公共雲平台用 AI 服務吸引企業客戶。 Google Cloud 專為零售業推出四項新 AI 服務和改良技術，包括 AI 檢視貨架方案 (Shelf Checking AI) ，以及網店個人化排序和產品推薦的探索方案 (Discovery AI) 。 AI 服務幫助企業縮短開發技術時間和成本。
鏡頭配 AI 貨架檢視
AI 檢視貨架方案運用鏡頭視察貨架，識別產品和標籤，得知實際存貨狀況。這服務能夠讓零售商及早補貨，避免貨品售罄錯過銷售機會。該方案建基於 Google Cloud 的 Vertex AI Vision 服務，配合產品和標籤辨識機械學習模型，憑貨品圖像及文字特徵識別。零售商毋須花時間收集資料，也不用投放時間和資金自行訓練模型。這服務支援不同角度拍攝，如掛天花板攝影機、貨架檢查機械人，甚至智能電話拍攝貨架。
服務已開放全球預覽，數月內正式開放可用。 Google Cloud 稱，零售商擁有圖片和資料的擁有權，而人工智能只用於辨識產品和價格標籤。
網店自動產品排序
在網店方面，以探索方案加強功能，其中新增人工智能瀏覽，提供智能產品排序。大多網店一直根據產品銷量和季節決定產品在網頁上的排放次序，如農曆新年前將紅色衣物置頂。新服務可按消費者喜好，在網店中選擇產品類別後，便用機械學習選擇最佳產品排序。
久而久之，AI 運用過往的資料分析，學習網店內每個頁面最理想的產品排序。這功能考慮到產品的準確及關聯、甚至成交的可能性，為網店改善最合適的產品及最佳產品顯示方式。目前已在全球可用，支援 72 種語言，包括繁體中文。
個人化排序產品
Google Cloud 還新增人工智能驅動的個人化功能，用於瀏覽功能和 Retail Search 方案。這個人化功能辨別消費者的行為模式，透過分析消費者在網店上的行動，例如產品點擊、購物車內貨品、購買記錄和其他資訊等，判斷用戶喜好。消費者在網店搜尋及瀏覽， AI 將最切合喜好的產品顯示在較當眼位置。
Recommendations AI 則有三項升級功能：
- 支援頁面最佳化功能，網站可自動決定向每位消費者顯示哪個產品推薦面板，毋須做大量 A/B 測試用戶體驗。
- 新增收益最佳化功能，為每個消費者在瀏覽時提供產品推薦內容，提升每節用戶瀏覽時段的平均收入。這服務加入 Google 旗下的 DeepMind 模型，結合網店的產品類別、商品價格，以及顧客的點擊與轉換資訊，在顧客對品牌滿意度與零售商收入增長之間找出平衡點。
- 「再次購買」模型，運用消費者的購物歷史記錄，推送較可能重複購買的個人化推薦內容。
