ВкусВилл: ИИ-бот оценивает свежесть фруктов и овощей с точностью 84%

Фрукты и овощи — одна из самых продаваемых категорий «ВкусВилла». Каждый день сотрудники дарксторов отбирают товар, который нужно списать или уценить из-за незначительных дефектов. Раньше решение помогали принять технологи: по фото из даркстора в чатах мессенджеров они определяли состояние продукта. Такой порядок упирался во время ответа технолога и в круглосуточную работу дарксторов. По описанию компании, ошибки при определении класса свежести — полная цена, «зелёный ценник» или списание — ведут к большим потерям фруктов и овощей на дарксторах и вайтсторах. Цель проекта — уменьшить списания. По данным vc.ru, онлайн-продажи уже дают «ВкусВиллу» больше половины выручки.

Решение — бот в телеграме для сотрудников, которые перебирают фрукты и овощи. Сотрудник отправляет в чат фото товара и сразу получает ответ: отправить продукт на «зелёный ценник» или списать, а также краткую справку о дефектах этого вида продукции. В основе системы алгоритмы классического компьютерного зрения и нейронная сеть, обученная на фотографиях из истории чатов; ответ на запрос занимает менее 2 секунд. Система работает с обычными фото с телефонов без жёстких требований к качеству и расположению объекта, функционирует на удалённом сервере и может встраиваться в другие внутренние процессы. Решение «ВкусВилл» запустил совместно с технологическим стартапом Art Intelligence.

В июле 2024 года Retail.ru со ссылкой на «ВкусВилл» сообщил, что технология используется более чем на 60 дарксторах и запущено масштабирование на всю сеть; на тот момент модель распознавала цитрусы, яблоки, бананы, кабачки, томаты и капусту. На странице открытых инноваций компания указывает статус проекта «масштабирование»: бот работает со 128 SKU фруктов и овощей на 80% дарксторов сети. Точность определения класса «списание» — 91%, «зелёный ценник» — 61%, общая — 84%. По данным компании, бот сократил время ожидания ответа технолога. Решение тестируется на вайтсторах и на горячей линии для более быстрой обработки обращений покупателей.