Shoptalk 2019 – del 1

Under några dagar i mars besökte vi som är Affärsutvecklare på 3bits Shoptalk i Las Vegas. Shoptalk är en gigantisk konferens för detaljhandeln som hålls varje år i USA. Några av talarna kom från Amazon, Dollar Shave Club, GAP och Macy’s.

Förutom talarna på huvudscenen så fanns det fem olika spår med sessioner på konferensen. I några av sessionerna var det 3-4 talare som delade på 45 minuter för att dela med sig av sin information på en översiktlig nivå. De fem spåren har lite olika inriktningar. Ett av spåren handlade mycket om AI, nedan följer lite information om de produkter och lösningar som jag tyckte var intressanta.

Orbital insight

Orbital insight är ett analysföretag som kombinerar data från satellitbilder och mobiltelefoner och kan på så sätt se hur både fordon och fotgängare rör sig i ett område. Om man i analysen t ex ser att ett café tappar kunder trots att trafik från både fotgängare och fordon ökat i området så kan man dra slutsatsen att man behöver göra något för att vända trenden. James Crawford på Orbital insight säger sig till och med kunna förutse butikers aktiekurs baserat på antalet bilar på parkeringen.

Andra användningsområden som nämndes var att man kan göra prognoser på när vägar behöver renoveras baserat på antal fordon.

Syte

Syte bygger bland annat en lösning för avancerad bildsök som man kan integrera på sin e-handelssajt. Lihi Pinto Fryman på Syte säger att det kan gå att göra på 24 timmar. När man integrerat lösningen kan kunderna söka med bilder direkt från telefonens kamera, uppladdade bilder eller kanske från en skärmdump av någon produkt man hittat någonstans på nätet. De produkter på e-handelssajten som matchar den uppladdade bilden visuellt visas upp som köpalternativ för kunden.

Facefirst

Facefirst jobbar med avancerad ansiktsigenkänning och nämner olika användningsområden.

Ett område där företagets teknik används är för övervakning för att förebygga brott genom att snabbt kunna identifiera kända brottslingar.

Ett annat område är kundupplevelse med personalisering i butiken. Som exempel så kan man känna igen när en trogen kund kommer in i butiken och agera t ex genom att skicka SMS med ett personligt erbjudande. Det går också att läsa av personens sinnesstämning vilket gör att man kan agera på olika sätt utifrån om kunden verkar glad eller arg.

Användningsområden på sikt kan vara att betala genom att identifiera sig med sitt ansikte, men detta kommer antagligen även att innefatta någon typ av tvåvägsautentisering.

Man säger sig kunna matcha ett ansikte mot hela USAs befolkning (327 miljoner) på mindre än en sekund vilket är ca 30 gånger bättre än vad som var möjligt så sent som 2017. Träffsäkerheten ligger på 99,8 % enligt Peter Trepp på Facefirst.

I den andra delen från Shoptalk kommer min kollega Peter berätta mer om insikterna om AI och Machine Learning på konferensen.