AI 自助結帳讓出餐有效率
午餐時段往往是餐飲業者食慾全無且腎上腺素大量分泌的時刻。
同一時段湧入大批客戶進店用餐。每個人都飢腸轆轆。每個人都趕時間，且急需服務。客戶想要拿了餐點就走，避免大排人龍浪費珍貴的午休時間。傳統上，餐廳經理只會在投注更多資源在問題點，聘請更多員工並開放更多結帳通道以容納更多人潮。
然而規則已經改變了。而餐飲服務業者在這種新環境中，已承擔不起端出同樣老套做法的後果了。
智慧零售業的挑戰
「人力嚴重短缺。」Autocanteen 共同創辦人賽吉．克曼柯 (Sergii Khomenko) 表示，他也是 AI 驅動自助結帳解決方案的供應商。「而混合型態的工作興起導致不可預測的人潮流量。餐飲服務業者只能猜測有多少客戶會在何時出現。有種種不確定因素的情況下，下午聘用五名員工可能流於小題大作。」
Autocanteen 自助服務解決方案提供快速自助結帳解決方案協助業者來克服這些挑戰。舉例來說，有位客戶拿來一盤食物，裡面有一份鮪魚三明治、一顆蘋果及一杯檸檬汁，到收銀機花幾秒鐘結帳。電腦視覺會識別每個物品，而磅秤能協助以重量來估計售出食物的成本，比如沙拉。
每筆交易平均約需要十秒。結帳更快，用餐就更省時，收益也更高。僅用一名員工便可同時監督許多餐飲服務站，勞力成本也因而減少。
電腦視覺取代條碼
自助結帳通道不一定是新概念，尤其在零售業，大多數超市已證明這是很有效率的做法。然而，他們習於依賴條碼掃描器，客戶必須在銷售點的螢幕上搜尋適合的產品。Autocanteen 擴及條碼解決方案，讓無法上標價的地方也能實現自助結帳。
「使用電腦視覺與機器學習，Autocanteen 目前精確度達 97% ，而我們正努力將精確度提高至 99% 。」克曼柯表示。
「使用條碼進行自助結帳很有效率，客戶也熟悉如何操作，但難以在餐廳這類環境中使用。托盤上的食物無法貼上條碼。」克曼柯說道。「在外帶三明治盒上隨便貼張標籤或許很容易，但在一盤義大利千層麵上貼標籤就太不上相了。」
對銷售點系統而言，有更簡易的解決方案能辨識標準份量的義大利千層麵，並對客戶收取相應費用（影片 1）。
AI 自助結帳提高效率並降低成本
Autocanteen 自動化驅動機器學習演算法。運營商透過電腦視覺與影像辨識的結合，以訓練模型來識別餐飲服務站銷售的產品。
因為訓練模型仰賴雲端共享並透過它進行存取，運營商不需要訓練每台收銀機辨識托盤中有哪些東西。訓練一台就等同訓練所有收銀機。隨著電腦程式學習，新資料按既定路徑發送到雲端，因而傳送到每個結帳終端機。
除了在客戶端節省費用，運營商也能在後端收穫效率。集中所有產品資訊，並透過一支程式掃描售出產品，讓餐飲服務業者能切割資料。他們能找出哪幾道菜更受青睞，並根據資料調整庫存和訂貨。食品售出的照片也可作為品管的資料點。
Intel® 技術是實現這些功能的基礎。「除了其他優異的 Intel 產品，我們使用Intel® OpenVINO™ 工具組提升我們深度學習的績效。」克曼柯表示。「我們可以大膽直言這是同等級產品中最佳的解決方案。」
AI 結帳解決方案為眾多市場提供服務
自推出後兩年，Autocanteen 已經應用在各種環境：大專院校、公司食堂和微型市場。「我們提供模組化解決方案，而且軟硬體都能完美配合大多數環境進行設定。」克曼柯說道。「較小型的餐廳和微型市場有獨立終端電腦的優勢，同時人潮洶湧的食堂會出現與超市類似的自助結帳區。」
Covid-19 全球大流行或許加速了市場適應 Autocanteen 這類無接觸結帳解決方案，但我們已經領先他人。Amazon Go 這類服務顯示了感應器和電腦視覺如何大幅重塑結帳體驗。
「未來餐飲服務結帳更順暢且不需接觸。」克曼柯說道：「我們的關鍵優勢在於讓小型企業都能負擔這種順暢無阻的技術，讓市場更寬闊。」
而且這是所有餐飲服務業者都能品味的好消息。