy provozních zlepšení, které můžeme dodat, budou tvořit základ strategií maloobchodníků pro zlepšení provozní efektivity a zlepšení marží, aniž by museli přenášet náklady na spotřebitele.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Standard AI.