Трансформация розничной торговли с ИИ

Снижение товарных потерь. Рост дохода.
Оптимизация управления.

Ведущие розничные компании используют ИИ, чтобы сократить товарные потери, улучшить прогнозирование, автоматизировать логистику складов, проводить рекламные акции в магазинах, определять ценообразование в реальном времени, предоставлять персонализированные рекомендации и высочайшее качество обслуживания как в магазинах, так и онлайн.

  • <span style=

    Умные
    магазиныs

  • <span style=

    Прогнозирование и
    управление
    запасами

  • <span style=

    Логистика
    складов

  • <span style=

    Рекомендательные
    системы и
    визуальный поиск

  • <span style=

    Разговорный
    ИИ

Умные магазины

Умные магазины

Используя данные с камер и датчиков, розничные компании используют ИИ, чтобы сократить товарные потери, предотвращать ситуации отсутствия товара и получить наглядное представление о поведении покупателей. Та же самая инфраструктура может обеспечить более быструю оплату товара. Узнайте о пяти сценариях использования ИИ для создания умных магазинов: обеспечение общественной безопасности, защита товаров, анализ данных, автоматизация процессов и работа магазинов.

Прогнозирование и управление запасами

Прогнозирование и управление запасами

ИИ улучшает прогнозирование спроса и управление запасами. Для прогнозирования спроса используются данные из различных источников, чтобы обеспечить своевременное наличие нужных товаров в магазине. ​

Использование машинного обучения для более точного прогнозирования позволяет оптимизировать цепочку поставок.

Эффективное прогнозирование учитывает не только демографические данные и местоположение. Множество внешних факторов, таких как погодные условия или проведение спортивных мероприятий, могут также повлиять на спрос. Используя программные библиотеки GPU-ускорения NVIDIA RAPIDS™, розничные компании могут ускорить тренировку алгоритмов машинного обучения до 20 раз. Это означает, что они могут использовать больше данных и быстрее обрабатывать их с более высокой точностью. ​

 
 
 
Walmart улучшает прогнозирование

Walmart улучшает прогнозирование

Например, Walmart тренирует алгоритмы машинного обучения в 20 раз быстрее с RAPIDS, открытыми библиотеками машинного обучения и обработки данных. RAPIDS создана на базе CUDA-X AI™ и использует возможности графических процессоров NVIDIA. Решение позволило Walmart эффективно доставлять нужные продукты в магазины, реагировать на тенденции в реальном времени и значительно снизить расходы на управление запасами.

Как Walmart улучшает прогнозирование
 
ИИ в логистике складов

ИИ в логистике складов

Логистика складов — это искусство оптимизации, интеграции, автоматизации и управления потоком продуктов в пунктах обработки заказов или распределительных центрах. Комбинация решений NVIDIA на базе ИИ для интеллектуального видеоанализа (IVA), робототехники, автоматизации и управления цепочками поставок позволяет повысить эффективность работу и производительность.

ИИ на базе GPU обеспечивает более «умную» работу, принимая во внимание физические и виртуальные свойства для повышения производительности и точности в реальном времени. Обрабатывающие заказы роботы могут учитывать все переменные для принятия решений и адаптироваться по мере изменения ситуации. Благодаря автоматическим отчетам они оптимизируют маршруты, обеспечивая сквозной контроль и повышенную точность результатов при сборке, упаковке и доставке заказов.

Recommendation and Visual Search

Рекомендательные системы и визуальный поиск


Понимание поведения покупателей чрезвычайно важно для розничных компаний, стремящихся к развитию. Приложения ИИ на основе видеоанализа могут обеспечить в магазинах такой же уровень понимания поведения покупателей, что и онлайн.

Зная популярные проходы в магазинах, время пребывания и демографические данные, розничные компании могут улучшить мерчендайзинг и проводить рекламные акции в реальном времени, чтобы повысить доход и обеспечить наилучшие возможности.

Для электронной коммерции компании используют алгоритмы машинного и глубокого обучения на базе GPU для более быстрых и точных рекомендательных систем, которые могут повысить доход на 60%.

Разговорный ИИ

Разговорный ИИ


Алгоритмы обработки естественных языков (NLP) помогают компаниям персонализировать работу с клиентами и повышать качество обслуживания. Они также используются для компиляции и анализа данных о потребителях для извлечения ценной информации. NVIDIA обеспечивает разговорный ИИ благодаря оптимизации тренировки и инференса BERT, популярной модели для обработки языка.

NVIDIA Jarvis — это платформа для создания и развертывания приложений ИИ, которые объединяют модели глубокого обучения для распознавания и синтеза речи, понимания языка и зрения. Jarvis работает на  стеке NVIDIA EGX, который совместим со всей доступной инфраструктурой Kubernetes.

Занимайтесь любимым делом в любом месте.

По мере того как мир переходит на удаленную работу, потребительские тенденции также меняются, и ИТ-менеджерам, специалистам по data science и другим сотрудникам в розничной сфере приходится соответствовать им. Узнайте, как аппаратные решения на базе GPU и ПО для виртуализации помогают провести цифровую трансформацию в компании и идти в ногу с изменениями в мире.

Читать брошюру: Удаленная работа в розничной торговле

Перейти на страницу: Удаленная работа с NVIDIA

НОВАТОРСКИЕ СТАРТАПЫ В РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛЕ

Эти разработчики создали инновационные и эффективные решения для розничной торговли. В рамках программы Inception, инкубатора стартапов NVIDIA, они разработали революционные инструменты ИИ на базе GPU для розничной торговли. Inception призвана поддержать экосистему предпринимателей, обеспечивая стартапам доступ к широкой сети авторитетных экспертов в области глубокого обучения. Узнайте больше о самых инновационных приложениях четвертой промышленной революции.  

Deep North: Улучшение обслуживания в магазинах при помощи данных ИИ

Deep North: Улучшение обслуживания в магазинах при помощи данных ИИ

Deep North помогает офлайн-магазинам и торговым центрам вернуть поток покупателей из онлайн-среды благодаря более качественному обслуживанию.

Malong Technologies: классификация неразмеченных изображений

Malong Technologies: классификация неразмеченных изображений

Malong повышает эффективность и использует интеллектуальный видеоанализ, чтобы снизить товарные потери и улучшить самообслуживание в магазинах.

ИИ-решения для торговли: от периферийных устройств до дата-центра и облака

ИИ в реальном времени на границе сети

ИИ в реальном времени на границе сети

Решения NVIDIA предназначены для сбора и анализа непрерывных потоков данных на периферийных устройствах. Вычисления для ИИ полностью выполняются в магазине, что позволяет в реальном времени получать уведомления о товарных потерях, статистику и предпочтения покупателей, а также другие данные.

Розничная торговля становится интеллектуальной благодаря современным возможностям ИИ и платформе NVIDIA EGX, которая обеспечивает ускоренные вычисления в магазине.

Производительные вычисления для дата-центров

Производительные вычисления для дата-центров

Вычислительная платформа NVIDIA Tesla на базе GPU значительно ускоряет тренировку моделей глубокого и машинного обучения, чтобы обеспечить результаты, невозможные прежде. Графические процессоры Tesla предназначены для любых решений: от периферийных устройств до дата-центров. Они призваны ускорить тренировку ИИ-моделей и доступны у всех основных производителей компьютерных систем и серверов.

Графические процессоры также доступны в системах NVIDIA DGX, которые оснащены программным стеком DGX для быстрого развертывания ИИ и отвечают задачам разработчиков глубокого и машинного обучения.

Демократизация: от дата-центра до облака

Демократизация: от дата-центра до облака

Графические процессоры NVIDIA доступны на всех основных облачных платформах во всем мире, а репозиторий NGC содержит ускоренные контейнеры ПО для упрощения развертывания, в том числе на платформах глубокого обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, MXNet и других. Приложение NVIDIA Metropolis также доступно на облачной платформе, полностью интегрировано с Azure IoT Edge и скоро будет интегрировано с AWS IoT Green Grass.

Библиотеки программного обеспечения и SDK NVIDIA создают масштабируемое решение, которое позволяет осуществлять инференс и вычисления для ИИ в облаке, на серверах или периферийных устройствах. SDK содержат NVIDIA JetPack™ для встраиваемых систем, DeepStream для интеллектуального видеоанализа, NVIDIA Isaac™ для робототехники, NVIDIA TensorRT™ для инференса, набор инструментов Transfer Learning для настройки глубоких нейронных сетей (DNN), NGC для контейнеров и программного обеспечения для ИИ и другие инструменты.

Подпишитесь на новостную рассылку NVIDIA по решениям для розничной торговли.