JP2021530012A - 自動キオスクを使用したリアルタイムのリスク情報を活用した返品アイテム収集のためのコンピュータ実装システムおよびコンピュータ実装方法 - Google Patents

Abstract

開示の実施形態は、リアルタイムのリスク判断に基づいて自動キオスクを使用して返品アイテムを収集することに関連したシステムおよび方法を提供する。自動キオスクは、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込み、返品アイテム情報および返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を、リスクレベルを決定するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバに送信する。サーバは、機械学習モデルを使用して受け取った返品に基づいてリスクレベルを決定し、決定したリスクレベルをリアルタイムでキオスクに送信する。決定したリスクレベルおよび返品アイテムと関連付けられた返品金額に基づいて、サーバは返金もリアルタイムで処理し得る。

Description

本開示は、一般に、自動キオスク（売店）を使用して返品アイテムを収集するためのコンピュータ化されたシステムおよびコンピュータ化された方法に関する。特に、発明的な非従来型のシステムに関する本開示の実施形態は、リアルタイムのリスク判断に基づいて返品アイテムを効率的に収集するためのコンピュータ実装システム、方法および装置に関する。

返品詐欺は小売業界で一般的な問題である。典型的な返品による損失は、空の箱、破損したアイテム、間違ったアイテム、返品詐欺組織などによるものである。典型的な返品による損失に加えて、検査および補充による追加の人件費も生じる。返品はまた、値引き、品切れ、およびその他の出費の原因にもなる。返品アイテムを収集するための現存するシステムは返品詐欺を検出するように構成されているが、よくある問題は、システムが返品アイテムを直ちに受理または拒絶できず、返金を処理できない場合に発生する。例えば、高額の返品アイテムと関連付けられた顧客がアイテムの返品時に直ちに返金の受け取りを要求するが、システムは、その返品が不正かどうかを直ちに判断できないために、即時の返金を処理することができない。これは顧客満足の低下につながり、不満な顧客からのレビューにより他の買い手からの潜在的な売上が妨げられ得る。

そのような問題を軽減するために、従来の電子システムは、返品ポリシー（例えば、電子的に執行される規則）を使用して返品詐欺を処理する。このポリシーは、顧客が安心感を得られるようにするものであり、安心感は、商人の質と責任感を示すものである。しかしながら、そのようなポリシーは通常、厳格すぎて柔軟性を欠くため、頻繁な更新が必要になる。これらのシステムは、返品を効率的に処理しようとするが、顧客が即時の必要な返金を受け取ることができず、商人が、リアルタイムの措置をしかるべく講じることによって不正な返品による損失を減らすことができなかったことが何度もある。例えば、直接の損金または配送／補充費用を低減するために高リスクの返品を直ちに拒絶することができ、低リスクの返品は、より良い顧客エクスペリエンスを得るように即時の返金を受け取ることができる。

したがって、返品による損失を減らす効率的な返品詐欺検出のための改善された方法およびシステムが求められている。

本開示の一態様は、リアルタイムのリスク判断に基づいて返品アイテムを収集するための自動キオスクを対象とする。自動キオスクは、撮像装置、受け口、ネットワークインターフェース、表示画面、および各容器が空または占有の状態と関連付けられた識別子と関連付けられた、１つまたは複数の容器を含み得る。自動キオスクは、命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、命令を実行して動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサとをさらに含み得る。動作は、撮像装置で、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、返品アイテム情報および返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を、ネットワークインターフェースを介して、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバに送信することとを含み得る。サーバは、機械学習モデルを使用して受け取った返品に基づいて返品要求のリスクスコアを予測し、予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定し、決定したリスクレベルをキオスクに送信することによって、要求に応答して返品リスクレベルを作成するように構成される。サーバがリスクレベルを送信するとき、動作は、サーバからネットワークインターフェースを介して送信されたリスクレベルを受信することと、受信したリスクレベルに基づいて返品結果を決定することと、返品結果を表示画面に表示することとをさらに含み得る。動作はリアルタイムで行われる。

本開示の別の態様は、リアルタイムのリスク判断に基づいて自動キオスクを使用して返品アイテムを収集するための方法を対象とする。方法は、撮像装置で、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、返品アイテム情報および返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を、ネットワークインターフェースを介して、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバに送信することとを含み得る。サーバは、機械学習モデルを使用して受け取った返品に基づいて返品要求のリスクスコアを予測し、予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定し、決定したリスクレベルをキオスクに送信することによって、要求に応答して返品リスクレベルを作成するように構成される。サーバがリスクレベルを送信するとき、方法は、サーバからネットワークインターフェースを介して送信されたリスクレベルを受信することと、受信したリスクレベルに基づいて返品結果を決定することと、返品結果を表示画面に表示することとをさらに含み得る。方法はリアルタイムで行われる。

本開示のさらに別の態様は、上述したような自動キオスクと、サーバとを含むシステムを対象とする。開示の実施形態と一致して、サーバは、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作する。サーバは、命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、命令を実行して動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサとを含み得る。動作は、キオスクから返品アイテム情報および返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を受信することと、機械学習モデルを展開することによって受け取った返品に基づいて返品要求のリスクスコアを予測することと、予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定することと、決定したリスクレベルをキオスクに送信することとを含む。

本明細書では他のシステム、方法、およびコンピュータ可読媒体も説明される。

開示の実施形態と一致する、出荷、輸送、および物流の業務を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むネットワークの例示的な実施形態を示す概略ブロック図である。 開示の実施形態と一致する、検索要求を満たす１つまたは複数の検索結果をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む検索結果ページ（ＳＲＰ）のサンプルを示す図である。 開示の実施形態と一致する、製品および製品に関する情報をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む単一表示ページ（ＳＤＰ）のサンプルを示す図である。 開示の実施形態と一致する、仮想ショッピングカート内のアイテムをインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含むカートページのサンプルを示す図である。 開示の実施形態と一致する、仮想ショッピングカートからのアイテムならびに購入および出荷に関する情報をインタラクティブなユーザインターフェース要素と共に含む注文ページのサンプルを示す図である。 開示の実施形態と一致する、開示のコンピュータ化されたシステムを利用するように構成された例示的なフルフィルメントセンタの概略図である。 開示の実施形態と一致する、返品アイテムに関するリアルタイムの判断を提供するように構成され得る例示的なシステム環境の概略図である。 開示の実施形態と一致する、開示の方法の機能を行うように構成されたキオスクを示す例示的な図である。 開示の実施形態と一致する、自動キオスクを使用してリアルタイムで返品アイテムに関連した返品リスクを決定するためのプロセスの例示的な流れ図である。 開示の実施形態と一致する、自動キオスクを使用してリアルタイムで受理した返品アイテムの返金を処理するためのプロセスの例示的な流れ図である。

以下の詳細な説明は、添付の図面を参照する。可能な限り、図面および以下の説明では、同一または類似の部分を参照するために、同一の参照番号が使用される。いくつかの例示的な実施形態が本明細書で説明されるが、修正、適応、および他の実装が可能である。例えば、置換、追加、または修正が図面に示された構成要素およびステップに行われてもよく、本明細書に記載された例示的な方法は、開示された方法にステップを置換、並べ替え、除去、または追加することによって修正されてもよい。したがって、以下の詳細な説明は、開示された実施形態および例に限定されない。むしろ、本発明の適切な範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義される。

本開示の実施形態は、自動キオスクを使用してリアルタイムのリスク判断に基づいて返品アイテムを収集するように構成されたシステムおよび方法を対象とする。開示の実施形態は、リアルタイムのリスク判断に基づく返品アイテムの収集を可能にする革新的な技術的特徴を提供する。例えば、開示の実施形態は、自動キオスクから、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバへの、返品アイテムを表す返品アイテム情報の送信を可能にし、サーバが、予測されたリスクスコアに基づいて返品アイテムと関連付けられたリスクレベルを決定し、決定したリスクレベルに基づいて返品アイテムを都合よく受理または拒絶するために決定したリスクレベルをキオスクに送信することを可能にする。さらに、開示の実施形態は、返品と関連付けられた決定したリスクレベルに基づいて返品の返金を処理することを可能にする革新的な技術的特徴を提供する。例えば、開示の実施形態は、返品と関連付けられた決定したリスクレベルおよび返品金額に基づく返金の決定を可能にし、決定した返金の効率的な処理を可能にする。

図１Ａを参照すると、出荷、輸送、および物流動作を可能にする通信のためのコンピュータ化されたシステムを含むシステムの例示的な実施形態を示す概略ブロック図１００が示されている。図１Ａに示すように、システム１００は様々なシステムを含むことができ、その各々は、１つまたは複数のネットワークを介して互いに接続することができる。システムはまた、例えばケーブルを使用して、直接接続を介して互いに接続されてもよい。図示のシステムは、出荷権限技術（ＳＡＴ）システム１０１、外部フロントエンドシステム１０３、内部フロントエンドシステム１０５、輸送システム１０７、モバイルデバイス１０７Ａ、１０７Ｂ、１０７Ｃ、売り手ポータル１０９、出荷および注文追跡（ＳＯＴ）システム１１１、フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３、フルフィルメントメッセージングゲートウェイ（ＦＭＧ）１１５、サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７、労働力管理システム１１９、モバイルデバイス１１９Ａ、１１９Ｂ、１１９Ｃ（フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００の内部にあるものとして図示）、第三者パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、１２１Ｃ、フルフィルメントセンタ認証システム（ＦＣ認証）１２３、労働管理システム（ＬＭＳ）１２５を含む。

ＳＡＴシステム１０１は、いくつかの実施形態では注文状態および配送状態を監視するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＳＡＴ装置１０１は注文がその約束配送日（ＰＤＤ）を過ぎているかどうかを判定し、新しい注文を開始すること、配達されていない注文でアイテムを再出荷すること、配達されていない注文をキャンセルすること、注文カスタマとのコンタクトを開始することなどを含む適切な処置をとることができる。ＳＡＴ装置１０１は、出力（特定の期間中に出荷された荷物の数のよう）及び入力（出荷に使用するために受け取った空のボール紙箱の数のよう）を含む他のデータを監視することもできる。また、ＳＡＴシステム１０１はシステム１００内の異なるデバイス間のゲートウェイとして機能し、外部フロントエンドシステム１０３およびＦＯシステム１１３などのデバイス間の通信（例えば、ストアアンドフォワードまたは他の技術を使用する）を可能にしてもよい。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３は外部ユーザがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、システム１００がシステムの提示を可能にして、ユーザがアイテムのための注文を配置することを可能にする実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が検索リクエストを受信し、アイテムページを提示し、決済情報を要請するウェブサーバとして実装されてもよい。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実施することができる。他の実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が外部デバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂ）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得した情報に基づいて受信した要求に対する応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、または支払いシステムのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では外部フロントエンドシステム１０３がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（例えば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

図１Ｂ、図１Ｃ、図１Ｄ、および図１Ｅによって示されるステップの例示的な組は、外部フロントエンドシステム１０３のいくつかの動作を説明するのに役立つことができる。外部フロントエンドシステム１０３は提示および／またはディスプレイのために、システム１００内のシステムまたはデバイスから情報を受け取ることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索結果を含む１つ以上のウェブページをホスティングまたは提供することができる： ページ(ＳＲＰ)(例えば、図１Ｂ）、単一ディテールページ(ＳＤＰ)(例えば、図１Ｃ）、カードページ（例えば、図１Ｄ）、または注文ページ（例えば、図１Ｅ）。ユーザデバイス（例えば、モバイルデバイス１０２Ａまたはコンピュータ１０２Ｂを使用する）は外部フロントエンドシステム１０３にナビゲートし、サーチボックスに入力することによってサーチをリクエストすることができる。外部フロントエンドシステム１０３は、システム１００内の１つまたは複数のシステムからリクエストすることができる。例えば、外部フロントエンドシステム１０３は、検索要求を満たす情報をＦＯシステム１１３に要求してもよい。また、外部フロントエンドシステム１０３は検索結果に含まれる商品ごとに、約束配送日または「ＰＤＤ」を（ＦＯシステム１１３から）リクエストし、受信することもできる。
ＰＤＤはいくつかの実施形態では、特定の期間内に、例えば、その日の最後（午後１１時５９分）までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着するか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれかの推定値を表すことができる（ＰＤＤはＦＯシステム１１３に関して以下でさらに説明される）。

外部フロントエンドシステム１０３がその情報に基づいてＳＲＰ(例えば、図１Ｂ）を準備することができる。ＳＲＰは、検索要求を満たす情報を含むことができる。例えば、これは、検索要求を満たす製品の写真を含むことができる。ＳＲＰはまた、各製品についてのそれぞれの価格、または各製品についての強化された配送オプション、ＰＤＤ、重み、規模、オファー、割引などに関する情報を含んでもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＲＰを送信することができる。

次いで、ユーザデバイスは例えば、ユーザインターフェースをクリックまたはタップすることによって、または別のインプットデバイスを使用して、ＳＲＰから製品を選択して、ＳＲＰ上に表される製品を選択し得る。ユーザデバイスは選択されたプロダクトに関するリクエストを作成し、それを外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。これに応じて、外部フロントエンドシステム１０３は、選択された商品に関する情報をリクエストすることができる。例えば、情報は、それぞれのＳＲＰ上の製品について提示される情報を超える追加の情報を含むことができる。これには、例えば、貯蔵寿命、原産国、体重、大きさ、荷物中のアイテムの個数、取扱説明書、または生成物に関する他の事項が含まれ得る。また、情報は（例えば、この製品および少なくとも１つの他の製品を購入した顧客のビッグデータおよび／または機械学習分析に基づく）類似の製品に対する推奨、頻繁に質問される質問に対する回答、顧客からのレビュー、製造業者情報、写真などを含むことができる。

外部フロントエンドシステム１０３は受信したプロダクトインフォメーションに基づいて、ＳＤＰ(単一ディテールページ）（例えば、図１Ｃ）を準備することができる。ＳＤＰはまた、「今すぐ買う」ボタン、「カードに追加する」ボタン、数量欄、アイテムの写真等のような他の対話型要素を含んでもよい。ＳＤＰは、製品を提供する売り手のリストをさらに含むことができる。リストは各売り手が提供する価格に基づいて注文されてもよく、その結果、最低価格で製品を販売することを提案する売り手は最上位にリストされてもよい。リストは最高ランクの売り手が最上位にリストされるように、売り手ランキングに基づいて注文されてもよい。売り手ランキングは例えば、約束されたＰＤＤを満たす売り手の過去の実績を含む、複数の要因に基づいて定式化されてもよい。外部フロントエンドシステム１０３は（例えば、ネットワークを介して）要求側ユーザデバイスにＳＤＰを配信することができる。

依頼元ユーザデバイスは、商品情報を記載したＳＤＰを受け取る場合がある。ＳＤＰを受信すると、ユーザデバイスはＳＤＰと対話することができる。例えば、要求ユーザデバイスのユーザは、ＳＤＰ上の「カートに入れる」ボタンをクリックするか、あるいは他の方法で対話することができる。これは、ユーザに関連付けられたショッピングカートに製品を追加する。ユーザデバイスはこのリクエストを送信して、商品をショッピングカートに追加し、外部フロントエンドシステム１０３に送ることができる。

外部フロントエンドシステム１０３はカートページ（例えば、図１Ｄ）を生成することができる。カートページはいくつかの実施形態ではユーザが仮想の「買物かご」に追加した商品をリストし、ユーザデバイスは、ＳＲＰ、ＳＤＰ、または他のページ上のアイコンをクリックするか、または他の方法で対話することによって、カートページをリクエストしてもよい。いくつかの実施形態では、カートページがユーザがショッピングカートに追加したすべての製品、ならびに各製品の数量、各製品のアイテム当たりの価格、関連する数量に基づく各製品の価格、ＰＤＤに関する情報、配送方法、出荷費用、ショッピングカート内の製品を修正するためのユーザインターフェース要素（例えば、数量の削除または修正）、他の製品を注文するかまたは製品の定期的な配送を設定するためのオプション、利息支払いを設定するためのオプション、購入を進めるためのユーザインターフェース要素などのカート内の製品に関する情報を列挙することができる。ユーザデバイスのユーザはショッピングカート内の商品の購入を開始するために、ユーザインターフェース要素（例えば、「今すぐ買う」と読むボタン）をクリックするか、または他の方法でユーザインターフェース要素と対話することができる。そうすると、ユーザデバイスは、このリクエストを送信して、外部フロントエンドシステム１０３への購入を開始することができる。

外部フロントエンドシステム１０３は購入を開始するためのリクエストの受信に応じて、注文頁（例えば、図１Ｅ）を発生することができる。注文頁はいくつかの実施形態ではショッピングカートからのアイテムを再リストし、支払及び出荷に関するインプットを要求する。例えば、注文ページはショッピングカート内のアイテムの購入者に関する情報（例えば、名前、住所、電子メールアドレス、電話番号）、受取人に関する情報（例えば、名前、住所、電話番号、配送情報）、出荷情報（例えば、配送および／または集荷の速度／方法）、支払情報（例えば、クレジットカード、銀行振込、小切手、記憶クレジット）、現金受領を要求するためのユーザインターフェース要素（例えば、税務目的のための）などを要求する区画を含むことができる。外部フロントエンドシステム１０３は、注文頁をユーザデバイスへ送信することが可能である。

ユーザデバイスは注文頁に情報を入力し、その情報を外部フロントエンドシステム１０３に送信するユーザインターフェース要素をクリックするか、または他の方法で対話することができる。そこから、外部フロントエンドシステム１０３はショッピングカート内の製品との新しい注文の作成および加工を可能にするために、システム１００内の様々なシステムに情報を送信することができる。

いくつかの実施形態では、外部フロントエンドシステム１０３が売り手が注文に関する情報を送受信することを可能にするようにさらに構成されてもよい。

内部フロントエンドシステム１０５はいくつかの実施形態では内部ユーザ（例えば、システム１００を所有し、運営し、またはリースする団体の従業員）がシステム１００内の１つまたは複数のシステムと対話することを可能にするコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ネットワーク１０１がシステムの提示を可能にして、ユーザが注文のための注文を配置できるようにする実施形態では、内部ユーザが注文に関する診断および統計情報を見たり、アイテム情報を修正したり、またはアイテムに関する統計を見直したりできるようにする、内部フロントエンドシステム１０５をウェブサーバとして実装することができる。例えば、内蔵フロントエンドシステム１０５は、アパッチＨＴＴＰサーバ、マイクロソフトインターネットインフォメーションサービス、ＮＧＩＮＸ等のソフトウェアを実行するコンピュータ又はコンピュータとして実現することができる。他の実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がシステム１００に示されるシステムまたはデバイス（ならびに図示されない他のデバイス）からの要求を受信および処理し、それらの要求に基づいてデータベースおよび他のデータストアから情報を取得し、取得された情報に基づいて受信された要求への応答を提供するように設計されたカスタムウェブサーバソフトウェアを実行することができる。

いくつかの実施形態では、内蔵フロントエンドシステム１０５がウェブキャッシングシステム、データベース、検索システム、支払いシステム、分析システム、注文監視システムなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。一態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数を備えることができ、別の態様では内部フロントエンドシステム１０５がこれらのシステムのうちの１つまたは複数に接続されたインターフェース（たとえば、サーバ間、データベース間、または他のネットワーク接続）を備えることができる。

輸送システム１０７は、いくつかの実施形態ではシステム１００内のシステムまたはデバイスとモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃとの間の通信を可能にするコンピュータシステムとして実施することができる。いくつかの実施形態では、トランスポーテーションシステム１０７が１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。例えば、いくつかの実施形態では、モバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃが配送作業員によって操作されるデバイスを含んでもよい。配送作業員は、正社員、臨時社員、または交替社員であってもよく、モバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃを利用して、ユーザによって注文された製品を含む荷物の配送を行うことができる。例えば、荷物を配信するために、配送作業員は、どの荷物を配信すべきか、およびそれをどこに配信すべきかを示す通知をモバイルデバイス上で受信することができる。配送位置に到着すると、配送作業員は荷物を（例えば、トラックの後ろに、または荷物の箱に）配置し、モバイルデバイスを使用して荷物上の識別子に関連するデータ（例えば、バーコード、イメージ、文字列、ＲＦＩＤタグなど）を走査または他の方法で捕捉し、荷物を（例えば、前扉に置いたままにし、警備員を置いたままにし、受信者に渡すなどによって）配信することができる。いくつかの実施形態では、配送作業員が荷物の写真をキャプチャすることができ、および／またはモバイルデバイスを使用してシグネチャを取得することができる。モバイルデバイスは例えば、時刻、日付、ＧＰＳ位置、写真、配送作業員に関連付けられた識別子、モバイルデバイスに関連付けられた識別子などを含む配送に関する情報を含む情報を輸送機関１０７に送信することができる。輸送システム１０７はシステム１００内の他のシステムによるアクセスのために、この情報をデータベース（図示せず）に記憶することができる。輸送システム１０７はいくつかの実施形態ではこの情報を使用して、特定の荷物の位置を示す追跡データを準備し、他のシステムに送信することができる。

いくつかの実施形態ではあるユーザが１つの種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、永久作業員はバーコードスキャナ、スタイラス、および他のデバイスなどのカスタムハードウェアと共に専用のＰＤＡを使用することができる）が他のユーザは他の種類のモバイルデバイスを使用することができる（例えば、一時的または移動作業員は既製の携帯電話および／またはスマートフォンを利用することができる）。

いくつかの実施形態では、交通機関１０７がユーザをそれぞれのデバイスに関連付けることができる。例えば、輸送システム１０７はユーザ（例えば、ユーザ識別子、従業員識別子、または電話番号）とモバイルデバイス（例えば、国際移動装置アイデンティティ（ＩＭＥＩ）、国際移動加入識別子（ＩＭＳＩ）、電話番号、汎用一意識別子（ＵＵＩＤ）、またはグローバル一意（ＧＵＩＤ）によって表される）との間の関連を記憶することができる。トランスポートシステム１０７はこの関連付けを、配送上で受信されたデータと併せて使用して、とりわけ、作業員の位置、作業員の有効性、または作業員のスピードを決定するために、注文内のデータベースに格納されたデータを分析することができる。

売り手ポータル１０９は、いくつかの実施形態では売り手または他の外部エンティティがシステム１００内の１つまたは複数のシステムと電子的に通信することを可能にするコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、売り手は、コンピュータシステム（図示せず）を利用して、売り手が売り手ポータル１０９を使用してシステム１００を通して売りたい製品について、製品情報、注文情報、連絡先情報などをアップロードまたは提供することができる。

出荷および注文追跡システム１１１はいくつかの実施形態では（例えば、デバイス１０２Ａ〜１０２Ｂを使用するユーザによって）顧客によって注文された製品を含む荷物の位置に関する情報を受信し、記憶し、転送するコンピュータシステムとして実装されてもよい。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１は顧客が注文した製品を含む荷物を配送する出荷会社によって運営されるウェブサーバ（図示せず）からの情報をリクエストまたは記憶することができる。

いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡システム１１１がシステム１００に示されたシステムからの情報をリクエストし、記憶することができる。例えば、出荷および注文追跡システム１１１は、輸送システム１０７にリクエストすることができる。上述のように、交通機関１０７はユーザ（例えば、配送作業員）または乗り物（例えば、配送車）のうちの１つまたは複数に関連付けられた１つまたは複数のモバイルデバイス１０７Ａ〜１０７Ｃ（例えば、携帯電話、スマートフォン、ＰＤＡなど）から受信することができる。いくつかの実施形態では、出荷および注文追跡装置１１１がフルフィルメントセンタ（例えば、フルフィルメントセンタ２００）内の個々の製品の位置を決定するために、労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９にリクエストすることもできる。出荷および注文追跡システム１１１は輸送システム１０７またはＷＭＳ １１９のうちの１つまたは複数からデータを要求し、それを処理し、要求に応じてそれをデバイス（たとえば、ユーザデバイス１０２Ａおよび１０２Ｂ）に提示することができる。

フルフィルメント(履行)最適化（ＦＯ）システム１１３はいくつかの実施形態では他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３および／または出荷および注文追跡システム１１１）からのカスタマ注文のための情報を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。また、ＦＯシステム１１３は、特定のアイテムがどこに保持されているか、またはどこに記憶されているかを記述する情報を記憶することもできる。たとえば、特定のアイテムは１つのフルフィルメントセンタにのみ格納でき、他の特定のアイテムは複数のフルフィルメントセンタに格納できる。さらに他の実施形態では、特定のフルフィルメントセンタが特定の組のアイテム（例えば、生鮮食品または冷凍食品）のみを格納するように設計されてもよい。ＦＯシステム１１３はこの情報ならびに関連する情報（例えば、数量、サイズ、受領日、有効期限など）を格納する。

また、ＦＯシステム１１３は、商品毎に対応するＰＤＤ(約束配送日）を計算してもよい。ＰＤＤは、いくつかの実施形態では１つまたは複数の要因に基づくことができる。例えば、ＦＯシステム１１３は製品に対する過去の需要（例えば、その製品がある期間中に何回注文されたか）、製品に対する予想需要（例えば、来るべき期間中にその製品を注文するために何人の顧客が予想されるか）、ある期間中にいくつの製品が注文されたかを示すネットワーク全体の過去の需要、来るべき期間中にいくつの製品が注文されることが予想されるかを示すネットワーク全体の予想需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された製品の１つ以上のカウント、その製品に対する各製品、予想または現行注文などに基づいて、製品に対するＰＤＤを計算することができる。

いくつかの実施形態では、ＦＯシステム１１３が定期的に（例えば、１時間ごとに）商品ごとにＰＤＤを決定し、それを検索または他のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）に送信するためにデータベースに格納することができる。他の実施形態では、ＦＯシステム１１３が１つまたは複数のシステム（例えば、外部フロントエンドシステム１０３、ＳＡＴシステム１０１、出荷および注文追跡システム１１１）から電子要求を受信し、オンデマンドでＰＤＤを計算することができる。

フルフィルメントメッセージングゲートウェイ１１５はいくつかの実施形態ではＦＯシステム１１３などのシステム１００内の１つ以上のシステムから１つのフォーマットまたはプロトコルで要求または応答を受信し、それを別のフォーマットまたはプロトコルに変換し、変換されたフォーマットまたはプロトコルで、ＷＭＳ １１９または３パーティフルフィルメントシステム１２１Ａ、１２１Ｂ、または１２１Ｃなどの他のシステムに転送するコンピュータシステムとして実装することができる。

サプライチェーン管理（ＳＣＭ）システム１１７は、いくつかの実施形態では予測機能を実行するコンピュータシステムとして実装することができる。例えば、ＳＣＭシステム１１７は例えば、製品に対する過去の需要、製品に対する予想される需要、ネットワーク全体の過去の需要、ネットワーク全体の予想される需要、各フルフィルメントセンタ２００に格納された計数製品、各製品に対する予想または現行注文などに基づいて、特定の製品に対する需要の水準を予測することができる。この予測された水準およびすべてのフルフィルメントセンタにわたるそれぞれの製品の量に応じて、ＳＣＭシステム１１７は特定の製品に対する予測された需要を満たすのに充分な量を購入し、ストックするための１つまたは複数の購入注文を生成することができる。

労働力管理システム（ＷＭＳ）１１９は、いくつかの実施形態ではワークフローをモニタするコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＷＭＳ １１９は個別イベントを示す個別デバイス（例えば、デバイス１０７Ａ-１０７Ｃまたは１１９Ａ-１１９Ｃ）からイベントデータを受信することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は、荷物を走査するためにこれらのデバイスの１つの使用を示すイベントデータを受信してもよい。フルフィルメントセンタ２００および図２に関して以下で論じるように、フルフィルメントプロセス中に、荷物識別子（例えば、バーコードまたはＲＦＩＤタグデータ）は特定の段階で機械によってスキャンまたは読み取ることができる（例えば、自動またはハンドヘルドバーコードスキャナ、ＲＦＩＤリーダ、高速カメラ、タブレット１１９Ａ、モバイルデバイス／ＰＤＡ １１９Ｂ、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイス）。ＷＭＳ １１９は荷物識別子、時刻、日時、位置、ユーザ識別子、または他の情報と共に、荷物識別子の走査または読取りを示す各々の事象を対応するデータベース（図示せず）に記憶することができ、この情報を他のシステム（例えば、出荷および注文追跡システム１１１）に提供することができる。

ＷＭＳ １１９はいくつかの実施形態では１つまたは複数のデバイス（例えば、デバイス１０７Ａ〜１０７Ｃまたは１１９Ａ〜１１９Ｃ）を、システム１００に関連付けられた１つまたは複数のユーザに関連付ける情報を記憶してもよい。例えば、いくつかの状況では、ユーザ（パートまたはフルタイムの従業員など）は、ユーザがモバイルデバイスを所有する（例えば、モバイルデバイスがスマートフォンである）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。他の状況では、ユーザは、ユーザが一時的にモバイルデバイスの管理下にある（例えば、ユーザは日の始めにモバイルデバイスを借り、日中にそれを使用し、日の終わりにそれを返す）という点で、モバイルデバイスに関連付けられてもよい。

ＷＭＳ １１９は、いくつかの実施形態ではシステム１００に関連する各ユーザの作業ログを維持することができる。例えば、ＷＭＳ １１９は任意の割り当てられたプロセス（例えば、トラックのアンローディング、ピックゾーンからのアイテムのピッキング、仕分け装置ワーク、パッキングアイテム）、ユーザ識別子、位置（例えば、フルフィルメントセンタ２００内のフロアまたはゾーン）、従業員によってシステム内を移動されたユニットの数（例えば、ピックされたアイテムの数、パックされたアイテムの数）、デバイスに関連付けられた識別子（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃ）などを含む、各従業員に関連付けられた情報を記憶することができる。いくつかの実施形態では、ＷＭＳ １１９がデバイス１１９Ａ〜１１９Ｃ上で動作するタイムキーピングシステムなどのタイムキーピングシステムからチェックインおよびチェックアウト情報を受信することができる。

第三者フルフィルメント（３ＰＬ）システム１２１Ａ〜１２１Ｃは、いくつかの実施形態ではロジスティクスおよび製品のサードパーティプロバイダに関連するコンピュータシステムを表す。例えば、（図２に関して以下に説明するように）いくつかの製品がフルフィルメントセンタ２００に格納されている間、他の製品は、オフサイトで格納されてもよく、オンデマンドで生産されてもよく、またはフルフィルメントセンタ２００に格納するために利用できなくてもよい。３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１ＣはＦＯシステム１１３から（例えば、ＦＭＧ １１５を介して）注文を受信するように構成することができ、製品および／またはサービス（例えば、配送または設置）を顧客に直接的に提供することができる。いくつかの実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の一部とすることができ、他の実施形態では３ＰＬシステム１２１Ａ〜１２１Ｃのうちの１つまたは複数がシステム１００の外部（例えば、サードパーティプロバイダによって所有または運営される）とすることができる。

フルフィルメントセンタ自動システム（ＦＣ認証）１２３は、いくつかの実施形態では様々な機能を有するコンピュータシステムとして実装され得る。例えば、いくつかの実施形態では、ＦＣ認証１２３がシステム１００内の１つまたは複数の他のシステムのためのシングルサインオン（ＳＳＯ）サービスとして動作することができる。例えば、ＦＣ認証１２３はユーザが内部フロントエンドシステム１０５を介してログインすることを可能にし、ユーザが出荷および注文追跡系１１１においてリソースにアクセスするための同様の特権を有していることを決定し、ユーザが２回目のログイン処理を必要とせずにそれらの特権にアクセスすることを可能にしてもよい。他の実施形態では、ＦＣ認証１２３は、ユーザ（例えば、従業員）が自分自身を特定の作業に関連付けることを可能にしてもよい。例えば、従業員の中には、電子デバイス（デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃなど）を持たない者もいれば、その代わりに、１日の過程中に、フルフィルメントセンタ２００内でタスクからタスクへ、およびゾーンからゾーンへ移動するしてもよい。ＦＣ認証１２３は、それらの従業員は、彼らがどの仕事をしているか、および彼らが様々な時刻にどの区域にいるかを示すことを可能にするように構成されてもよい。

労働管理システム（ＬＭＳ）１２５は、いくつかの実施形態では従業員（フルタイムおよびパートタイムの従業員を含む）のための出勤および残業を記憶するコンピュータシステムとして実装されてもよい。例えば、ＬＭＳ １２５は、ＦＣ認証１２３、ＷＭＡ １１９、デバイス１１９Ａ-１１９Ｃ、輸送装置１０７、及び／又はデバイス１０７Ａ-１０７Ｃから受信することができる。

図１Ａに示される特定の構成は単なる例である。例えば、図１ＡはＦＯシステム１１３に接続されたＦＣ認証システム１２３を示すが、全ての実施形態がこの特定の構成を必要とするわけではない。実際、いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムがインターネット、イントラネット、ＷＡＮ(ワイドエリアネットワーク）、ＭＡＮ(メトロポリタンエリアネットワーク）、ＩＥＥＥ ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格に準拠する無線ネットワーク、専用線などを含む１つまたは複数の公衆またはプライベートネットワークを介して互いに接続され得る。いくつかの実施形態では、システム１００内のシステムの１つ以上がデータセンター、サーバファームなどに実装された１つ以上の仮想サーバとして実装されてもよい。

図２は、フルフィルメントセンタ２００を示す。フルフィルメントセンタ２００は、注文時に顧客に出荷するためのアイテムを格納する物理的な場所の実例である。フルフィルメントセンタ（ＦＣ）２００は多数のゾーンに分割することができ、その各々を図２に示す。これらの「ゾーン」はいくつかの実施形態ではアイテムを受け取り、アイテムを保管し、アイテムを取り出し、アイテムを出荷する処理の様々な段階の間の仮想分割と考えることができ、したがって、「ゾーン」は図２に示されているが、ゾーンの他の分割も可能であり、いくつかの実施形態では図２のゾーンを省略、複製、または修正することができる。

インバウンドゾーン２０３は、図１Ａの装置１００を使用して製品を販売しようとする売り手からアイテムを受け取るＦＣ ２００の領域を表す。例えば、売り手は、台車２０１を使用してアイテム２０２Ａ及び２０２Ｂを配送することができる。アイテム２０２Ａはそれ自体の出荷パレットを占有するのに十分な大きさの単一のアイテムを表すことができ、アイテム２０２Ｂは、空間を節約するために同じパレット上に一緒に積み重ねられた１組のアイテムを表すことができる。

作業員はインバウンドゾーン２０３でアイテムを受け取り、コンピュータシステム（図示せず）を使用して、アイテムの破損および正当性を任意選択で検査することができる。例えば、作業員は、コンピュータシステムを使用して、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂの数量をアイテムの注文数量と比較することができる。数量が合致しない場合、その作業員は、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂのうちの１つまたは複数を拒否することができる。数量が一致すれば、作業員はそれらのアイテムを緩衝地帯２０５まで（例えば、１ドル、ハンドトラック、フォークリフト、手動で）移動させることができる。緩衝ゾーン２０５は例えば、予測される需要を満たすのに十分な量のアイテムがピッキングゾーンにあるため、ピッキングゾーンで現在必要とされていないアイテムのための一時保管領域であってもよい。いくつかの実施形態では、フォークリフト２０６が緩衝ゾーン２０５の周り、および入りゾーン２０３と落下ゾーン２０７との間でアイテムを移動させるように動作する。ピッキングゾーンにアイテム２０２Ａまたは２０２Ｂが必要な場合（例えば、予想される需要のため）、フォークリフトは、アイテム２０２Ａまたは２０２Ｂを落下ゾーン２０７に移動させることができる。

ドロップゾーン２０７は、アイテムがピッキングゾーン２０９に移動される前にそれらを保管するＦＣ ２００の領域であってもよい。ピッキングタスクに割り当てられた作業員（「ピッカー」）はピッキングゾーン内のアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに接近し、ピッキングゾーンのバーコードをスキャンし、モバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａおよび２０２Ｂに関連するバーコードをスキャンすることができる。次いで、ピッカーはアイテムをピッキングゾーン２０９まで（例えば、それをカート上に置くか、またはそれを運ぶことによって）取り込むことができる。

ピッキングゾーン２０９は、アイテム２０８が保管ユニット２１０に保管されるＦＣ ２００の領域であってもよい。いくつかの実施形態では、貯蔵ユニット２１０が物理的な棚、本棚、箱、運搬箱、冷蔵庫、冷凍庫、冷蔵庫などのうちの１つまたは複数を含むことができる。いくつかの実施形態では、ピッキングゾーン２０９が複数のフロアに編成されてもよい。いくつかの実施形態では、作業員または機械が例えば、フォークリフト、エレベータ、コンベアベルト、カート、ハンドトラック、台車、自動ロボットもしくはデバイス、または手動を含む多数の方法で、ピッキングゾーン２０９内にアイテムを移動させることができる。例えば、ピッカーは、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂを降下ゾーン２０７の手押し車または台車に載せ、アイテム２０２Ａおよび２０２Ｂをピッキングゾーン２０９まで歩くことができる。

ピッカーは、保管ユニット２１０上の特定の空間のようなピッキングゾーン２０９内の特定のスポットにアイテムを配置する（又は「収納する」）命令を受け取ることができる。例えば、ピッカーはモバイルデバイス（例えば、デバイス１１９Ｂ）を使用してアイテム２０２Ａを走査することができる。デバイスは例えば、通路、棚、及び位置を示す装置を使用して、ピッカーがアイテム２０２Ａを収納すべき場所を示すことができる。次に、デバイスはアイテム２０２Ａをその位置に格納する前に、その位置でバーコードを走査するようにピッカーを促すことができる。デバイスは（例えば、ワイヤレスネットワークを介して）図１ＡのＷＭＳ １１９のようなコンピュータシステムにデータを送信し、アイテム２０２Ａがデバイス１１９Ｂを使用してユーザによってその位置に格納されたことを示すことができる。

ユーザが注文を置くと、ピッカーは、保管ユニット２１０から１つまたは複数のアイテム２０８を取り出すための命令をデバイス１１９Ｂ上で受け取ることができる。ピッカーはアイテム２０８を取り出し、アイテム２０８上のバーコードを走査し、それを搬送メカニズム２１４上に置くことができる。搬送機構２１４はスライドとして表されているが、いくつかの実施形態では搬送機構がコンベヤーベルト、エレベータ、カート、フォークリフト、ハンドトラック、台車、カートなどのうちの１つまたは複数として実施することができる。次いで、アイテム２０８は、充填領域２１１に到達することができる。

パッキングゾーン２１１は、アイテムがピッキングゾーン２０９から受け取られ、最終的に顧客に出荷するためにボックスまたはバッグにパッキングされる、ＦＣ ２００の領域であってもよい。パッキングゾーン２１１において、受信アイテム（「リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員」）に割り当てられた作業員はピッキングゾーン２０９からアイテム２０８を受信し、それがどの注文に対応するかを決定する。例えば、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員はアイテム２０８上のバーコードを走査するために、コンピュータ１１９Ｃなどのデバイスを使用することができる。コンピュータ１１９Ｃはどの注文アイテム２０８が関連付けられているかを視覚的に示すことができる。これは例えば、注文に対応する壁面２１６上の空間または「セル」を含むことができる。注文が完了すると（例えば、セルが注文のためのすべてのアイテムを含むため）、リビン(ｒｅｂｉｎ)作業員は、注文が完了したことをパッキング作業員（または「パッカー」）に示すことができる。梱包業者はセルからアイテムを回収し、輸送のために箱または袋に入れることができる。その後、パッカーは例えば、フォークリフト、カート、ドリー、ハンドトラック、コンベヤーベルトを介して、又は他の方法で、箱又はバッグをハブゾーン２１３に送ることができる。

ハブゾーン２１３は、パッキングゾーン２１１から全てのボックスまたはバッグ（「荷物」）を受け取るＦＣ ２００の領域であってもよい。ハブゾーン２１３内の作業員および／またはマシンは荷物２１８を検索し、それぞれの荷物が行こうとする配送領域の一部を決定し、荷物を適切なキャンプゾーン２１５にルーティングすることができる。例えば、配送領域が２つのより小さいサブ領域を有する場合、荷物は２つのキャンプゾーン２１５のうちの１つに進む。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物をキャンプゾーン２１５にルーティングすることは、例えば、荷物が向けられている地理的エリアの一部を（例えば、郵便番号に基づいて）決定することと、地理的エリアの一部に関連付けられたキャンプゾーン２１５を決定することとを含むことができる。

キャンプゾーン２１５はいくつかの実施形態では１つまたは複数の建物、１つまたは複数の物理的な空間、または１つまたは複数のエリアを備えることができ、荷物は、ルートおよび／またはサブルートに分類するためにハブゾーン２１３から受け取られる。いくつかの実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００から物理的に分離されているが、他の実施形態ではキャンプゾーン２１５がＦＣ ２００の一部を形成することができる。

キャンプゾーン２１５内の作業員および／またはマシンは例えば、目的地と現存するルートおよび／またはサブルートとの照合、ルートおよび／またはサブルートごとの作業負荷の算出、時刻、出荷方法、荷物２２０を出荷する費用、荷物２２０内のアイテムに関連付けられたＰＤＤなどに基づいて、荷物２２０がどのルートおよび／またはサブルートに関連付けられるべきかを決定することができる。いくつかの実施形態では、作業員またはマシンが（例えば、デバイス１１９Ａ〜１１９Ｃのうちの１つを使用して）荷物を走査して、その最終的な宛先を決定することができる。荷物２２０が特定のルートおよび／またはサブルートに割り当てられると、作業員および／またはマシンは、出荷される荷物２２０を移動させることができる。例示的な図２において、キャンプゾーン２１５は、トラック２２２、かご２２６、および配送作業員２２４Ａおよび２２４Ｂを含む。いくつかの実施形態では、トラック２２２が配送作業員２２４Ａによって駆動されてもよく、配送作業員２２４ＡはＦＣ ２００の荷物を配信する常勤の従業員であり、トラック２２２はＦＣ ２００を所有し、リースし、または運営する同じ企業によって所有され、リースされ、または運営される。いくつかの実施形態では、自動車２２６が配送作業員２２４Ｂによって駆動されてもよく、ここで、配送作業員２２４Ｂは必要に応じて（例えば、季節的に）送達する「屈曲」または時折の作業員である。自動車２２６は、配送作業員２２４Ｂによって所有され、リースされ、または操作され得る。

図３は、返品アイテムに関するリアルタイムの判断を提供するように構成され得る例示的なシステム環境の概略図である。図３に示される構成要素および配置は開示の例を限定するためのものではなく、開示のプロセスおよび特徴を実施するために使用される構成要素は様々であり得る。

開示の実施形態によれば、リアルタイムの返品決定システム３００は、自動キオスク３０１と、ネットワーク３０２と、返品システム３０７とを含み得る。

キオスク３０１は、ロッカー、キャビネット、クローゼット、トランク、または、キオスク３０１がネットワーク３０２を介して返品システム３０７と通信することを可能にする計算、格納、および通信能力を備えた任意の適切な装置を含み得る。キオスク３０１の各構成要素については、以下で図４を参照してさらに詳細に論じる。

キオスク３０１は、比較的持ち運びが容易で、返品アイテムを格納する容量を有し得る。例えば、大型のキオスク３０１の寸法は、約５フィート×５フィート×１０フィートであり、３０個の容器を備え、各容器は約２フィート×２フィート×１フィートである。大型のキオスク３０１は、アイテムが物理的に収集されるまで約３０個の返品アイテムを取り込み得る。同様に、小型のキオスク３０１は、約１０個の返品アイテムを取り込み得る。各容器は、返品システム３０７においてそれに対応する識別子を有する。

キオスク３０１は、ショッピングセンタ、通常の小売店、郵便局などに位置し得るが、これに限定されない。キオスク３０１は、顧客がアクセスできるように目立ち、安全であり得る。キオスク３０１は、人口密度、アクセスしやすさ、またはコンパクトさに従って分配され得る。

キオスク３０１はまず、返品アイテムのリアルタイムの返品決定を含む返品プロセスを、顧客を認証することから開始し得る。例えば、キオスク３０１は、スキャンするために顧客によって提示された顧客と関連付けられたＱＲコード（登録商標）を取り込み、認証要求を取り込まれたＱＲコードと一緒に返品システム３０７に送信し得る。要求を受信すると、返品システム３０７は、送信されたＱＲコードと関連付けられた顧客を認証し得る。別の例では、キオスク３０１は、キオスク３０１でユーザ入力を取り込むことによって顧客を認証し得る。顧客は、ユーザ名および対応するパスワードを入力し得る。キオスク３０１が入力を受け取ると、キオスク３０１は、顧客を認証するために入力を返品システム３０７に送信し得る。キオスク３０１が顧客を十分に検証できなかった場合、キオスク３０１は、直接の電話連絡や写真検証などの追加の検証を行い得る。例えば、キオスク３０１は、顧客と関連付けられた電話番号に電話し、顧客がその電話を受信するとその顧客を検証し得る。別の例では、キオスク３０１は、撮像装置４０１を使用して顧客の写真を撮影し、その写真を返品システム３０７に格納された顧客の利用可能な写真と比較し得る。

顧客を認証した後、キオスク３０１は返品システム３０７に返品リスクレベルを求める要求を送信し得る。キオスク３０１は、返品リスクレベルを要求するために、返品アイテムに関するリスクスコアを計算するために返品システム３０７に送信される返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込み得る。例えば、キオスク３０１は、注文ＩＤ、アイテムＩＤ、製品バーコード、事前に生成されたＱＲコード、または事前に生成された返品ＩＤを含むがこれに限定されない返品アイテム情報を取り込み、取り込まれた返品アイテム情報を、返品リスクレベルを求める要求と一緒に返品システム３０７に送信し得る。事前に生成されたＱＲコードおよび事前に生成された返品ＩＤは、顧客と関連付けられたコンピュータ実装デバイスによって生成され得る。デバイスは、返品アイテムのＱＲコードまたは返品ＩＤを求める要求を外部フロントエンドシステム１０３に送信し、外部フロントエンドシステム１０３は要求されたＱＲコードまたは返品ＩＤをデバイスに提供し得る。外部フロントエンドシステム１０３は、ＱＲコードまたは返品ＩＤを生成すると、生成されたＱＲコードまたは返品ＩＤを格納するために返品システム３０７に送信し得る。例えば、キオスク３０１が返品システム３０７に事前に生成された返品ＩＤを送信すると、返品システム３０７は格納された返品ＩＤ内で受信した返品ＩＤを検索し得る。受信した返品ＩＤが格納された返品ＩＤのうちの１つと一致する場合、返品システム３０７はキオスク３０１に、受信した返品ＩＤと関連付けられた返品アイテムが有効であるという指示を送信し得る。返品ＩＤはキオスク３０１でも生成され得る。

大部分のアイテムは、キオスク３０１を利用した返品に適する。しかしながら、アイテムの中にはキオスク３０１を介して返品できないものもある。返品不可のアイテムには、例えば、大き過ぎるアイテム、壊れ物アイテム、高価なアイテム、または高リスクの返品レベルのアイテムが含まれ得る。高リスクの返品のアイテムを決定するプロセスについて、以下で返品システム３０７に関連して説明する。

様々な実施形態において、自動キオスク３０１は、ネットワーク３０２によって返品システム３０７に動作可能に結合され得る。ネットワーク３０２は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、または他のタイプのネットワークなどの任意のタイプのネットワークであり得る。

返品システム３０７は、いくつかの実施形態では、データベース３０４に格納された履歴情報３０５で訓練された機械学習モデルをリアルタイムで実行することによって返品アイテムに関するリスクレベルを決定するコンピュータシステム（例えばサーバ）として実施され得る。返品システム３０７は、返品システム３０７が内部フロントエンドシステム１０５を介して図１Ａのシステム１００と通信することを可能にする通信能力を備え得る。加えて、返品システム３０７は、返品アイテムの返金も処理し得る。いくつかの実施形態では、返品システム３０７は、命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイス３０６と、キオスク３０１から送信された、返品アイテムに関する返品要求のリスクスコアを、その返品アイテムに関して機械学習モデルを展開することによって予測し得る１つまたは複数のプロセッサ３０３とを含み得る。返品要求は、顧客ＩＤ、注文ＩＤ、返品ＩＤ、製品情報などといった返品に関連した情報を含み得る。返品要求を受信すると、プロセッサ３０３は、返品アイテムと関連付けられたリスクスコアをリアルタイムで予測し得るので、返品アイテムを返品する顧客は決定をキオスク３０１で直ちに受け取り得る。予測は、教師あり機械学習モデル、例えば、勾配ブースティングツリーモデルで一般的な履歴変数を計算する効率的な方法を含み得る。教師あり学習は、モデルがアルゴリズムを使用して入力変数（ｘ）から出力変数（Ｙ）へのマッピング関数を学習する場合である。例えば、教師あり機械学習モデルは、リスクスコア（Ｙ）を予測するために選択された変数を用いて（ｘ）変数を用いて履歴情報で訓練される。入力変数のいくつかの例は、返品履歴、返品金額、返品された製品のリスト、返品時間などであり得る。モデルの出力、すなわち、返品アイテムに関するリスクスコア（Ｙ）は、返品のリスクスコアを決定し、リスクスコアは高リスクの返品アイテムではより高い。

リスクスコアは、業務要件またはコンプライアンス要件を満たすために、特定の規則と組み合わされ得る。強力で信頼性の高いリスクモデルスコアと選択された閾値とを用いて、キオスク３０１は、返品アイテムを、高リスク、低リスク、または中リスクに分割し、異なるリスクレベルの返品アイテムを、返金処理のために別々に処理し得る。

いくつかの実施形態では、返品システム３０７は、大部分の返品を低リスクの返品に割り当て得る。例えば、返品システム３０７は、約７５％の返品が低リスクとラベル付けされるようにスコア閾値を設定し得る。低リスクの返品のスコア閾値を設定することにより、優良顧客のための即時の返品プロセスが円滑化され得る。返品システム３０７は、返品詐欺と関連付けられた履歴タグを含んでいてもよく、履歴タグは、教師あり機械学習モデルを訓練し、スコア閾値を推定し得る。スコア閾値は、キオスク３０１にリアルタイムの判断を提供するように事前定義され得る。例えば、返品システム３０７は、返品の予測スコアが事前定義されたスコア閾値４０を下回る場合、返品に低リスクを割り当て得る。しかしながら、返品システム３０７は、不正による損失を、大部分の優良顧客に対するプラスの影響を考えると通常は許容できる、返品詐欺による総損失の２０％未満になるように調整し得る。

いくつかの実施形態では、返品システム３０７は、一部の返品を高リスクの返品に割り当て得る。例えば、返品システム３０７は、約１０％の返品が高リスクとラベル付けされるようにスコア閾値を設定し得る。返品システム３０７は、高リスクの返品の間で許容できる誤判定を伴って５０％の返品詐欺を捕捉し得る。

いくつかの実施形態では、返品システム３０７は、一部の返品を中リスクの返品に割り当て得る。例えば、返品システム３０７は、約１５％の注文が中リスクとラベル付けされるようにスコア閾値を設定し得る。中リスクの返品はキオスク３０１で受理されるが、返品システム３０７は、手作業でのレビューチームによって検証されるまで返金を先送りし得る。返品システム３０７は、直接損失した前に３０％の不正を捕捉し得る。

返品システム３０７は、リスクレベルが業務要件またはコンプライアンス要件を満たす特定の規則に基づく割り当てによって決定されると、キオスク３０１にリスクレベルを送信し得る。いくつかの実施形態では、キオスク３０１は、ネットワーク３０２を介して返品システム３０７からリスクレベルを受信し得る。受信したリスクレベルに基づいて、キオスクは異なる指示を続行し得る。例えば、リスクレベルが高の場合、キオスク３０１は顧客に、返品を拒絶する決定を拒絶理由と共に示し得る。別の例では、リスクレベルが低の場合、キオスク３０１は、返品が受理されたという通知、返品のためにアイテムを挿入するよう求める指示を示し、顧客が返品アイテムを格納するための容器を押し出し得る。さらに別の例として、リスクレベルが中の場合、キオスク３０１は顧客に追加情報を要求し得る。追加情報は、返品アイテムの画像、顧客の写真、または返品に関連した追加の証拠であり得るが、これに限定されない。キオスク３０１は、追加情報が確認された後、返品アイテムの受理または拒絶を決定し得る。返品アイテムを格納するために容器が押し出されると、顧客は返品アイテムを容器内に入れ、容器をキオスク３０１に戻し得る。

キオスク３０１は、返品アイテムを格納する容器を受け取ると、返品システム３０７に返品確認を送信し得る。返品確認は、返品アイテムを表す返品アイテム情報、返品アイテムと関連付けられたリスクレベル、および返品アイテムを格納する容器と関連付けられた識別子を含み得る。キオスク３０１から返品確認を受信すると、返品システム３０７は、受信した返品確認を格納し得る。格納された返品確認は、履歴情報として、教師あり機械学習モデルを訓練し得る。

返品システム３０７はまた、返品アイテムと関連付けられた受信したリスクレベルおよび返品アイテム情報と関連付けられた返品金額に基づいて返金を決定し得る。例えば、返品システム３０７は、低リスクおよび低額の返品アイテムの即時返金、アイテム検証を必要とする、低リスクおよび高額の返品アイテムの迅速な返金、ならびに中リスクの返品アイテムの先送りされる返金を処理し得る。高額および低額は、返品金額を事前定義された金額と比較することによって決定され、先送りされる返金は、アイテム検証またはカード情報検証を必要とし得る。別の例では、返品システム３０７は、高リスクの返品アイテムの返品を拒絶し得る。拒絶は、拒絶理由およびアカウントブロックを伴い得る。

返金タイプの決定後、返品システム３０７は決定された返金を処理し得る。プロセスは、返品金額、注文金額、または保留中の金額に関する関連情報を格納することを必要とし得る。例えば、返品システム３０７は即時返金を、返品顧客と関連付けられた銀行口座に返金金額を送金することによって処理し得る。

返品システム３０７は、決定したリスクレベルを様々な方法で送信し得る。例えば、返品システム３０７は、顧客と関連付けられたモバイルデバイスにテキストメッセージまたは電話による通知を送信し得る。別の例では、返品システム３０７は、顧客と関連付けられた電子メールアドレスに、返品アイテムに関する件名を有する電子メールメッセージを送信し得る。さらに別の例として、返品システム３０７は、顧客と関連付けられたモバイルデバイス上で実行されているモバイルアプリケーションに通知を送信し得る。通知は、低リスクおよび低額の返品アイテムでは、「あなたの返品は受理されました。あなたの返品は処理されます」と表示し得る。

返品システム３０７はまた、決定された返金タイプを、ネットワーク３０２を介してキオスク３０１に送信し得る。返金タイプを受信すると、キオスク３０１は受信した返金タイプを表示し得る。例えば、キオスク３０１は、低リスクおよび高額の返品アイテムでは、「あなたの返品は受理されました。あなたの返金はアイテムが確認されるまで処理中です」と表示し得る。

外部フロントエンドシステム１０３は、顧客からキオスク３０１の場所を求める要求を受信すると、返品システム３０７に、キオスク３０１の場所を要求し得る。返品システム３０７は、要求された場所を、顧客の自宅住所もしくは顧客が定義した住所から最寄りのキオスクを見つけるか、または利用可能なスペースがより大きいキオスクを見つけることによって推奨し得る。返品システム３０７はまた、利用可能なスペースのある最寄りのキオスクを推奨してもよい。

キオスク３０１は、上記の機能を果たすために適切に保守される必要がある。キオスク３０１が悪用されたり壊されたりしないようにするためにセキュリティも必要である。例えば、キオスク３０１は、キオスク３０１が８０％を超えて占有されると、返品システム３０７に、保管された返品アイテムを取り出すよう求める要求を送信し得る。返品システム３０７は、作業員と関連付けられたモバイルデバイスに、キオスク３０１から返品アイテムを回収するよう要求し得る。別の例では、キオスク３０１は、返品システム３０７に、キオスク３０１に機械的または電子的障害が発生しているときに修理を求める要求を送信し得る。キオスク３０１はまた、固定された撮像装置を利用して、不正または悪用の行為を検出し得る。

図４に、開示の方法の機能を行うように構成されたキオスク３０１の例示的な図を示す。キオスク３０１は、ロッカー、キャビネット、クローゼット、トランク、または、キオスク３０１が返品システム３０７と通信することを可能にする計算、格納、および通信能力を備えた任意の適切な装置を含み得る。キオスク３０１は、撮像装置４０１、ディスプレイ４０２、１つまたは複数の容器４０３Ａ〜４０３Ｄ、および受け口４０４を含み得る。

撮像装置４０１は、返品アイテムと関連付けられた返品リスクを決定するために返品システム３０７に送信される返品アイテムを表す返品アイテム情報および中リスクの返品アイテムに関連した追加情報を取り込み得る。撮像装置４０１は、カメラ、スキャナ、または取り込み機能を備えた任意の適切なデバイスを含み得る。例えば、撮像装置４０１は、返品アイテムと関連付けられた製品バーコードを取り込み、取り込まれたバーコードと関連付けられた返品アイテム情報を、ネットワーク３０２を介して返品システム３０７に送信し得る。撮像装置４０１はまた、顧客を認証し、返品アイテムを確認し得る。例えば、撮像装置４０１は、顧客を認証するために顧客と関連付けられたＱＲコードを取り込むか、または返品アイテムを確認するために返品アイテムと関連付けられたアイテムＩＤを取り込み得る。撮像装置４０１はまた、不正または悪用行為を検出し得る。

ディスプレイ４０２は、返品アイテムと関連付けられた返品リスクを決定するために返品システム３０７に送信される返品アイテムを表す返品情報および返品理由を取り込み得る。例えば、顧客は、返品アイテムと関連付けられた注文ＩＤを入力し、キオスク３０１のディスプレイ４０２上で事前定義された返品理由を選択し得る。さらに別の例として、顧客は、注文ＩＤを入力し、キオスク３０１のディスプレイ４０２上で感圧入力機構（例えば、タッチスクリーンデバイスやキーボード）または任意の他の適切な選択機構を使用して返品理由を選択し得る。ディスプレイ４０２はまた、返品アイテムと関連付けられた返品ＩＤを生成し得る。

ディスプレイ４０２は、返品決定およびその後の指示、ならびに返金プロセスに関連した情報を提供し得る。例えば、ディスプレイ４０２は、高リスクの返品アイテムについての拒絶決定を理由と共に示し得る。さらに別の例として、ディスプレイ４０２は、受理通知、および返品のアイテムを押し出された容器４０３Ａに格納し、受け口４０４を介して容器４０３Ａを戻すことによってアイテムを返品するための指示を示し得る。返金プロセスについて、ディスプレイ４０２は、一部の高リスクの返品アイテムでは、「あなたはキオスクを使用して自動返品することができません。あなたのアカウントはブロックされます。ブロックを解除するには顧客サービスに電話してください。」と提示し得る。

容器４０３Ａ〜４０３Ｄは、受理された返品アイテムを格納し、各容器４０３Ａ〜４０３Ｄと関連付けられた識別子が、受理された返品アイテムに関する返品アイテム情報と共に格納されるように返品システム３０７に送信される。例えば、容器４０３Ａが、受理された返品アイテムを格納し、受け口４０４を介してキオスク３０１に戻されると、キオスク３０１は、容器４０３Ａと関連付けられた識別子および返品アイテムに関する返品アイテム情報を返品システム３０７に送信し得る。返品システム３０７は、識別子および返品アイテム情報を受信すると、受信した識別子および返品アイテム情報を格納し得る。

図５は、自動キオスク３０１を使用してリアルタイムで返品アイテムに関連した返品リスクを決定するためのプロセス５００の例示的な流れ図である。図５はキオスク３０１および返品システム３０７に関して記載されているが、他の構成も可能であることを当業者は理解するであろう。

ステップ５０１で、キオスク３０１は、撮像装置４０１またはディスプレイ４０２を使用して、返品アイテムに関するリスクスコアのために返品システム３０７に送信される、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込み得る。例えば、キオスク３０１の撮像装置４０１は、注文ＩＤ、アイテムＩＤ、製品バーコード、事前に生成されたＱＲコード、または事前に生成された返品ＩＤを取り込み得る。事前に生成されたＱＲコードおよび事前に生成された返品ＩＤは、顧客と関連付けられたコンピュータ実装デバイスによって生成され得る。デバイスは、返品アイテムのＱＲコードまたは返品ＩＤを求める要求を外部フロントエンドシステム１０３に送信し、外部フロントエンドシステム１０３は要求されたＱＲコードまたは返品ＩＤをデバイスに提供し得る。外部フロントエンドシステム１０３は、ＱＲコードまたは返品ＩＤを生成すると、生成されたＱＲコードまたは返品ＩＤを格納するために返品システム３０７に送信し得る。例えば、キオスク３０１が返品システム３０７に事前に生成された返品ＩＤを送信すると、システムは格納された返品ＩＤ内で受信した返品ＩＤを検索し得る。受信した返品ＩＤが格納された返品ＩＤのうちの１つと一致する場合、返品システム３０７はキオスク３０１に、受信した返品ＩＤと関連付けられた返品アイテムが有効であるという指示を送信し得る。返品ＩＤはキオスク３０１でも生成され得る。

ステップ５０２で、キオスク３０１は返品システム３０７に返品リスクレベルを求める要求を送信し得る。キオスク３０１はまた、アイテムが（例えば、大き過ぎるか、壊れ物であるか、または高価であるために）返品不可であるかどうかを判断し、アイテムを拒絶し得る。キオスク３０１は、ステップ５０１から取り込まれた返品アイテム情報および返品アイテムに関連した返品リスクレベルを求める要求を返品システム３０７を送信し得る。例えば、キオスク３０１は、取り込まれた返品アイテム情報を、返品リスクレベルを求める要求と一緒に返品システム３０７に送信し得る。返品システム３０７から送信された受信した返品リスクレベルが、追加情報の検証なしの高または中の場合、キオスク３０１は返品アイテムを拒絶し得る。

ステップ５０３で、返品システム３０７は、ステップ５０２から送られた受信した返品要求のリスクスコアを、返品アイテムに関して機械学習モデルを展開することによって予測し得る。返品要求は、顧客ＩＤ、注文ＩＤ、返品ＩＤ、製品情報などといった返品に関連した情報を含み得る。返品要求を受信すると、返品システム３０７は、返品アイテムと関連付けられたリスクスコアをリアルタイムで予測し得るので、返品アイテムを返品する顧客は決定をキオスク３０１で直ちに受け取り得る。予測は、教師あり機械学習モデル、例えば、勾配ブースティングツリーモデルで一般的な履歴変数を計算する効率的な方法を含み得る。教師あり学習は、モデルがアルゴリズムを使用して入力変数（ｘ）から出力変数（Ｙ）へのマッピング関数を学習する場合である。例えば、教師あり機械学習モデルは、リスクスコア（Ｙ）を予測するために選択された変数を用いて（ｘ）変数を用いて履歴情報で訓練される。入力変数のいくつかの例は、返品履歴、返品金額、返品製品のリスト、返品時間などであり得る。モデルの出力、すなわち、返品アイテムに関するリスクスコア（Ｙ）は、返品のリスクスコアを決定し、リスクスコアは高リスクの返品アイテムではより高い。

ステップ５０４で、返品システム３０７は、返品アイテムのリスクレベルを、予測されたリスクスコアと業務要件またはコンプライアンス要件を満たす特定の規則とを組み合わせることによって決定し得る。強力で信頼性の高いリスクモデルスコアと選択された閾値とを用いて、返品システム３０７は、返品アイテムを、高リスク、低リスク、または中リスクに分割し、異なるリスクレベルの返品アイテムを、返金処理のために別々に処理し得る。例えば、返品システム３０７は、返品の約７５％が低リスクとラベル付けされ、返品の１０％が高リスクとラベル付けされ、返品の１５％が中リスクとラベル付けされるようにスコア閾値を設定することによって、大部分の返品を低リスクの返品に、一部の返品を高リスクの返品に、一部の返品を中リスクの返品に割り当て得る。低リスクの返品のスコア閾値を設定することにより、優良顧客のための即時の返品プロセスが円滑化され得る。しかしながら、返品システム３０７は、不正による損失を、大部分の優良顧客に対するプラスの影響を考えると通常は許容できる、返品詐欺による総損失の２０％未満になるように調整し得る。返品システム３０７はまた、高リスクの返品の間で許容できる誤判定を伴って不正返品の５０％を捕捉し得る。中リスクの返品はキオスク３０１で受理されるが、返品システム３０７は、返品アイテムが手作業でのレビューチームによって検証されるまで返金を先送りにし得る。返品システム３０７は、空の箱、破損したアイテム、間違ったアイテム、返品詐欺組織などを含む直接の損失を被る前に３０％の不正を捕捉し得る。

ステップ５０５で、返品システム３０７は、決定したリスクレベルをキオスク３０１に送信し得る。リスクレベルは、高リスク、低リスク、または中リスクに分割され、拒絶理由を伴い得る。

ステップ５０６で、キオスク３０１は、ステップ５０５で送信されたリスクレベルを受信し、ステップ５０８で、受信したリスクレベルが中かどうかを判断し得る。受信したリスクレベルが中である場合、キオスク３０１は、ステップ５０９で、ディスプレイ４０２に追加情報を求める要求を表示し、要求した追加情報を取り込み得る。受信したリスクレベルが中ではない場合、キオスク３０１は、ステップ５１３で、ディスプレイ４０２に返品結果を表示し得る。

ステップ５０９で、キオスク３０１は、追加情報を取り込み得る。例えば、キオスク３０１は、ディスプレイ４０２に要求を提示することによって顧客に追加情報を要求し、撮像装置４０１またはディスプレイ４０２を使用して要求した追加情報を取り込み得る。追加情報は、返品アイテムの画像、顧客の写真、または返品に関連した追加の証拠であり得るが、これに限定されない。

ステップ５１０で、キオスク３０１は、取り込んだ追加情報を、ネットワーク３０２を介して返品システム３０７に送信し得る。キオスク３０１が取り込んだ追加情報を送信すると、返品システム３０７は、ステップ５１１で、追加情報を受信し、追加情報を確認し得る。例えば、返品システム３０７は、追加情報を確認するために、在庫アイテムの画像を格納するデータベースで受信した返品アイテムの画像を検索し得る。

ステップ５１２で、返品システム３０７は、ネットワーク３０２を介してキオスク３０１に確認結果を送信し得る。例えば、返品システム３０７は、５１０で送信された追加情報が確認されると確認結果にインジケータを割り当て得る。

ステップ５１３で、キオスク３０１は、ディスプレイ４０２に返品結果を表示し得る。例えば、キオスク３０１は、受信したリスクレベルが高または確認結果に割り当てられたインジケータがない中の場合、ディスプレイ４０２に拒絶決定を拒絶理由と共に表示し、それ以上実行を行わない。ディスプレイ４０２に表示される例示的な拒絶決定は、「あなたの返品はリスクレベルが高いので拒絶されます」および「あなたはキオスクを使用して自動返品することができません。あなたのアカウントはブロックされます。ブロックを解除するには顧客サービスに電話してください」である。別の例では、キオスク３０１は、受信したリスクが低または確認結果に割り当てられたインジケータがある中の場合、ディスプレイ４０２に受理した通知および次のステップの指示を表示し得る。

ステップ５１４で、キオスク３０１は、受信したリスクが低または確認結果に割り当てられたインジケータがある中の場合、返品アイテムを受理し得る。例えば、キオスク３０１は、顧客が返品アイテムを格納するための容器４０３Ａを押し出すことによって返品アイテムを受理し得る。さらに別の例として、顧客は、押し出された容器４０３Ａに返品アイテムを格納し、受け口４０４を介して容器４０３Ａをキオスク３０１に戻し得る。

図６は、自動キオスク３０１を使用してリアルタイムで受理した返品アイテムの返金を処理するためのプロセス６００の例示的な流れ図である。図６はキオスク３０１および返品システム３０７に関して記載されているが、他の構成も可能であることを当業者は理解するであろう。

ステップ６０１で、キオスク３０１は、図５のステップ５１４に関して上述したように、受け口４０４を介して返品アイテムを格納する容器４０３Ａを受け取ると、返品を受理し得る。例えば、キオスク３０１は、顧客が返品アイテムを格納するための容器４０３Ａを押し出すことによって返品アイテムを受理し得る。さらに別の例として、顧客は、押し出された容器４０３Ａに返品アイテムを格納し、受け口４０４を介して容器４０３Ａをキオスク３０１に戻し得る。

ステップ６０２で、キオスク３０１は、ネットワーク３０２を介して返品システム３０７に返品確認を送信し得る。返品確認は、返品アイテムを表す返品アイテム情報、返品アイテムと関連付けられたリスクレベル、および返品アイテムを格納する容器と関連付けられた識別子を含み得る。

ステップ６０３で、返品システム３０７は、ステップ６０２で送信された返品確認を受信し、受信した返品確認を格納し得る。返品システム３０７は、格納された返品確認を使用して（図５のステップ５０３に関して上述した）教師あり機械学習モデルを訓練し得る。

ステップ６０４で、返品システム３０７は、返品アイテムと関連付けられた受信したリスクレベルおよび返品アイテム情報と関連付けられた返品金額に基づいて返金を決定し得る。例えば、返品システム３０７は、低リスクおよび低額の返品アイテムの即時返金、アイテム検証を必要とする、低リスクおよび高額の返品アイテムの迅速な返金、ならびに中リスクの返品アイテムの先送りされる返金を割り当て得る。高額および低額は、返品金額を事前定義された金額と比較することによって決定され、先送りされる返金は、アイテム検証またはカード情報検証を必要とし得る。

ステップ６０５で、返品システム３０７は、ステップ６０４からの決定した返金を処理し得る。プロセスは、返品金額、注文金額、または保留中の金額に関する関連情報を格納することを必要とし得る。例えば、返品システム３０７は即時返金を、返品顧客と関連付けられた銀行口座に返金金額を送金することによって処理し得る。

ステップ６０６で、返品システム３０７は、ステップ６０４からの決定した返金を、ネットワーク３０２を介してキオスク３０１に送信し得る。返金は、（低リスクおよび低額の返品アイテムの）即時返金、（低リスクおよび高額の返品アイテムの）迅速な返金、ならびに（中リスクの返品アイテムの）先送りされる返金を含み得る。

ステップ６０７で、キオスク３０１は、ステップ６０６で送信された返金を受信し、ステップ６０８で受信した返金を表示し得る。例えば、キオスク３０１は、ディスプレイ４０２に、即時返金では、「あなたの返品は受理されました。あなたの返品は処理されます」と、迅速な返金では、「あなたの返品は受理されました。あなたの返金はアイテムが確認されるまで処理中です」と、先送りされる返金では、「あなたの返品は受理されました。返金はアイテムが確認されるまで先送りされます」および「あなたの返品は受理されました。返金はカード情報が確認されるまで先送りされます」と表示し得る。

本開示はその特定の実施形態を参照して示され、説明されてきたが、本開示は修正なしに、他の環境において実施され得ることが理解されるであろう。前述の説明は、例示の目的で提示されている。これは、網羅的ではなく、開示された正確な形態または実施形態に限定されない。当業者には、開示された実施形態の仕様および実施を考慮することによって、修正および適合が明らかになるであろう。加えて、開示された実施形態の態様はメモリに格納されるものとして記載されているが、当業者はこれらの態様を、二次記憶デバイス、例えば、ハードディスクもしくはＣＤ ＲＯＭ、または他の形態のＲＡＭもしくはＲＯＭ、ＵＳＢ媒体、ＤＶＤ、ブルーレイ、または他の光学ドライブメディアなどの他のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することもできることを理解するであろう。

記載された説明および開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、熟練した開発者の技術の範囲内である。様々なプログラムまたはプログラムモジュールを、当業者に公知の技法のいずれかを使用して作成することができ、または既存のソフトウェアに関連して設計することができる。例えば、プログラムセクションまたはプログラムモジュールを、．Ｎｅｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ、．Ｎｅｔ Ｃｏｍｐａｃｔ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ（およびＶｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ、Ｃなどの関連言語）、Ｊａｖａ、Ｃ＋＋、Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ−Ｃ、ＨＴＭＬ、ＨＴＭＬ／ＡＪＡＸの組み合わせ、ＸＭＬ、またはＪａｖａアプレットを含むＨＴＭＬで、またはそれらによって設計することができる。

さらに、例示的な実施形態が本明細書で説明されてきたが、本開示に基づいて当業者によって理解されるような同等の要素、修正、省略、組み合わせ（例えば、様々な実施形態にわたる態様の）、適応、および／または変更を有する任意のおよびすべての実施形態の範囲。請求項の限定は、請求項で使用されている文言に基づいて広く解釈されるべきであり、本明細書に記載されている、または出願審査中の例に限定されない。例は、非排他的であると解釈されるべきである。さらに、開示された方法のステップは、ステップを並べ替えること、および／またはステップを挿入もしくは削除することによるものを含む、任意の方法で修正されてもよい。したがって、本明細書および例は単に例示的なものとみなされ、真の範囲および精神は以下の特許請求の範囲およびそれらの均等物の全範囲によって示されることが意図される。

Claims (20)

1. リアルタイムのリスク判断に基づいて返品アイテムを収集するための自動キオスクであって、
   前記自動キオスクは、
   命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
   撮像装置と、
   各容器が空または占有の状態と関連付けられた識別子と関連付けられた、１つまたは複数の容器と、
   ネットワークインターフェースと、
   表示画面と、
   前記命令を実行して、動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサであって、前記動作がリアルタイムで行われるプロセッサと、
   を備え、
   前記動作は、
   前記撮像装置で、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、
   前記ネットワークインターフェースを介して、前記返品アイテム情報および前記返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバに送信することと、
   を含み、
   前記サーバは、
   前記機械学習モデルを展開することによって前記受け取った返品に基づいて前記返品要求のリスクスコアを予測することと、
   前記予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定することと、
   前記決定したリスクレベルを前記キオスクに送信することと、
   によって、前記要求に応答して前記返品リスクレベルを作成するように構成され、
   前記動作は、さらに、
   前記サーバから前記ネットワークインターフェースを介して前記送信されたリスクレベルを受信することと、
   前記受信したリスクレベルに基づいて前記表示画面に返品結果を表示することと、
   前記受信したリスクレベルに基づいて前記返品アイテムを受理することと、
   を含む、自動キオスク。
2. 前記返品アイテム情報が、
   注文ＩＤ、
   アイテムＩＤ、
   製品バーコード、
   事前に生成されたＱＲコード、または
   事前に生成された返品ＩＤ、
   のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の自動キオスク。
3. 前記サーバが、前記返品リスクレベルを、返品履歴、返品金額、返品された製品のリスト、または返品時間のうちの少なくとも１つを含む履歴情報で訓練された教師あり機械学習モデルを使用して作成するように構成される、請求項１に記載の自動キオスク。
4. 前記リスクレベルが、高、中、および低に分割される、請求項１に記載の自動キオスク。
5. 前記動作が、
   前記受信したリスクレベルが中の場合に、前記撮像装置で、追加情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、
   前記ネットワークインターフェースを介してサーバに、前記追加情報、および前記返品アイテムに関する新しい返品リスクレベルを求める要求を送信することと、
   をさらに含み、
   前記追加情報が、前記返品アイテムの写真、ユーザの写真、または前記返品に関する追加の証拠を含む、請求項１に記載の自動キオスク。
6. 受け口をさらに含み、
   前記プロセッサは、前記命令を実行して、
   前記リスクレベルが低または中の場合に、前記受け口を介して、ユーザが前記返品アイテムを格納するための空の状態と関連付けられた前記容器のうちの１つを押し出すことを含む動作を行うように構成される、請求項１に記載の自動キオスク。
7. 前記押し出された容器を介して前記返品アイテムを受理することと、
   前記プロセッサに、動作を行わせることと、
   をさらに含み、
   前記動作は、
   前記ネットワークインターフェースを介してサーバに、返品確認を送信することを含み、
   前記サーバは、
   前記返品アイテム情報を格納することと、
   前記決定したリスクレベルおよび返品金額に基づいて返金を決定することと、
   前記決定された返金に基づいて返金を処理することと、
   前記決定された返金を前記キオスクに送信することと、
   によって返金を処理するように構成され、
   前記動作は、さらに、
   前記サーバから前記ネットワークインターフェースを介して前記決定された返金を受信することと、
   前記受信した返金を前記表示画面に表示することと、
   を含む、請求項６に記載の自動キオスク。
8. 前記リスクレベルが低であり、前記返品金額が事前定義された金額より低い場合に前記返金が即時である、請求項７に記載の自動キオスク。
9. 前記リスクレベルが低であり、前記返品金額が事前定義された金額より高い場合に前記返金が迅速である、請求項７に記載の自動キオスク。
10. 前記リスクレベルが中である場合に前記返金が先送りされる、請求項７に記載の自動キオスク。
11. リアルタイムのリスク判断に基づいて自動キオスクを使用して返品アイテムを収集するための方法であって、
    前記方法は、
    撮像装置で、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、
    ネットワークインターフェースを介して、前記返品アイテム情報および前記返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を、リスクスコアを予測するために履歴情報で訓練された機械学習モデルを実行するように動作するサーバに送信することと、
    を含み、
    前記サーバは、
    前記機械学習モデルを使用して前記受け取った返品に基づいて前記返品要求のリスクスコアを予測することと、
    前記予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定することと、
    前記決定したリスクレベルを前記キオスクに送信することと、
    によって、前記要求に応答して前記返品リスクレベルを作成するように構成され、
    前記方法は、さらに、
    前記サーバから前記ネットワークインターフェースを介して前記送信されたリスクレベルを受信することと、
    前記受信したリスクレベルに基づいて前記表示画面に返品結果を表示することと、
    前記受信したリスクレベルに基づいて前記返品アイテムを受理することと、
    を含み、
    前記動作がリアルタイムで行われる、方法。
12. 前記サーバが、前記返品リスクレベルを、返品履歴、返品金額、返品された製品のリスト、または返品時間のうちの少なくとも１つを含む履歴情報で訓練された教師あり機械学習モデルを使用して作成するように構成される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記リスクレベルが、高、中、および低に分割される、請求項１１に記載の方法。
14. 前記方法が、
    前記受信したリスクレベルが中の場合に、前記撮像装置で、追加情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、
    前記ネットワークインターフェースを介してサーバに、前記追加情報、および前記返品アイテムに関する新しい返品リスクレベルを求める要求を送信することと、
    をさらに含み、
    前記追加情報が、前記返品アイテムの写真、ユーザの写真、または前記返品に関する追加の証拠を含む、請求項１１に記載の方法。
15. 前記方法が、前記リスクレベルが低または中の場合に、受け口を介して、ユーザが前記返品アイテムを格納するための空の状態と関連付けられた容器のうちの１つを押し出すことをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記方法が、
    前記押し出された容器を介して前記返品アイテムを受理することと、
    前記ネットワークインターフェースを介して前記サーバに、返品確認を送信することと、
    を含み、
    前記サーバは、
    前記返品アイテム情報を格納することと、
    前記決定したリスクレベルおよび返品金額に基づいて返金を決定することと、
    前記決定された返金に基づいて返金を処理することと、
    前記決定された返金を前記キオスクに送信することと、
    によって返金を処理するように構成され、
    前記方法は、さらに、
    前記サーバから前記ネットワークインターフェースを介して前記決定された返金を受信することと、
    前記受信した返金を前記表示画面に表示することと、
    を含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記リスクレベルが低であり、前記返品金額が事前定義された金額より低い場合に前記返金が即時である、請求項１６に記載の方法。
18. 前記リスクレベルが低であり、前記返品金額が事前定義された金額より高い場合に前記返金が迅速である、請求項１６に記載の方法。
19. 前記リスクレベルが中である場合に前記返金が先送りされる、請求項１６に記載の方法。
20. ネットワークと、
    リアルタイムのリスク判断に基づいて返品アイテムを収集するための自動キオスクと、
    サーバと、
    を含むシステムであって、
    前記自動キオスクは、
    撮像装置と、
    ネットワークインターフェースと、
    表示画面と、
    命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
    前記命令を実行して、動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサであって、前記動作がリアルタイムで行われる、１つまたは複数のプロセッサと、
    を含み、
    前記自動キオスクのプロセッサで行われる動作は、
    前記撮像装置で、返品アイテムを表す返品アイテム情報を取り込むことによって、ユーザ入力に応答することと、
    前記返品アイテム情報および前記返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求をサーバに送信することと、
    前記サーバから前記ネットワークインターフェースを介してリスクレベルを受信することと、
    前記受信したリスクレベルに基づいて前記表示画面に返品結果を表示することと、
    前記受信したリスクレベルに基づいて前記返品アイテムを受理することと、
    を含み、
    前記サーバは、
    命令を格納する１つまたは複数のメモリデバイスと、
    前記命令を実行して、動作を行うように構成された１つまたは複数のプロセッサと、
    を含み、
    前記サーバのプロセッサで行われる動作は、
    自動キオスクから返品アイテム情報および返品アイテムに関する返品リスクレベルを求める要求を受信することと、
    機械学習モデルを展開することによって前記受け取った返品に基づいて前記返品要求のリスクスコアを予測することと、
    前記予測されたリスクスコアに基づいてリスクレベルを決定することと、
    前記決定したリスクレベルを前記キオスクに送信することと、
    を含む、システム。
    

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