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背景與挑戰

在線下零售場景中，無法對廣大客戶進行精準的個性化分析使得千人一面
由于不了解客戶習慣，無法對廣大客戶有準確的營銷推送且營銷內容模式化
由于無法掌握客戶的實際位置導致空間維度沒有重點，無法針對性推送
由于無法了解客戶的實時要求，時間維度沒有焦點，無法在客戶有需求時精準匹配
因此商家數字化轉型趨勢愈發明顯，亟需打通線上線下，用AI賦能場景，進行智慧門店升級

解決方案介紹

建設目標

AI賦能的會員計劃，助力銷售和品牌價值的提升，商家與消費者可以通過云從的賦能進行互動，開展不同的營銷活動，尋求個性化的消費體驗

方案概述

針對客單價高，客制化高，毛利率高，復購率高的線下零售場景，以多門店管理體系、營銷活動能力配置和消費券能力配置為基礎，結合會員轉化能力、會員卡配置能力、多維度數據分析能力并配置API對接能力、靈活支付網關能力、AI能力和增值服務能力，以達到解讀數據幫助零售商洞悉消費者，助力零售商與消費者進行個性化互動，獎勵并留住品牌最有價值會員，最終賦能新零售時代下的門店。

邏輯架構

方案優勢

銀行：打通銀行線上開戶、認證、營銷到線下支付的閉環；AI賦能銀行提供數字化升級解決方案服務客戶；增強銀行和商戶合作的粘性
大型購物中心：助力Mall建立更強大的運營數據中心；建立更強大的數據分析能力；提煉Mall的核心運營指標，輔助決策并驗證效果
零售中小商戶：掌握進店客群的屬性變化，對商鋪的業態選擇、品牌選擇起到指導作用；同時依此在內提供更加個性化的服務

技術支持

留言咨詢

OCR

云從科技Pixer-Anchor文本檢測算法，能夠在多版式、且具有復雜背景、陰影、折痕、印章、水印、串行、錯位等干擾的測試集上進行識別并結構化輸出文本信息，在ICDAR2015和2017 MLT中，分別在檢測準確率和檢測效率兩個維度上刷新世界紀錄，在多次銀行POC中取得第一名。
云從科技OCR自動訓練平臺，包括自動識別訓練算法、自動適配及重構算法、自動標注及校正算法、文本檢測及版式分析算法，語義理解及自動集成等技術，對圖片可以進行自動標注及自動訓練，在基本無數據的情況下可以生產出可用于真實環境下的文本識別模型，可以實現“邊訓練邊標注”。
人臉識別

基于云從科技原創的人臉識別算法，在人臉檢測、人臉比對、人臉1：N、人臉屬性等多方面，具有行業領先優勢。
雙模異構智能評分卡

云從科技在該領域的技術已實現多項重要功能突破：
可以實現特征的自動搜索和挖掘，人工僅需配置搜索策略，模型即可自動進行特征加工和篩選，找到有效的特征組合；
使用自動特征工程挖掘特征組合并對特征進行分箱，無需手工進行特征選擇和分箱調整。用戶只需手工定義模型參數的搜索范圍，算法即可自動搜索出該情況下最優的模型參數，實現自動調參；
使用決策樹進行特征提取，具有較強的非線性特征擬合能力，在多個數據集上的實驗表明，模型效果與 LGB、XGB 等基于決策樹算法的模型效果相當；
可以輸出每個特征及特征組合對應的風險值，可通過決策引擎進行部署。