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当当网CTO李海涛:机器决策是你自己出卖了自己

头部电商

2017年11月19日

  由中国电商委、海南省商务厅联合主办,品途集团协办的2017中国(海南)首届智慧商业大会在海口举办。当当网CTO李海涛出席了本次大会并就《机器决策对电商的影响》主题发表了演讲。

  在演讲中,李海涛表示,线上线下的结合当当网逐渐开始布局,数据不只是对于线上的支持,对于线下更有价值,同时表示,公司自己掌握更多的细节和算法,都会变成一种财富,这也是一个风潮。而如果不开放,形成垄断甚至出现社会财务分配不军,很可能无法再发展。

  当当网 CTO 李海涛

  以下是演讲实录,品途未经核实:

  李海涛:

  我是当当的李海涛,我从机器和人做决策的角度来阐述智慧商业,我们先举几个例子,在一个公司里面,以我们公司为例,人一般会做哪些决策,我先举一个例子,就是诺贝尔奖每年都颁一次,谁得奖,商品就会大卖,卖得非常好,比如说莫言的书。

  对于一个商业者来说,涉及两个问题,平时的选品,选什么商品?库存,拿多少货?这个奖得得非常突然,是一个非常冷门的作家,大多数人都不知道,我们幼儿园专门拆每年柴放的谁的奖去备这个商品,今年完全不知道这个导向,但是最后定对了这个货,每年的工作方法是罪过的网站去看这个赔率,听听这个赔率赔得更多,日本的一个作家赔得特别多,大多数人都去定那个作家的商品,这个名字从赌博网站出来,最初谁拿这个货不可能的,生产厂商也不可能生产那种,完全个人姓名,就觉得作者写得实在太好,当天只有我们有这个人的商品,其他人可能几乎没有,只有一家出版社有这个商品,这个货被我们定的,非常依赖于人的灵机一动。

  很多商业团体决策中一个常见的形态,来源于一些的员工的个人能力,或个人平时的你说不清这个积累,很可能说是另一种做法,比如说做促销,大家都知道,大家所有人都会做促销的,全年不可能一两天,全年可能有很多种促销的,很难判断竞争对手组织多大规模的促销,很可能打断的你的商业结构,后来100块钱,后来别人是80,后来咱们传统间谍很重要,互相打听别人的情报,各行各业中都要盯着所谓的竞争对手,特点的情报是什么?

  最近组织什么活动,完全靠外界的报道,无意中听到对方的工作人员干什么,去哪出差的,这就是传统的商业智慧,听一些人的主观的东西,一个电商企业,这个每个商家会对用户更好之外,对企业来说有可能像,一个幼儿园个人喜好的商家,会给商家多一些,一些电商做的很好的城市,夜总会曾经是80%的包间,靠商业智慧来决定的,这个是传统企业非常头疼的一件事,涉及到营销给钱特别多,化到哪个家广告公司上面,审美,会长什么样子,具体的设计人员观点都不一样。有很多争议,一般就是上线看看数据等等,但是都是之后的,这是电商都会遇到的问题,这个大数据的智慧发生一些变化,拿我们公司来例子。

  数据出买了你

  统计数据,一个人如果在我们的电商网站,大电商都有这一套数据,大同小异,能收集的数据,根据你买的商品,或者你浏览,或者不用买,浏览就可以,基本能猜90%多的准确率,这个非常准,你的加固行为,停留时长,大概一个月一年的消费,比如说大概是几千的电商还是几万,都有很多办法去给你做判断的,还有很多第三方大数据中心,可能会买其他的数据,这些数据既含有电商也可能是媒体网站的,也可能是比如说广告公司,跟踪你的一些行为,总之会有很多第三方公司。如果一个公司愿意花钱,其实可以很快地建立一批用户的数据。

  现在金融企业也非常看中这个,所谓互联网很大的一点从电商、社交媒体等等买数据。通过消费的这一层,可是大数据是可以卖钱的,通过用户的一些画像都可以作为你的数据。作为电商来讲,你打车,你的地址、信息其实很之前的,如果数据多了,住在什么地方,住在小区什么地方、环境、档次去的档次,基于什么机构,都能成为模型,其实用贷款,大概判断出一些基本的条件,你是否具备?

  这个是数据带来的决策发生的巨大变化,原来靠的灵机一动,现在必须改称数据模型,这个公司不会批准你的一些决定的,现在大量的决策靠机器算出来的,通过找机器做的或者明显离谱的东西,反馈做错了,还是变成机器学习的材料,这已经是很多公司非常常见的形态了,大量的形态还是靠机器,这个人能够划成什么样,这个是小办法,基本上所有的路径都内串一条线,怎么浏览、哪个商家等等,加了5个商品、只买了两个,有的没有买,只要你买过儿童用品,小孩的年龄和用品的数据就出来了,这个数据越来越全,有时候看得多,没有想到,有的时候看自己的数据画像,原来是这个方面,而且猜得也挺准的,每来一个新的浪潮,比如说滴滴火的时候,想象到这么好的数据,现在电商卖的东西越来越多,有的商品以前不是在网上买的,线下是零散的数据,各品类多买的时候,会越来越多,生活的方方面面都在网上完成,在网上买东西,交水电费,物业费等等,其实我这个人的行为,如果我的公司收集这个数据,应该比我自己了解得还多一些,这个是数据上非常进步的地方,使整个商业流程发生非常巨大的变化。

  有一个问题,我们在实践中发现,现在为什么没有到人工智能大数据的时候,大数据好像没有够大,我们在推进改进的时候,跟我汇报的时候,跟我汇报说数据不够,说改进的数据还没有出来,我们的数据还不够吗?我们的做的市场突出领先,数据没有做好是不是你自己的问题,等等几个步骤中数不够,在局部的时候,会出现一些时间,用传统算法或者统一的方法做得好,为什么呢?

  我还拿这些,宣传的时间太好了,下为期的记忆怎么算,要收集很多的排队,对于不够的,对人类的这些地,因为他来模仿黑皮和白皮,最后模范出很多的数据,拿数据做运算,解决数据不够的问题,在商业中,极其训学的是什么,是拥护的行为,必须有真实用户过来,每个月发生的变化挺大的,很可能不对的,人不可能有这么多,除非有一个机器能猜,模拟人的行为,不停地模拟人的行为,比如说电商看这个商品,决定点不点,购买不购买,说明这台机器解决了,这台机器不休息、每天模仿各种人,这种机器就不缺大数据没有想象那么大,一个企业很可能也是不够的,因为我们看到,也搜索为例,每个关健词都要有大量的数据,等你搜甲的关健词没法对你经常使用。

  所以真正要拆分到这个,大数据逐渐有一些机器人能够部分模拟人的行为时候,那时候的人工智能发展速度会突然加速,这个时代突然到来,对整个行业的冲击会很大,还会及其大数据的情况出现,技术人员正在做这个准备了。整个咱们叫人工智能时代,我们从技术人员的角度认为,之所以成为这个时代要到来了,好多技术是逐渐的铺垫的,铺垫到今天发现的其实可以做人工智能了,并不是这个算法原来没有,这个人员突然发现的新大陆,好多算法在好多年前学校就学过了,可能有些学生就会,但是没有这么好的时机,现在的手机号替代酷骑的东西,到网上顶你,对人的跟踪会更准的,以前整理数据更麻烦。

  还有GPS,这个能够知道你家住哪?经常去那?这个有些软件在后台传播数据,后来搜集一连网,把平常好的数据商船,所以这个数据变成长时间再现,不是整理主动的时候在线,然后人脸识别,比如说苹果X,这个可以完全铺捉你的微表情,这个心理有没有事,这个人脸识别可以做进一步地的判断的,银行业务员到你的现场,看的资产,查你的好多信息,快速得多,未来用手机也好,新的设备,成为人类新的助手,对商业整个的改变会非常地大。

  说说我们公司的尝试,就只能简单地说,这个涉及到很多商业的北京没有办法解释,很大的选什么商品?淘汰什么商品,怎么管理库存,其实网站是卖唱,进什么商场,摆什么东西,用什么颜色,还有什么花车,还有这些类似的东西,还有什么促销什么的,路线怎么走?这些原来全都是很复杂的流程,我们公司基本上都在用机器来统筹,一个流量分配,一个APP80—90%是机器定的,但是效果比人做得好,因为等数据反馈,比人每天要速度要快得多,甚至用户点几下马上就可以发现左边的图片点得比右边好,甚至图片就换掉了,整个效果的提升非常多。

  参与新零售,想上线下相结合

  线上线下,我们也做了一些结合,这些数据不可以所谓的线上,也可以用于线下,我相信有商业价值,马上可以把成本定下来,摸了一下衣服,其实都可以铺捉下来的,这个到底产生什么价值,还有很多研究,很多事情可以引出一个话题,越掌握细节和算法的公司,可能算法和大框架都知道了,这个员工号都变成自己的财产,到底要不要开放,我认为是迟早会成为一个开放的风潮的,如果不开放,形成垄断甚至出现社会财务分配不军,越大的这加,越强,最后强到只能用用户来什么的,这个数据如果不管控的是不可以逆转的,如果一个公司,没有数据重新开始,很可能拿不下一个时代的传票。

  我就给大家介绍这么多,也欢迎大家交流,刚才介绍影响组织结构甚至到人才都会产生影响,每个人都要思考自己的能力会发生什么变化。

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来源:品途商业评论

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