个性化消费时代，百度AI如何助力线下零售？

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在商品丰富的今天，个性化购物体验已经成为零售商的核心竞争力。

个性化服务的基本前提是对消费者有足够的了解。为此，零售商建立了强大的客户关系管理系统，并不断使用新技术收集和改善会员信息。但是如何将数据库中的信息与真实用户进行匹配呢？过去，我们需要随身携带会员卡进行信用卡验证。

当有很多卡片时，很难把它们整理出来，经常会发生卡片丢失而忘记携带的情况。然而，有了人脸识别技术，这个问题已经解决了。

近日，百度ai Open Platform与优诺公司达成深度合作，利用人脸识别获取会员信息，并与服务集成商cella共同为医药零售业出口智能药房解决方案。

产品策略比技术本身更重要。百度作为技术平台的出口商，为该方案提供了基本的技术能力。据雷锋说。该方案主要采用大规模、高精度的人脸检索技术(1: N人脸搜索)，以及完整的人脸注册、实时检测、捕获、识别等功能。基于人脸信息，它可以快速识别商店顾客是否是会员。

雷锋。com了解到，优诺股份采用了百度ai开放平台的通用人脸识别界面，并没有做特殊定制。目前，开放接口完全可以满足成员身份识别的主要场景。与技术本身相比，会员身份识别面临的更大挑战来自实际应用场景中的各种条件，如现场照明、商店中的障碍物、网络条件和摄像头角度等。百度对这些情况进行了深入调查，并对解决方案进行了许多优化。

例如，对于夜间强光和弱光，有必要确保摄像机处于正确的位置并且不背光；同时保证正常的室内照明。通过调整实际场景的产品策略，尽可能满足识别条件的要求。

据悉，百度的人脸识别技术处于世界领先地位，识别准确率超过99%。识别范围主要取决于摄像机能够捕捉到的最小人脸，同时考虑到清晰度、姿势、光照和其他条件的限制。不同的场景对摄像机有不同的要求。

开发者进入后，系统将在会员注册过程中收集会员的人脸信息，形成会员人脸数据库。通过在店内设置摄像头，整合会员身份识别方案，当消费者进入店内时，他们会自动实时捕捉消费者的面部，调用云面部识别界面，实时在会员面部数据库中搜索，准确识别会员身份，并实时反馈给商家的业务管理系统，实现业务联动。

人脸识别的过程可以分为两个步骤:前端捕获和后端识别。在前端，百度提供了一个离线sdk，可以实时检测、跟踪和捕获人脸信息，并做出一定的质量判断，以确保捕获的人脸图像可以用于识别和分析。之所以把人脸“捕获”过程放在前端，是为了保证人脸信息收集的效率和效果。人脸识别的“处理”过程是在百度的云中实现的。

优诺有限公司在全国拥有50多个合作伙伴，已被6000多个用户和4万多家药店认可，拥有600多万会员。这是一个巨大的人脸数据库。在云中，百度可以提供大规模的人脸检索能力，更快地完成一万级甚至上百万级的人脸检索，并在很短的时间内反馈识别结果。前端协作模式避免了增加人脸信息对识别速度的影响，也保证了识别效果。

百度也将保证整个过程的数据安全，只做大规模的特征比较和基本的“是或否”判断，判断完成后不做任何存储操作。人脸图像和会员信息完全属于优诺或终端药房。对于常客，业务方将根据业务需求设计自己的业务逻辑和产品解决方案，并决定是否存储人脸图像等信息。

当我第一次知道会员信息的时候应该吃什么药？哪种药效果最好？哪一个最适合你？这些是消费者走进药店时经常想到的主要问题。因为他们不知道顾客的病史，药房职员很难在第一时间给出准确的药物推荐。此外，药店或多或少存在服务人员知识和能力参差不齐、流动性大等问题，无法持续为顾客提供高质量的服务。

通过人脸识别方案，药店完全摆脱了跨区域和人员更换的限制，保证了服务质量标准的统一。从顾客走进药店的第一步开始，店员就可以为他们提供个性化服务。

会员进入商店后，他们首先被面部识别系统识别，然后销售人员提供贴心服务，如主动护理、合理用药和提醒药物注意事项；此外，我们将通过电话和短信向会员发送类别优惠券，这将大大提高业务效率和客户体验。

会员人脸识别是人工智能技术应用于零售业的一个良好开端，它克服了从技术到市场化的许多实际应用问题。未来，百度将为零售业引入更多的人工智能技术和解决方案，包括但不限于人脸识别。

下一站，付款吗？无人经营的便利店目前非常火爆，许多无人经营的便利店正试图利用人脸识别技术来识别顾客，实现“刷脸支付”。京东和阿里也在京东和肯德基推出了刷脸支付试点。未来有可能实现大规模的支付吗？

宇诺股份的冯介绍给了雷锋。(公开号码:雷锋。com)可以将药房的会员卡兑换为权益，例如，兑换积分可以扣除为现金；一些药店也推出了储值卡。过去，当顾客使用会员卡或储值卡进行支付或股权交换时，他们需要随身携带卡。但是现在有了人脸识别技术，系统可以通过人脸验证客户身份后完成交易和支付。换句话说，优诺股份的crm系统解决了企业内部的刷账问题。

目前，基于人脸的身份验证技术(如证人比对、离线活体检测等。)已经在许多领域商业化并被广泛使用，但是要真正支付刷牙的费用还有许多挑战。主要有三个方面:

首先，支付链接的应用需要更高的安全性

支付直接关系到用户的资金，而刷脸支付的商业使用意味着普通用户可以通过人脸识别进行支付。这就对识别技术的准确性、响应时间和安全性提出了很高的要求。与其他使用场景不同，如果支付过程中出现问题，将直接导致资金损失。

其次，离线场景比在线场景更复杂

与在手机上使用或在实验室场景中进行内部测试不同，商业真实应用场景复杂多变，这使得人脸识别技术更具挑战性。例如，白天和夜晚之间的光线差异会影响采集图像的质量；例如，因为用户的大小不同，他们面对固定相机的角度和姿势也不同。这将进一步增加识别的难度。

第三，开放的环境和公共设备更具挑战性

刷脸支付已经进入商业用途，使用场景是在一个开放的环境中，使用公共设备，用户可以完成支付，而不必为他们的手机付费。如何准确地识别自己，尤其是识别长相相似的人以防止误认，以及如何防止各种伪造和冒用人脸，将比在自己的手机上操作更加困难。

目前，京东和阿里的人脸支付试点都采用人脸识别+手机号码验证的形式。一方面，这是为了确定消费者的支付意愿(以防止意外触摸)，另一方面，它也被用作一种补充安全手段。可以看出，仅仅通过人脸识别来解决支付问题仍然需要时间。

但是，可以肯定的是，随着人脸识别的日益普及，人脸信息将成为每个人的自然身份，这不仅为企业提供了更丰富的服务基础，也为客户提供了更便捷的权益证明。

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