Soluzioni per la classificazione
Poiché ci sono così tanti prodotti diversi e regole che cambiano frequentemente, questo può diventare complicato. Gli esseri umani, anche esperti, ottengono il codice corretto solo circa 7 volte su 10, e la classificazione manuale dei prodotti è un carico di lavoro aggiuntivo.
Un'altra soluzione è scrivere un programma informatico con tutte le regole. Gli esperti del settore classify i prodotti e gli ingegneri del software aggiungono le regole seguite dagli esperti. Un sistema di questo tipo può ottenere il codice corretto circa 9 volte su 10. Lo so perché il nostro team di Zonos ha fatto questo. Le regole che creiamo prestano attenzione ai seguenti fattori:
- Il modo in cui un prodotto è descritto
- Quale immagine viene utilizzata per pubblicizzare il prodotto
- Chi sta vendendo il prodotto
- Il costo del prodotto
Prestare attenzione a questi fattori porta a una massima accuratezza nella classificazione.
Avere un'accuratezza di classificazione degli articoli di 9/10 è incredibile, ma non abbiamo ancora finito. Quell'unico articolo classificato in modo errato è prezioso per noi perché lo utilizziamo come dato per identificare schemi difficili per migliorare la nostra accuratezza e i nostri risultati. Ad esempio, ho recentemente visto un prodotto in un negozio online descritto come calzini che “stanno bene in un abito su misura e sarebbero il complemento perfetto per un paio costoso di scarpe eleganti,” il che potrebbe essere difficile da classify. Gli esseri umani sanno che il prodotto è per calzini, ma la descrizione potrebbe riguardare abiti o scarpe.
Per evitare che il computer si confonda, le regole diventano sempre più complicate. Puoi immaginare che questo diventi ancora più difficile quando viene utilizzato solo un nome di marca, una parola è scritta in modo errato, o l'immagine di un prodotto include diversi articoli.
Con tutti questi fattori esistenti che causano problemi, per ottenere la classificazione corretta almeno 99 volte su 100, utilizziamo l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico dice che smetteremo di dire al computer ogni piccola cosa che potrebbe essere importante e chiederemo al computer di imparare cosa è importante per se stesso. Abbiamo ancora esperti e regole, ma il computer ha un lavoro molto più grande e può spesso ottenere risultati molto migliori rispetto agli esseri umani.
Apprendimento automatico: Riconoscere i modelli
Un modo in cui chiediamo al computer di risolvere questo problema per noi è fornire le immagini dei prodotti e chiedere al computer di trovare modelli in quelle immagini. Una volta che è pronto, il computer può identificare differenze che gli esseri umani potrebbero perdere.
Ecco un esempio di fari per auto. Dati migliaia di immagini di fari per auto, ho chiesto al computer di organizzarle in base a quanto sono diverse tra loro. Non ho detto al computer nulla riguardo alle immagini. Quando ha fatto questo, il computer ha deciso che c'erano tre o quattro diversi tipi di immagini comunemente usate per vendere un faro per auto. Esempi di ciascun tipo di immagine del prodotto sembrano così:
In queste immagini, ci sono due forme di fari per auto e uno che è su un'auto. Se guardo altre immagini in ciascun gruppo, vedo che ogni gruppo è pieno di immagini simili. Se i negozi di ricambi auto iniziassero a vendere fari per auto con immagini della scatola, gli strumenti di apprendimento automatico lo noterebbero e si adatterebbero automaticamente. Utilizzo queste informazioni per migliaia di diverse categorie di prodotti in milioni di prodotti.
Spesso gli strumenti di apprendimento automatico possono notare modelli che gli esseri umani perdono. Ad esempio, un faro per moto appare leggermente diverso da un faro per auto; oppure, un prodotto di bellezza è spesso venduto con una donna che tiene l'oggetto vicino al viso, o un articolo di abbigliamento costoso è spesso posizionato su un modello e un articolo più economico è spesso posizionato su un manichino o semplicemente piegato su un tavolo. Questi sembrano modelli e dettagli facili da notare una volta che li riconosco, ma in realtà sono abbastanza facili da perdere.
Le macchine possono imparare anche il buon senso. Se un negozio si concentra su prodotti per la salute e la bellezza, sappiamo che i fiori e le uve che si trovano in alcune delle immagini dei prodotti non sono in vendita; sono solo decorativi. Oppure, se un camioncino viene venduto per $24.99, probabilmente è un camion giocattolo o una maglietta. Queste comuni fonti di confusione sono trattate dalla macchina più o meno allo stesso modo in cui tu o io le tratteremmo. Più il sistema viene utilizzato, più migliora.
Possiamo insegnare alle macchine a imparare dai nostri errori. Dopo che una classificazione confonde le uve o i fiori nell'immagine la prima volta, può essere insegnato a ignorare questi oggetti decorativi irrilevanti e concentrarsi sul barattolo di crema di bellezza al centro dell'immagine. Questo accade spesso quando qualcosa è nuovo. Possiamo sempre coinvolgere un classificatore umano per esaminare problemi difficili o nuovi.
Far cercare modelli al computer e far esaminare quei modelli a un esperto è un ottimo modo per spedire più prodotti con meno problemi. Alla fine della giornata, questo crea fiducia. Inviare un prodotto oltre confine non dovrebbe richiedere che tu sappia tutto ciò che comporta l'impegno; ma sapendo che il lavoro è stato fatto, puoi fidarti che il nostro sistema di classificazione è uno strumento importante per far crescere la tua attività.
La classificazione dei codici tariffari HS incontra l'apprendimento automatico
Presso Zonos, il nostro team di esperti del settore e di software sta sempre lavorando per semplificare il commercio transfrontaliero. Un aspetto di questo è garantire che qualsiasi azienda che sposta prodotti oltre confine abbia quegli articoli correttamente classificati. Tutti i paesi utilizzano lo stesso sistema per descrivere i prodotti che vendi, chiamato sistema del Codice Armonizzato. Avere i tuoi prodotti correttamente classificati utilizzando i codici HS o HTS aiuta a garantire coerenza quando i tuoi pacchi vengono esaminati al confine.
Ci sono molte complessità quando si tratta di spedire prodotti oltre confine; ma quando si parla di codici HS, classificazioni automatizzate accurate possono servire come uno strumento critico per far crescere la tua attività. Sebbene la classificazione accurata dei prodotti sia stata in passato un processo noioso e costoso, stiamo risolvendo questo problema. Zonos ha uno strumento che cambia il settore chiamato Classify che assegna un Codice Armonizzato alle descrizioni dei prodotti.
In qualità di specialista del settore e ingegnere del software, posso spiegare come funziona questo da una prospettiva unica. Analizziamo come la classificazione HS per il commercio transfrontaliero incontra l'apprendimento automatico.
Se stai vendendo un prodotto chiamato, “Calzini in lana nera Windsor Gold Toe da uomo (12 paia),” il nostro sistema potrebbe assegnargli un codice, 6115.94. L'ufficiale doganale che ispeziona gli articoli spediti nel paese può guardare il codice, capire cosa c'è nel pacco e far proseguire l'oggetto senza ritardi.
I primi due numeri, 61, dicono all'ufficiale che l'oggetto è un abbigliamento lavorato a maglia o all'uncinetto, piuttosto che 62 per articoli non lavorati a maglia. I successivi due numeri, 15, indicano che si tratta di calzini. Gli ultimi due numeri, 94, rivelano che si tratta di calzini a lunghezza intera.
Potrebbe sembrare ovvio che un prodotto con un nome come, “Calzini in lana nera Windsor Gold Toe da uomo (12 paia)” si adatti alla descrizione 6115.94, ma ci sono molti codici simili che potrebbero essere stati scelti a seconda dello spessore del filo o di altre considerazioni. Il nostro strumento di classificazione deve abbinare un codice a un prodotto e trovare la migliore corrispondenza disponibile.
Questo diventa più complicato una volta che sappiamo dove viene spedito l'oggetto. Ogni paese assegna codici aggiuntivi. Ad esempio, il 00 aggiuntivo alla fine di 6115.94.00 dice a un ufficiale doganale canadese che si tratta di un calzino di lana e 6115.94.0000 fornisce ulteriori dettagli facendo sapere loro che le tasse dovute sull'oggetto sono molto più alte rispetto a un semplice calzino di lana. Non sono riuscito a trovare una spiegazione del perché questo sia diverso, ed è per questo che una corretta classificazione è così importante; è così facile commettere un errore quando si classificano i prodotti.
La descrizione 6115.94.0000 è identica alla descrizione 6115.94.00, eppure quei due zeri extra possono aumentare il rate doganale. I nostri strumenti devono non solo comprendere la classificazione più corretta, ma anche capire come le nostre decisioni influenzano i nostri clienti.