案例分享-智能客服、供应管理，深度学习为品牌电商创新服务

为了在庞大的线下终端赢得消费者的选择，争夺产品在货架上的露出位置和比例，跟哪些竞品在一起露出，以及如何通过货架陈列，使产品的视觉呈现更能吸引消费者购买，目前成为快消企业终端执行的重中之重。

然而，重点商品没有占据醒目位置，排面靠后或被竞品压制，摆放不整齐等情况屡见不鲜。

▲巡店员拍照上传数据分析后台

面对上述问题，过去通常采取的是人工抽检的方式，每周需要一天20人次投入货架审核工作。现在，品览采用Resnet50深度学习网络进行商品特征提取模型训练，海量品类仅需等待AI自动完成审核。

▲后台识别显示货架 SKU 比例分析、是否陈列达标，数据分析后台基于Cloudhin Tesla P4 GPU服务器搭建

闲鱼，是一款成交总额已经超过1000亿的闲置交易社区。庞大的规模，复杂的交易需求，使得技术成为重要的突破口。

闲鱼将图像识别、深度学习模型等应用到生产环境，以租房场景为例，用户发布照片，系统推荐相应标签，帮助描述商品。即使非专业的卖家，也能轻松交易，闲鱼的交易效率提升了19.1%。

在电商场景下，随着用户的浏览、购买行为，会在售前及售后过程中提出各种问题，智能客服是辅助人工客服解答用户问题的智能对话系统。

电商领域的业务点繁杂，用户的输入具备口语化、多样化的特性。伴随着用户输入的文本，基于当前上下文语境以及用户的历史行为，利用TensorFlow构建多层级意图识别模型，并将用户的问题分发到对应的问答子模块中，进行语义解析和回复生成。

比如在商品知识问答、导购模块中，利用TensorFlow构建命名实体识别模型，识别用户问句中的商品名、商品属性名、商品属性值等关键的商品信息，并基于知识图谱问答技术生成最终的答案。

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