D-Lab携手百度AI给快消行业镀上智能外衣

人工智能发现实验室（UnileverDiscoveryAILab，简称D-Lab），是联合利华内部孵化的人工智能研发团队，在百度AI技术从运营、接触、到决策的全方位助力下，将前沿AI技术融入到现有的创意营销、市场洞察研究、精准投放中，使商家资质审核、消费者口碑分析等营销环节实现了智能化升级。 这种高效且高正确率的解决方案将一度繁琐的手动录入环节自动化。原本需要1-2个工作日的人工审核流程，在审核平台优化项目上线后缩短至几分钟，且支持7*24小时实时在线审核；节省了85%的商家资质审核人力成本，有效避免审核内容积压、优质商家合作延时等问题，提高了客户体验的同时提升了服务标准和运营效率。 消费者上传的小票图片往往是商品迭代升级的重要反馈渠道。而消费者上传的图片却来自不同的零售商渠道，这就存在着图片不清楚、小票主体不居中、商品信息格式不统一等问题，这些问题均会阻碍购物行为后有效信息的提取。 D-Lab在利用百度大脑通用票据识别技术后，与D-Lab自建的电商领域知识图谱结合，打造了购物小票信息提取系统。 具体实现过程如下： 第一步：D-Lab对小票图像进行一轮垃圾图像分类，剔除非小票图像； 第二步：利用百度大脑通用票据识别能力，提取相关文字信息； 第三步：通过D-Lab自建的电商领域知识图谱，对通用票据识别出的文字进行商品信息与地理位置信息的二次抽取，使其能够精准定位出小票图像中出现的产品品牌与品类、门店地理位置、门店所属区域等信息。 目前，该系统已经覆盖2000+品牌名称，原本需要1个工作日的人工审核流程，在购物小票信息提取系统上线后缩短至2秒，且支持7*24小时实时在线审核，单张小票成本缩减至原来的3%。 高效地挖掘用户在社交网络中的声音、快速把握用户的情感倾向变化，是很多产品研发部门亟待解决的问题。而对于实时了解产品口碑，智能监控舆情的难题，D-Lab利用百度大脑的评论观点抽取技术和情感倾向分析技术来解决。 借助百度大脑在美食领域的评论观点抽取技术，对饮食类语料进行挖掘与抽取，帮助分析师更快地找到语句中的观点信息，缩短了人工参与解析的时间，提高效能。 而情感倾向分析则基于深度学习技术和百度大数据，针对带有主观描述的中文文本，自动判定该文本的情感极性类别并给出相应的置信度。通过对社交媒体中的评论语料进行情感倾向分析，提升了业务需求方的品牌市场分析师搜寻优劣质内容的效率，快速把握用户的情感倾向变化。 D-Lab与百度AI展开深入合作，将多项核心AI技术落地企业内部，通过机器处理取代传统繁琐的人工来帮助提高企业运作与治理效率，同时节约了经营成本。 ——MarcoLi，联合利华一方数据中台负责人&D-Lab联合创始人 将人工智能贯穿于开店、销售、售后的全闭环，不仅为企业带来治理效率的提升，也在某种程度上打通了消费者与商家的沟通渠道，帮助扩大企业优秀产品的版图。 AI赋能各行各业的故事远未结束，欢迎进入了解更多百度大脑的应用案例。

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