文/莊帥(百聯(lián)咨詢創(chuàng)始人、百讀社社長)
周六(3月19日)去京東總部參加了一場主題為“理解未來——大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的變革”講座,有幸遇到了位真正的AI界大伽——卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授邢波先生。
這位教授分享AI的歷史和自己的理論知識(shí)研究經(jīng)歷,在當(dāng)時(shí)還是一家小公司的Facebook實(shí)踐AI的數(shù)據(jù)處理,發(fā)現(xiàn)滿足不了需求時(shí)開始思考如何解決問題,到隨后自己開發(fā)新的模型,在不斷的理論研究和實(shí)踐總結(jié)中一步步向前。他的分享也又一次讓我對(duì)人工智能有了更多的理解和思考。
人工智能最初是用一種簡單二元運(yùn)算的機(jī)器來模擬所有的數(shù)學(xué)邏輯,比如數(shù)學(xué)題目的求解器、1966年誕生的簡單的Eliza聊天機(jī)器人,隨后圖靈機(jī)器(測試機(jī)器是否能表現(xiàn)出與人等價(jià)或無法區(qū)分的智能)的誕生使得人工智能的研究進(jìn)入一種過于樂觀的狀態(tài),認(rèn)為人工智能很快就可以代替人類了。毫無疑問,研究并沒有想象的那么順利,隨著數(shù)據(jù)量的增大,模型的局限和算法的局限讓人工智能迎來了第一個(gè)寒冬。
到了80年代,人工智能計(jì)算機(jī)的研發(fā)讓人工智能開始復(fù)蘇,在那個(gè)時(shí)候,IBM深藍(lán)和象棋大師比賽象棋就已經(jīng)贏了!但很快寒冬再一次到來,90年代初計(jì)算機(jī)開始進(jìn)入個(gè)人家庭,人工智能科研所需的硬件機(jī)器成本和維護(hù)成本太高了,很多學(xué)者都不好意思和別人說是學(xué)AI的,于是出現(xiàn)了仿生反向工程,也就是解密動(dòng)物的行為簡化后進(jìn)行機(jī)器模擬。這實(shí)際上是靠技術(shù)實(shí)現(xiàn)彎道超車,這個(gè)思維的出現(xiàn)使得美國在零售業(yè)出現(xiàn)了電商,事實(shí)證明也是如此,線下零售巨頭沃爾瑪并非不可超越。也就是從這個(gè)時(shí)候開始,大家開始真正去思考人工智能的方向——將人工智能和人類的其他活動(dòng)做了緊密的連接,接下來人工智能的發(fā)展就只能用驚人來形容了。
最典型的就是讓我們討論的興奮不已的自動(dòng)駕駛汽車,研發(fā)的原型是用在一個(gè)機(jī)器狗的設(shè)計(jì),人工智能的狗不是用編程寫的,而是通過學(xué)習(xí)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)怎么看紅綠燈和斑馬線,讓這些算法在模擬器不斷的走路開車的過程中自己學(xué)到策略。AI程序可以出錯(cuò),不是目的是過程,而現(xiàn)在的程序不能出錯(cuò),因?yàn)槭墙Y(jié)果,所以真正的大數(shù)據(jù)是在于自我學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這個(gè)思維隨后應(yīng)用到連接全球60億的人,通過模型建立,就可以知道人與人之間怎么加好友以及之間的社交關(guān)系,不禁感嘆真正的大數(shù)據(jù)開始落地了!
既然說到了落地,再回到主辦方京東來落地的分析,京東可以算是擁有中國電商最完整、價(jià)值鏈最長的數(shù)據(jù),至少在我分析看來目前國內(nèi)的電商沒有一個(gè)公司可以跟京東比,那么大數(shù)據(jù)在京東又有一些什么樣的智能應(yīng)用場景?接下來就通過這次講座的學(xué)習(xí)和一直以來對(duì)京東的關(guān)注,做一個(gè)簡單的分析。
1、JIMI機(jī)器人
之所以把客服機(jī)器人放在第一個(gè)來說,因?yàn)檫@個(gè)產(chǎn)品是和我們前面分析的真正意義上的AI走的最近的,JIMI通過大數(shù)據(jù)的分析,自主的判斷出用戶的需求、品味、脾氣等等特點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)即時(shí)的個(gè)性化應(yīng)答,也就是能夠做到“千人千面”,另一個(gè)讓我比較感興趣的特點(diǎn)是,JIMI可以結(jié)合用戶畫像主動(dòng)的進(jìn)行關(guān)懷交流,從售前到售后對(duì)用戶體驗(yàn)給予改善。
2、京東金融的大數(shù)據(jù)征信體系
現(xiàn)在在北京都已經(jīng)很少有用現(xiàn)金和刷卡的地方,我身邊的人幾乎都開通了京東白條,甚至我94年的小助理都覺得現(xiàn)在已經(jīng)沒有辦信用卡的必要了,因?yàn)樵阢y行貸款會(huì)查你的信用卡記錄,而京東金融面對(duì)供應(yīng)商的“京保貝”可以三分鐘判斷給企業(yè)貸款,京東白條也能夠在幾秒鐘內(nèi)決定要不要給個(gè)人放貸,并且京東白條的初始額度6000要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大過支付寶花唄的1000元,還會(huì)隨著信用建立不斷提升,何樂而不為?
3、動(dòng)態(tài)定價(jià)
定價(jià)是影響銷售非常重要的一個(gè)因素,商品的定價(jià)不是越低越好也不是越高越好,而是需要判斷出這款商品是常用款、引流款、利潤款、活動(dòng)款,還是爆款或是邊緣款,根據(jù)運(yùn)營策略來制定。
線上電商平臺(tái)的商品不像線下超市有10萬個(gè)SKU就已經(jīng)很厲害了,它甚至能達(dá)到上百萬、上千萬個(gè)SKU,并且京東自營商品占比非常高,這時(shí)候光是調(diào)整一遍價(jià)格就可能累到崩潰,所以京東的動(dòng)態(tài)定價(jià)將從多維度的因素進(jìn)行綜合分析,商品從進(jìn)入京東倉庫,到定價(jià)、變化價(jià)格、銷售都可以完全實(shí)現(xiàn)智能調(diào)控。
4、個(gè)性化推薦
大數(shù)據(jù)的核心價(jià)值是要產(chǎn)生非常精準(zhǔn)的用戶畫像,如果做不到這一點(diǎn),一大把的數(shù)據(jù)就像垃圾一樣占據(jù)著服務(wù)器的空間,甚至?xí)層脩舴锤小?/p>
現(xiàn)在很多電商所謂的個(gè)性化服務(wù)只是普通的商品推薦,而且并不是實(shí)時(shí)化的,但事實(shí)上,很多的電商賬號(hào)并不是一個(gè)單獨(dú)的人在使用,通過京東的大數(shù)據(jù)分析,賬號(hào)使用的家庭的占比是非常高的,所以數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘做的應(yīng)該是找出用戶的需求,不是過去買了什么就推薦什么。
這和AI研究的發(fā)展很像,個(gè)性化的推薦不是通過編程設(shè)定好的篩選結(jié)果,而是通過學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器自主學(xué)習(xí),然后做出精準(zhǔn)的推薦和預(yù)測。這一點(diǎn)上,從發(fā)展的前景來看,擁有價(jià)值最高的數(shù)據(jù)的京東成為第一個(gè)突破的企業(yè)還是非常有可能的。
5、AI模型來做智能的倉儲(chǔ)管理和配送管理
拆單是電商最為頭痛的事,一次下單分好幾次配送不僅讓用戶體驗(yàn)非常差,配送的成本也翻了好幾倍,所以就需要通過大數(shù)據(jù)的信息挖掘,預(yù)測用戶的購買傾向,調(diào)整商品在倉儲(chǔ)的分配結(jié)構(gòu),包括配送的最佳路線優(yōu)化等等,京東的智能采購補(bǔ)貨系統(tǒng)、移動(dòng)倉、大篷車都是通過智能模型進(jìn)行的創(chuàng)新。
所以,未來其實(shí)來的很快,面對(duì)AlphaGO人機(jī)大戰(zhàn)的事情也不必驚恐,可能一夜之間就實(shí)現(xiàn)了,在我們還來不及驚訝的時(shí)候就習(xí)慣了。
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