零售药店行业迎来人脸识别?难点在哪?

来源: 亿邦动力网  Wed Sep 13 17:33:15 CST 2017 A- A+

人脸识别早已经不是什么新鲜技术,但并非任何行业都能雨露均沾。从公开的资料来看,在过去的几年里,人脸识别一般应用在门禁、安防、手机应用解锁等领域。零售药店行业?对不起,不熟。

近期,终于有人想到将这项技术应用到药店了。青岛的医药软件服务企业“雨诺股份”与百度AI正式达成合作,试图利用人脸识别技术来提高药店的会员管理能力。

最先吃螃蟹的是南京的先声再康连锁药房,目前其部分药店已经接入了人脸识别会员方案。

根据百度AI方面的官方介绍,药店人脸识别会员的操作过程是这样的:药店根据会员意愿采集人脸信息——将人脸信息传给百度——顾客到店——百度进行人脸识别,并将匹配的会员信息传给营业员——营业员根据会员身份信息为其提供精准服务。

(图:药店人脸识别演示)

看起来似乎并不难的过程,背后到底是怎样分工的?对药店来说难点在哪里?日前,雨诺股份CEO冯张龙向亿邦动力网一一介绍了这项技术的详细运作逻辑。

亿邦动力网:应用人脸识别技术,药店、雨诺股份、百度AI各自提供什么?如何分工?

冯张龙:我们从今年5月份与百度AI以及药店接洽这项合作。其中,药店负责采集会员人脸信息,雨诺将人脸库传给百度云,百度云提供1:N的数据服务。

(此处科普一下:人脸识别主要有两大模式,一种是1:1模式,另一种是1:N模式。1:1是静态比对,一般应用在安检、签到等身份核实的场景中,保证人证合一;而1:N是在海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,并进行匹配,会员识别就是典型的1:N人脸识别模式。)

另外,雨诺还将根据已有的药店SaaS系统向药店提供精准的会员信息,方面营业员做精准的会员服务。

(公开资料显示,雨诺股份CRM覆盖全国4 万多家药房,为商户提供会员档案、会员标签、会员关怀、营销服务,营业助手端APP服务于2万名店员,600多万会员。)

亿邦动力网:人脸识别主要能解决药店经营的什么问题?

冯张龙:主要是提供精准的会员服务。如果店员对顾客不熟悉,资料不够了解,每次进店都要重复问很多问题,效率低,顾客体验也不好。如果能通过人脸识别快速掌握顾客信息(主要来自雨诺CRM系统积累的会员信息、标签等),店员能够更高效地提供服务。

亿邦动力网:药店在系统后台能看到的会员信息有哪些维度?

冯张龙:得看药店应用CRM系统的情况,如果应用得比较深,那么用户画像更清晰、标签比较多。雨诺的CRM有两套,一套主要面向大型药店,如省级的药店连锁(如先声再康、德仁堂、神威药业、漱玉平民大药房等),这套系统包含模块多;另一个版本主要针对中小型连锁,会员管理、用户画像、营销,不需要购买系统,SAAS系统 交使用费就可以了。

对于没有用雨诺CRM系统的药店,也可以将原有的数据和相关销售信息导入我们的标签库。

亿邦动力网:人脸识别可以一次性识别出进店的多名顾客吗?对于多名顾客同时进店的情况,如何进行服务分工?

冯张龙:不是所有进店的顾客都会识别,只有采集了信息的会员才会识别。如果同时有5个顾客进店,其中3个是采集过信息的会员,那么3个会员会被同时识别出来,然后将信息推送给该会员绑定的长期服务店员手机上(如果店员当时不在店,则自动匹配给其他店员)。

亿邦动力网:人脸识别这项技术已经出现很久了,但主要应用在安保、门禁等领域,用在医药行业比较少。这当中有什么阻碍?

冯张龙:第一,技术原因。一个是图像识别能力的提高,二是云端计算能力的提高。过去1:N的人脸识别服务准确率是不够高的,而且N是有上限的,在20万人脸库里匹配几乎就是上限了,超过这个数量准确率会下降。

第二,以前的人脸识别更多是单纯的身份识别,没有配合CRM,这样实现难度不大,但价值也不大。对药店来说,要与CRM数据打通,才对经营有实际价值。

亿邦动力网:如果20万人脸信息就是上限,那对国内会员数量几百万的连锁药店来说,会员识别是否会不精准?

冯张龙:不会,因为我们的人脸库是细分到省的,例如一个企业即使全国有100万会员,但分到每个省,数量已经会小很多,而且不是所有的会员都会采集人脸信息。所以数据量上不会有问题。

亿邦动力网:对药店来说,使用人脸识别系统需要投入什么?存在哪些顾虑?

冯张龙:主要的顾虑还是硬件成本。

应用这套系统最基本的投入是需要一个专业的人脸识别摄像头,这个硬件的成本偏高,一般的药店接受不了。当然我们也在做一些努力来降低成本,比如原来我们的设备主板是基于安卓的,现在改为基于Linux定制主板,成本能降到一个药店可接受的范围,规模扩大的话成本还会降低。

亿邦动力网:除了人脸识别,人工智能技术应用到药店还有哪些可能?

冯张龙:目前我们准备尝试的是客服环节。药店行业做客服做得好的不多,线上的应用越来越多。全靠人工做,成本会很高,所以考虑引入AI产品做一些处理。比如在线上咨询的问题中,可能有40%的问题是不需要人工来回答的。我们可以通过人工智能逐渐学习然后进行智能问答。

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