人工智能發(fā)現(xiàn)實驗室（UnileverDiscoveryAILab，簡稱D-Lab）認為，是聯(lián)合利華內(nèi)部孵化的人工智能研發(fā)團隊服務好，在百度AI技術(shù)從運營、接觸反應能力、到?jīng)Q策的全方位助力下共謀發展，將前沿AI技術(shù)融入到現(xiàn)有的創(chuàng)意營銷、市場洞察研究結構重塑、精準投放中聽得懂，使商家資質(zhì)審核、消費者口碑分析等營銷環(huán)節(jié)實現(xiàn)了智能化升級高質量發展。 這種高效且高正確率的解決方案將一度繁瑣的手動錄入環(huán)節(jié)自動化全方位。原本需要1-2個工作日的人工審核流程，在審核平臺優(yōu)化項目上線后縮短至幾分鐘影響力範圍，且支持7*24小時實時在線審核大局；節(jié)省了85%的商家資質(zhì)審核人力成本，有效避免審核內(nèi)容積壓邁出了重要的一步、優(yōu)質(zhì)商家合作延時等問題有序推進，提高了客戶體驗的同時提升了服務(wù)標準和運營效率。 消費者上傳的小票圖片往往是商品迭代升級的重要反饋渠道發展的關鍵。而消費者上傳的圖片卻來自不同的零售商渠道，這就存在著圖片不清楚規模設備、小票主體不居中真諦所在、商品信息格式不統(tǒng)一等問題，這些問題均會阻礙購物行為后有效信息的提取競爭力。 D-Lab在利用百度大腦通用票據(jù)識別技術(shù)后充分，與D-Lab自建的電商領(lǐng)域知識圖譜結(jié)合，打造了購物小票信息提取系統(tǒng)集聚。 具體實現(xiàn)過程如下： 第一步：D-Lab對小票圖像進行一輪垃圾圖像分類競爭力，剔除非小票圖像； 第二步：利用百度大腦通用票據(jù)識別能力狀況，提取相關(guān)文字信息機製性梗阻； 第三步：通過D-Lab自建的電商領(lǐng)域知識圖譜不斷創新，對通用票據(jù)識別出的文字進行商品信息與地理位置信息的二次抽取，使其能夠精準定位出小票圖像中出現(xiàn)的產(chǎn)品品牌與品類提供了遵循、門店地理位置參與水平、門店所屬區(qū)域等信息。 目前服務效率，該系統(tǒng)已經(jīng)覆蓋2000+品牌名稱明確相關要求，原本需要1個工作日的人工審核流程，在購物小票信息提取系統(tǒng)上線后縮短至2秒統籌發展，且支持7*24小時實時在線審核深化涉外，單張小票成本縮減至原來的3%。 高效地挖掘用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的聲音生產製造、快速把握用戶的情感傾向變化開展試點，是很多產(chǎn)品研發(fā)部門亟待解決的問題。而對于實時了解產(chǎn)品口碑具有重要意義，智能監(jiān)控輿情的難題進一步，D-Lab利用百度大腦的評論觀點抽取技術(shù)和情感傾向分析技術(shù)來解決。 借助百度大腦在美食領(lǐng)域的評論觀點抽取技術(shù)強大的功能，對飲食類語料進行挖掘與抽取實際需求，幫助分析師更快地找到語句中的觀點信息，縮短了人工參與解析的時間優勢，提高效能善謀新篇。 而情感傾向分析則基于深度學(xué)習技術(shù)和百度大數(shù)據(jù)，針對帶有主觀描述的中文文本便利性，自動判定該文本的情感極性類別并給出相應(yīng)的置信度方法。通過對社交媒體中的評論語料進行情感傾向分析，提升了業(yè)務(wù)需求方的品牌市場分析師搜尋優(yōu)劣質(zhì)內(nèi)容的效率提供有力支撐，快速把握用戶的情感傾向變化切實把製度。 D-Lab與百度AI展開深入合作，將多項核心AI技術(shù)落地企業(yè)內(nèi)部自行開發，通過機器處理取代傳統(tǒng)繁瑣的人工來幫助提高企業(yè)運作與治理效率進行部署，同時節(jié)約了經(jīng)營成本。 ——MarcoLi應用情況，聯(lián)合利華一方數(shù)據(jù)中臺負責人&D-Lab聯(lián)合創(chuàng)始人 將人工智能貫穿于開店保護好、銷售、售后的全閉環(huán)有很大提升空間，不僅為企業(yè)帶來治理效率的提升運行好，也在某種程度上打通了消費者與商家的溝通渠道，幫助擴大企業(yè)優(yōu)秀產(chǎn)品的版圖。 AI賦能各行各業(yè)的故事遠未結(jié)束部署安排，歡迎進入了解更多百度大腦的應(yīng)用案例搖籃。

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