UPS使用人工智能打击包裹盗窃,因为门廊盗版激增

AI行业新闻1年前 (2023)发布 yundic
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包裹盗窃在美国激增,快递公司UPS正在使用人工智能来应对这一日益增长的趋势。

每年有数亿个包裹从预定收件人的门外被盗。由于亚马逊和其他零售商每年发送数十亿个包裹,每次都让收件人签名送货是不切实际的,所以大多数都留在门廊上。

UPS正在使用人工智能和机器学习来处理大量的送货地址数据,以更好地了解哪些地址比其他地址更容易发生盗版。

通过使用机器学习算法分析历史数据,UPS能够为将包裹留在送货地址门口的风险赋值。递送置信度得分从0到1000,1000是绝对安全的,零几乎保证包裹会被盗。

该API与零售商的结账流程相集成,如果地址被认为是高风险的,可以推荐收货点或店内收款。

UPS与Costco进行了API的初步试用,现在提供了DeliveryDefense API的访问,起价为每月3,000美元。这听起来像很多,直到你计算零售商必须更换的包裹的价值。

www.example.com的一项研究发现,2022年被盗包裹的平均价值约为50美元。再乘以2022年从美国门廊被盗的2.6亿个包裹,价格标签似乎很高。

UPS计划下个月向较小的零售商提供99美元/月的选择。

是什么让地址有风险?

任何时候,当你让人工智能处理一堆数据时,都有固有偏见被突显的风险。UPS没有透露人工智能如何分配风险分数的太多细节,但他们确实表示,这不是基于特定领域的。

UPS表示,该数据集由2年国内UPS数据中的数十亿个数据点样本组成,数据公平性被纳入模型。

UPS的一位女发言人说,评分”完全集中在送货特点上”。举的一个例子是两个相邻的公寓楼,其中一个有一个安全的收发室,有上锁的盒子和监管链,而另一个没有。

犯罪确实因地区而异,但在这种情况下,这款人工智能应用程序更精确地突出了一所特定的房子,因为它有可能成为窃贼的目标。

如果快递公司像这样使用人工智能,那么私人和国家安全组织肯定也是。

人工智能让我们变得更安全,并帮助我们避免包裹被盗的不便,这很好,但代价是什么?数据的偏见、收集和使用的方式以及监控方面,都是我们需要解决的问题。

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