我們都以為選擇使用自助收銀台，而不走人工收銀台那一側，就可以節省時間。
但不知為何，事情並非我們想的那個樣子。條碼掃不出結果、出現提醒說你沒有把商品放在裝袋區（可是你的確有這麼做），然後就有人過來處理這場混亂。
要是去人工收銀台，就不會花那麼多時間了。
Focal Systems 用上深度學習與電腦視覺技術，將零售商店劃分成不同區域來實施自動化，以簡化營運活動及提高顧客進出商店的效率，又沒有傳統自助結帳意想不到的難處。
Focal Systems 執行長 Francois Chaubard 作客 AI Podcast 節目，與節目主持人 Noah Kravitz 暢談該公司將如何改變零售業。
https://soundcloud.com/theaipodcast/focal-systems-grocery
過去遇到人力成本上漲的問題，不是採取自動化的措施，不然就是裁員。Chaubard 說自助結帳系統其實無法彌補人手短缺的問題。他說：「反而是因為人手不足，造成處處缺貨的囧境。」
Focal Systems 先把人工智慧用到店內不同區域的貨架上。Chaubard 指出店內員工每天的首要任務之一就是查看哪些商品缺貨，「每天要花上約四個小時才能得到答案。」
Focal Systems 在店內各處安裝了小型廉價的攝影機，重點放在汽水區這類商品流動頻繁的區域，以求防止發生這種情況。這些攝影機「每半小時拍一張照片」，並且產生出一張記錄「進」或「出」的圖表。
Chaubard 強調說：「如果貨架上沒有任何商品，每個小時的銷售額就會下降。」Focal Systems 在這方面提醒員工要補貨，也協助找出常見的「缺貨時間」，讓店家可以瞭解當中的模式，完全避免出現缺貨的情況。
全球已有11間大型零售商採用這套貨架攝影機系統。
Focal Systems 的另一個重要組件是 Focal Scan。掃描一件商品的條碼平均要花三秒鐘，Focal Systems 在輸送帶的頂部安裝了一架攝影機。Chaubard 說：「只要用上深度學習和電腦視覺技術，在0.1秒內便能偵測出十萬種庫存單位，準確率達到 99.9%。」
收銀員可以把注意力放在裝袋上，將總交易時間減少六成。
Chaubard 認為未來的自動化程度會更高，但只有在自動化成本比人力成本更低的地方才會如此。「在某些工作上，還是無法取代人力的。」他笑著說。
請至 Focal Systems 的網站，以取得更多資訊，還能透過影片瞭解該公司系統的運作方式。
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