Искусственный интеллект для интернет магазинов и электронной коммерции

2020. Facebook представила ИИ-инструмент для распознавания товаров на фотографиях



Facebook запустила инструмент GrokNet, который может определять разные категории товаров на фотографии с помощью технологий искусственного интеллекта. Он распознаёт десятки тысяч разных атрибутов, например, бренды, цвета, размер. Этот инструмент уже интегрирован в торговую площадку Facebook Marketplace — с его помощью пользователи могут быстро создавать описание товара. Например, когда продавец загружает фотографию своего дивана, сайт предлагает указать характеристики «чёрный», «кожа», «секционный диван». ИИ-система «училась» распознавать изображения на базе, которая включает около 100 млн пользовательских фотографий в Marketplace.


2016. Wix запустил сервис для создания сайтов с помощью искусственного интеллекта


Wix, один из самых популярных в мире онлайн конструкторов сайтов, за 10 лет своего существования накопил кучу данных о предпочтениях пользователей в создании бизнес-сайтов. И теперь - встроил в свой сервис искусственный интеллект, который (используя эти знания) поможет любому пользователю (без знания веб-дизайна и даже без креативных идей) создать красивый сайт. Достаточно ввести название своей компании, тип бизнеса, пожелания по специальным функциям вроде онлайн-бронирования, а также местоположение и предпочтения по дизайну. Затем сервис предложит вам варианты дизайна и дополнительные функции (к примеру, отзывы или интернет-магазин). Если предложенный дизайн вас не устраивает, то в изначальные параметры можно внести корретировки или самому подправить конечный вариант.


2016. Sift Science - сервис защиты от фрода на основе машинного обучения


Онлайн торговцы теряют миллионы из-за фрода (оплат ворованными и поддельными банковскими картами, которые приходится возвращать обратно, когда товар уже отгружен). Поэтому уже давно распространение получили системы антифрода, которые определяют вероятность несанкционированной покупки по различным параметрам (страна, эмитент, данные покупателя, историю его активности на сайте...). Имея большую базу с историей хороших/плохих покупателей можно определить вероятность фрода. И это задача, с которой лучше всего может справиться машинное обучение. Именно такую систему и реализовал американский стартап Sift Science. Стартап был создан в 2011 в инкубаторе Y Combinator. На сегодняшний день - это прибыльный бизнес с тысячами клиентов.

2015. Стартап Deepomatic получил $1.4 млн на распознавание одежды на картинках



Французский стартап Deepomatic получил $1.4 млн инвестиций от Alven Capital и нескольких бизнес-ангелов на развитие своей технологии компьютерного зрения, которая специализирована на распознавании элементов одежды. Идея в том, чтобы дополнять картинки с модной одеждой e-commerce ссылками. Например, вам понравились туфельки на девушке, изображенной на картинке - вы кликаете и попадаете на страничку интернет-магазина, где продаются эти туфли.