《金卡生活》杂志
中国银联 主管主办
理论研究 实务探讨
2019年是零售科技应用落地的一年，“无人化”技术自2016年12月美国亚马逊试水“AmazonGo”开始，时至今日，承载着前端AI等技术的“智慧便利店”成为众多资本涉足智慧零售生态的“问路石”。作为一家以“支付”见长的服务机构，银联商务以“综合支付 信息服务”双轮驱动，除了深入到各地智慧城市建设的实践工作中，围绕“支付 ”所延伸的普惠金融等系列解决方案逐渐释放价值和优势外，更是加速在创新技术及其应用领域中的深耕细作，响应数字中国建设，以最前沿的技术启动“悦便利”智慧便利店，让智慧便利店“不止无人，不止步于无人”，由智慧零售领域开始，向更广阔的智慧生态探索。
用技术触达B、C端：
让零售更有智慧给市场更多机会
在确定启动智慧便利店项目前，银联商务产品创新部对市场进行了调研，调研结果显示当前智慧便利店业态尚处于探索阶段，对于技术路线和运营模式有些不同，而恰是技术及模式决定了店铺的投入成本、运营成本、损耗成本等因素，同时一定程度决定了经营风险以及未来的发展。“技术是智慧便利店最为重要的核心，也是与有人便利店最大的区别。选对了技术，才能真正发挥降低成本提高效率的作用，并且实实在在地提升用户体验……”产品创新部负责人通过银联商务智慧便利店“悦便利”两年多的项目实践过程道出了智慧便利店和技术的关系。
智慧便利的主要应用技术
智慧便利店最重要的是提高效率，并不是要彻底“消除”所有人工环节，其意义是将线下场景数字化、提升运营效率、实现精准营销，并通过提供更便捷的结账方式提升用户体验。目前市场上的智慧便利店所利用的主要技术大体为条形码技术、RFID技术以及人工智能技术。
司空见惯的条形码技术。使用条形码解决方案其实是目前大多数传统便利店的首选，进入智慧便利店领域后，这种解决方案就要求顾客用手机或结算台等设备自助扫描商品条形码，但这种方式看似实现无人，实际上仅仅是将收银员的工作转嫁到顾客身上，无论是从创新角度还是用户体验度来说，都显得差强人意，实际效率并未得到提升。
后来居上的RFID技术。RFID俗称射频识别，是20世纪90年代兴起的一种非接触式的自动识别技术。其实，日常生活中常见的ETC电子不停车收费系统就是基于RFID技术实现的。因此，RFID技术发展至今相对比较成熟，所以许多智慧便利店启用该技术。但在实际运营中，RFID技术由于自身的“短板”，从侧面印证其并不适合投身于以“高科技”为标签的智慧便利店。
第一，RFID标签作为自动识别结算渠道，本应节省商户的人工成本，但却需要人工逐个张贴，不仅没有节省成本不说，还造成了时间成本的浪费，其效率甚至低于条形码技术。
第二，RFID标签本身就产生了成本，大量的标签使用，已经有形地为商户增加了运营成本。
第三，由于RFID标签对金属和液体等介质比较敏感，这就导致其会在这类商品包装上不能被识别或识别率非常低，消费者结账时会出现无法识别的情况。第四，由于人工张贴的特点，也成为其货损率的原因之一，那就是可以人为破坏，甚至用金属物体遮挡RFID标签就都可以“瞒”过射频识别系统，防盗作用十分有限，会给商家造成一定的损失。
名符其实的人工智能技术。一项技术的短板会推动另外一项技术的完善，随着人工智能技术的日趋成熟，其应用领域也日渐丰富，在追求购物体验的零售领域更是有了发挥的空间。人工智能技术应用于智慧便利店也是从有结算台的1.0解决方案迅速向无结算台的2.0无感支付解决方案完成了升级。比如，同样是应用结算台，和使用条形码或RFID不同的是，使用人工智能技术的结算台是通过视觉识别或生物识别来判断顾客所购商品并完成结算的。而无结算台的方式，正是亚马逊智慧便利店和银联商务“悦便利”智慧便利店所使用的方式，其显著特点可以说是真正实现了拿了就走的“无感”支付购物方式。
银联商务启用三大技术
实现更智慧的消费场景
银联商务的智慧便利店主要是基于三套核心的神经网络的算法。第一套是人的识别，靠摄像头捕捉消费者入店的账户跟特征值，包括人脸、身高、体态等信息，与账户绑定；第二套是针对所有商品的计算机视觉学习，让计算机记住商品特征；第三套算法就是人和物的交互，计算机把原有的人货物行为数字化，记录分析消费者拿起放下这些动作的识别，然后把这些非结构化的数据变成结构化的数据定位，再加上重力传感器二次校验的过程，这样即便你在智慧便利店里拧开饮料瓶喝一口放回或者放在包里，系统也会自动识别加双重校验后完成扣款。
三大技术的实体下沉打造银商“资源包”。从技术上讲，银联商务选择的人工智能技术模式主要为计算机视觉、深度学习算法和传感器融合技术，这三项技术也是当下最热门的前沿技术。“从技术层面来讲，智慧便利店主要由机器学习平台、计算机视觉分析以及应用层几部分构成。”产品创新部的产品经理向《金卡生活》详细介绍道。
首先，是机器学习平台，由于在便利店场景中消费者购买行为复杂，识别难度大，又因为与支付挂钩，对准确性的要求极高，基于深度学习算法的机器学习平台通过摄入各种数据来训练，为智慧便利店做好数据的支撑。
其次，是计算机视觉技术完成进入便利店的人体追踪，本质上是针对人的感知，从一个消费者进入闸机开始，至取放商品，到其离开商店的整个过程，需要做到全部流程的跟踪，过程中不能跟丢或跟错。这就对计算机的计算能力有很高的要求，因此在此环节中服务器和通讯信息速度显得尤为重要。
还有涉及到融合传感器数据的计算，银联商务的智慧便利店中所使用的压力传感器用来表示商品的位置和状态，为用户的行为提供数据。
最后，应用层主要是针对B端商户服务，包括商务服务平台和几个客户端。其中，商户的营销存管理、单店的管理、各个店统一入账的管理、交易通知管理、加盟店的模式等信息及数据都在商户服务平台上。另外就是给到商户管理开放C端支付渠道的选择权，还可以输出到商户自己的管理平台上，在这里“银联商务”App就相当于一个资源包。
承上启下的智能识别。由于整个购物环节中对消费者消费行为的识别能力关系到最终支付环节的正确率，因此识别环节在智慧便利店尤为重要。在消费者进门后，智慧便利店的摄像头就开始识别顾客体态步态及热成像等生物特征，并将此作为生物ID和账户连接。顾客购物时，主要通过货架上方的摄像头和货架上的重力传感器记录判断顾客所购商品。
在这识别过程中，银联商务的“悦便利”智慧便利店采用多摄像机头顶阵列方案，解决了其时间同步、空间标定、安装施工难度大等一系列难题，从视觉方案角度最大可能地保证了人体跟踪效果。它是基于深度学习加计算机视觉，消费者的消费行为都是经过计算机深度学习平台学习完之后进行验证，下一次就会识别。银联商务产品经理指着“悦便利”上方的摄像头说：“这家店里主要是布置了大概20个左右的摄像头，这种摄像头大概有三种，第一种就是箱式摄像头，它就是打点，把整个环境变成一个平面图，控制所有的位置，就像一个坐标一样，把平面的打成一个XY的平面图坐标；第二种摄像头用于捕捉消费者行为；第三种圆形摄像头用于捕捉全场景。”
人、货、场三要素。人的话自然是指消费者，“悦便利”智慧便利店中的货架则包括普通货架、风幕柜、双门冷柜、挂钩等多种形式，主要采用重力传感器技术，场中外围设备主要是闸机、摄像头和服务器，服务器解决网络问题，全量视频数据保持在本地服务器，关键特征数据上传至视觉云，如果5G网络普及后可以将数据直接传到云。
“首先，人与货其实是通过行为分析和货场综合分析技术，B端商户能在后台查看到顾客在店行为数据、移动轨迹记录，如货品拿取、放回、触碰，或者在柜台前的停留时间，通过大数据分析这些顾客的潜在消费数据，商家可充分了解到顾客的消费喜好、注意力焦点，据此调整店内货物风格、品类、价格。这些看似简单却需要大量记忆的工作，机器天然具备优势。
“其次，人与场则是通过对进店人员身份进行识别，在智慧便利店中可联动门禁，实现会员身份识别分析，后续产品在更完善之后还可以关联用户的消费喜好，帮助B端商户锁定目标客群。在货与场方面，就利用计算机视觉技术根据消费者综合消费数据，为不同的场景匹配合适的货品。”产品创新部产品经理对此作了详细的解释。
智能的应用全面服务B、C端
在互联网上，用户每一次点击、浏览，每一次购买行为、评论、留言等代表着他的偏好，这些数据积累起来具有极大的价值，但是这一切都是发生在线上，线下的行为数据还是在冰山之下。过往的零售商每天只知道卖了多少香蕉、多少猪肉，但不知道具体是谁买的。线下场景中商家很难能够像线上一样直观地看到消费者浏览商品或购买记录等行为数据，但是如果通过智能感知网络实现了物理世界的数据化、结构化之后，零售业想象空间是巨大的。智慧便利店中的多重人工智能技术，让计算机具备了识别人、识别场景的能力，可以更高效地调动和应用线下数据。
计算机控制能力，永远比人要更可靠得多。谈到差错率产品负责人说：“根据现在运营店面的情况，可以看到差错率大概平均在千分之二左右，这其中还包括同事做的各种‘暴力测试’，比如撕开包装、把商品直接扔出闸门等行为，来测试是否会扣除消费金额。还有一些专门做视频解析和图像识别的GPU的云，如果消费者需要退货，运营方会根据视频数据确定消费行为。”
人数限定是为C端提供最佳体验。因为计算机依赖于带宽，速度自然有一定的限定，针对此“悦便利”是通过限定人数来提高购物体验，产品负责人作了进一步的说明：“如果便利店的消费者比较多，那么对计算机的计算能力的要求就更高，因为对1个人的数据计算分析可能只要20秒，但对10个人的计算分析可能需要2分钟，所以每一个智慧便利店都是根据面积限定进店人数。比如现在所在的这个店，不到20平方米，所以限定同时进去五个人，第六个人刷二维码后闸门是不开的，要等有人出来后才会放行。因为，产品需要计算机运算的速度达到一个大家能认为相对比较好的购物体验。”
客户端触达B端智慧管理。银联商务App作为后台针对B端可以实时了解商品情况。当笔者将货架A上的商品故意放到货架B上时，该App立即警示报错，而将错放的商品归位后，该客户端也立即更新了商品的数量。这对于B端商户管理运营帮助非常大。
一是实现仓储优化。通过物联网网络的数据传输从而生成出入库的详细清单，完成出入库自动识别，达到自动化管理出入库的目的。通过实时采集仓库内的货物信息，自动获取物品数量、位置信息，进行自动化盘点货物，达到合理控制库存的目的，提高仓储效率。
二是实现消费分析。通过采集消费者的购物数据，上传到数据平台进行消费分析，了解新消费诉求，向消费者提供贴心的个性化服务和方便灵活的交付体验。实现自动结转、优化布局、客户跟踪、实时个性化促销、库存优化等功能，提升门店消费体验。
“银联商务App还可以帮助B端商户快速上架商品，如果是新商品在上架前在客户端读取数据存入数据库即可，后续只要是补货，货架和App的关联可以自动识别补了多少货，显示库存还有多少，并且在一天营业结束后，B端商户还可以通过客户端查看交易情况，实现线上开发票等功能。这样只需要一个人一部手机一部车就帮助B端实现了1vsN的愿望，实现了低成本和高效率。目前，银联商务App上有200多万注册商户。”关于B端如何利用“银联商务”客户端提高运营效率，产品创新部负责人作了进一步补充。
创新技术叠加升级智慧零售新业态
通过对银联商务“悦便利”智慧便利店的深入了解，以小见大，可知未来零售业的智慧化发展不再是单纯的由某个单一角色来承担，行业必须与掌握人工智能、大数据等技术的科技公司合作，加速拥抱数字创新，将类似于“悦便利”智慧便利店这样的产品升级完善，体验创新技术赋能下的智慧零售新业态。
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