據媒體近日報道，亞馬遜正在北美各地的配送中心采用人工智能模型Project PI，幫助配送中心檢測并標記產品問題，有效改善客戶體驗并減少退貨量。通過結合生成式AI和計算機視覺技術，Project PI能夠在產品到達客戶手中之前發現缺陷，例如破損或顏色、尺寸錯誤等問題；同時可以幫助平臺確定問題的根本原因，從而在上游采取預防措施，防止問題再次發生。

在運送給客戶前，產品會通過一個成像通道，Project PI會進行掃描并評估圖像，以檢測任何缺陷。檢測到問題后，該產品將被標記并暫停運送，以待進一步確認同類產品是否存在問題。亞馬遜員工會審查被標記的產品，決定該產品是否需要進入亞馬遜Second Chance網站以折價轉售、捐贈或用于其他用途。

Project PI已經幫助加強了北美多個配送中心的人工檢查，在其投入使用的站點，Project PI已證明能夠熟練地對每月通過隧道的數百萬件物品進行分類，并準確識別產品問題。該技術預計將在2024年擴展到更多站點。

Project PI是該公司利用人工智能創新應對氣候變化的眾多方式之一。運送有缺陷的商品可能會導致不必要的退貨，這會造成包裝浪費和額外運輸帶來的不必要的碳排放。

同時，亞馬遜正在利用生成式人工智能系統，調查導致負面客戶體驗的根本原因。該系統將審查客戶反饋，并分析從配送中心的Project PI和其他數據源拍攝的圖像，確認導致問題的原因，以此不斷改進。

這項技術還可以幫助亞馬遜的銷售合作伙伴，使缺陷數據更容易獲取。如果銷售合作伙伴不小心在產品上貼了錯誤尺寸的標簽，亞馬遜會通報問題，幫助其防止錯誤再次發生。亞馬遜商店60%以上的銷售額來自獨立賣家（其中大多數是中小型企業），他們為消費者提供大量優質產品、有競爭力的價格和便利。通過減少運送給客戶的缺陷產品數量，亞馬遜也減少了退貨的總數。