(VI) HỆ THỐNG PHÂN TÍCH HÀNH VI NGƯỜI DÙNG TRONG SIÊU THỊ SỬ DỤNG MÔ HÌNH HỌC SÂU ĐA NHIỆM

(VI) Sáng chế đề xuất một hệ thống phân tích hành vi người dùng trong siêu thị sử dụng mô hình học sâu đa nhiệm, cho phép đồng thời tối ưu trải nghiệm mua sắm, chính sách ưu đãi và kiểm soát gian lận, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng. Hệ thống sử dụng mạng lưới cảm biến hình ảnh thông minh tích hợp bộ xử lý cục bộ, hoạt động theo mô hình điện toán biên hợp tác, theo dõi liên tục quỹ đạo di chuyển và tương tác với sản phẩm của khách hàng trong toàn bộ không gian siêu thị thông qua trao đổi siêu dữ liệu, không cần truyền luồng hình ảnh thô giữa các nút.
Dữ liệu hành vi được xử lý mặc định ở trạng thái ẩn danh, chỉ được gắn với tài khoản hội viên khi khách hàng chủ động xác thực qua thẻ hội viên hoặc ứng dụng di động và cho phép sử dụng dữ liệu cá nhân. Trên cơ sở đó, hệ thống xây dựng hồ sơ hành vi mua sắm theo thời gian, ước lượng khả năng mua hàng và chi tiêu giỏ hàng hiện tại, so sánh với lịch sử tiêu dùng để tính toán và hiển thị các mức ưu đãi phù hợp, bao gồm cả các kịch bản mua thêm tại điểm bán. Đồng thời, mô-đun phát hiện gian lận sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo để nhận diện các hành vi nghi vấn trộm cắp và phát sinh cảnh báo tới hệ thống an ninh.
Máy chủ trung tâm thực hiện huấn luyện ban đầu và huấn luyện tăng cường các mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu lịch sử và dữ liệu mới từ nhiều siêu thị trong cùng chuỗi, hợp nhất hành vi theo từng tài khoản hội viên để phân loại mức độ thân thiết và cung cấp tham số tối ưu hóa chính sách ưu đãi trên toàn hệ thống. Nhờ đó, hệ thống giảm tải băng thông, nâng cao bảo mật dữ liệu, tăng hiệu quả tiếp thị và giảm thất thoát hàng hóa.