为了让顾客收到满意的商品，亚马逊祭出利器 ——“Project PI”（侦探项目）。这项结合生成式 AI 和计算机视觉技术的系统，能够在商品运送给顾客之前，就找出损坏、颜色错误或尺寸不对的产品。
具体工作流程是这样的：即将送达的商品会通过一个装有扫描装置的隧道。计算机视觉程序 (一种能分析图像内容的 AI 技术) 会检查商品是否存在瑕疵。如果发现问题，系统就会将这件商品分离出来，并进行缺陷评估，同时检查是否有类似问题存在于其他批次商品中，以便追根溯源。
据亚马逊介绍，Project PI 目前已在美国多个仓库投入使用，并将在今年内覆盖更多站点。去年，亚马逊还推出了另一套系统，可以标记经常被退货的商品，帮助顾客在购买前避开潜在的问题产品。这些举措都旨在避免让顾客陷入“噩梦般的”退货流程，不仅对顾客有利，而且对亚马逊自身和环境（减少碳排放）都大有裨益。
亚马逊表示，人工审核员会检视 Project PI 标记出的商品，并决定是将其放入亚马逊特有的“Second Chance”折扣区销售，还是捐赠给其他机构。
IT之家注意到，亚马逊还正致力于引入一种多模态大型语言模型，来调查顾客不满的原因。该 AI 工具会分析顾客的反馈意见，然后结合 Project PI 捕捉的图像和其他数据源，找出问题所在。亚马逊表示，这项技术可以帮助其他卖家识别是否意外地错贴了标签。
