受到COVID-19(新冠肺炎)影響，許多國家紛紛祭出封城或限制外出等規範，連帶也造成在實體通路消費的民眾數量大減，但民眾也隨即改成在網路上消費，網購電商湧現商機，但也讓競爭變得更加激烈，如何從數量眾多的網路賣家中脫穎而出，便成為網購電商必須思考的重要課題。

選優科技執行長劉憶涵指出，67%的終端消費者非常看重產品照片，一張好圖片，很可能就會影響買家的購買意願，網路電商想要呈現商品最好的一面，必須要學習攝影及影像處理技巧，或是委託專業攝影師拍攝照片及修圖，或請設計人才協助處理商品上架事宜。

但劉憶涵也指出，有不少網路電商並未真正注意到產品照片細節對網購效果的重要性，如商品照片的周圍常常會出現不相干的雜物干擾，加上請專業攝影師拍照不僅需要額外花費，也會耗費許多時間，這都間接影響網路電商提升商品照片品質的投資意願。

劉憶涵表示，選優科技團隊一開始是從AI影像辨識做起，由於影像的範圍太大，如果不鎖定特定領域，不管是辨識或分析都會力有未逮。正好選優科技的團隊中，共同創辦人有擔任歐洲最大時尚電商平台資料工程師經驗，加上有 五成以上的消費者於網路消費服飾類品項，讓時尚相關產品成為電商最熱門的種類。選優科技因此決定投入零售及電子商務領域的AI辨識應用，推出專為網路電商打造的AI工具平台「Retailer Suite」。

Retailer Suite最大的特點在於，網路電商不需要任何程式開發能力，只要使用Retailer Suite提供的AI小工具，平台就能透過深度學習演算法，快速偵測電商想要上架的商品，針對手機、鞋子、食物等不同產品特性，自動尋找不同背景搭配，同時自動去除背景雜訊，生成適合背景，專業品質照片需要用到的去背及自動構圖(如產品可以放在哪個位置)等技術，都可以讓演算法來協助，一鍵就可產生專業又漂亮的產品照片，節省製作時間與流程，達到商品快速上架的目的。

由於AI需要分析跟辨識的資料量非常大，選優科技已透過社群平台蒐集超過幾十萬張的照片，透過AI洞察最新流行的趨勢及消費者喜好後，再用來針對廠商推出的商品進行最新流行的構圖設計，或是推薦適合的背景(如不同款式的鞋子要搭配特定顏色的背景)，達到精準行銷目標。

但針對商品運行AI影像辨識，不只是要偵測主體，還要將主體作切割，而且不同的商品主題需要不同的切割能力，加上許多商品如餐飲因為疫情導致外帶需求增加，所以AI運算負擔變得更高。

劉憶涵表示，選優科技用自己的設備進行AI影像辨識，光是訓練資料就需要二到三個禮拜的時間，顯然已經不是選優科技的設備所能負擔。所幸後來得到國網中心TWCC運算資源的協助，提升了七倍的效能，運算時間大幅縮短到只需要二到三天便可完成。在國網中心的協助下，選優科技的AI影像辨識技術，從訓練到優化模型都可以自己來執行，準確率不僅高達94%，模型的反應時間也只要0.03秒。

選優科技目前除了直接提供零售商租用Retailer Suite，或是提供API來連接B2C業者自有的購物網站外，也已與Shopify電子商務網站架設平台合作，提供Retailer Suite給Shopify旗下約100萬個賣家使用。

劉憶涵表示，相較於國外其他提供運算力的機構，國網中心的運算力資源如顯示卡等級是最高的，所以AI解決方案目前仍會以影像優化的方向努力，不只是B2C業者，希望連B2B業者也用得上Retailer Suite，最後達到商品上架自動化的目標。

報導來源：科技網