京东大数据将开启电商的人工智能时代

文/庄帅（百联咨询创始人、百读社社长）

周六（3月19日）去京东总部参加了一场主题为“理解未来——大数据驱动下的变革”讲座，有幸遇到了位真正的AI界大伽——卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授邢波先生。

这位教授分享AI的历史和自己的理论知识研究经历，在当时还是一家小公司的Facebook实践AI的数据处理，发现满足不了需求时开始思考如何解决问题，到随后自己开发新的模型，在不断的理论研究和实践总结中一步步向前。他的分享也又一次让我对人工智能有了更多的理解和思考。

人工智能最初是用一种简单二元运算的机器来模拟所有的数学逻辑，比如数学题目的求解器、1966年诞生的简单的Eliza聊天机器人，随后图灵机器（测试机器是否能表现出与人等价或无法区分的智能）的诞生使得人工智能的研究进入一种过于乐观的状态，认为人工智能很快就可以代替人类了。毫无疑问，研究并没有想象的那么顺利，随着数据量的增大，模型的局限和算法的局限让人工智能迎来了第一个寒冬。

到了80年代，人工智能计算机的研发让人工智能开始复苏，在那个时候，IBM深蓝和象棋大师比赛象棋就已经赢了！但很快寒冬再一次到来，90年代初计算机开始进入个人家庭，人工智能科研所需的硬件机器成本和维护成本太高了，很多学者都不好意思和别人说是学AI的，于是出现了仿生反向工程，也就是解密动物的行为简化后进行机器模拟。这实际上是靠技术实现弯道超车，这个思维的出现使得美国在零售业出现了电商，事实证明也是如此，线下零售巨头沃尔玛并非不可超越。也就是从这个时候开始，大家开始真正去思考人工智能的方向——将人工智能和人类的其他活动做了紧密的连接，接下来人工智能的发展就只能用惊人来形容了。

最典型的就是让我们讨论的兴奋不已的自动驾驶汽车，研发的原型是用在一个机器狗的设计，人工智能的狗不是用编程写的，而是通过学习算法自动学习怎么看红绿灯和斑马线，让这些算法在模拟器不断的走路开车的过程中自己学到策略。AI程序可以出错，不是目的是过程，而现在的程序不能出错，因为是结果，所以真正的大数据是在于自我学习产生的数据。这个思维随后应用到连接全球60亿的人，通过模型建立，就可以知道人与人之间怎么加好友以及之间的社交关系，不禁感叹真正的大数据开始落地了!

既然说到了落地，再回到主办方京东来落地的分析，京东可以算是拥有中国电商最完整、价值链最长的数据，至少在我分析看来目前国内的电商没有一个公司可以跟京东比，那么大数据在京东又有一些什么样的智能应用场景？接下来就通过这次讲座的学习和一直以来对京东的关注，做一个简单的分析。

1、JIMI机器人

之所以把客服机器人放在第一个来说，因为这个产品是和我们前面分析的真正意义上的AI走的最近的，JIMI通过大数据的分析，自主的判断出用户的需求、品味、脾气等等特点，可以实现即时的个性化应答，也就是能够做到“千人千面”，另一个让我比较感兴趣的特点是，JIMI可以结合用户画像主动的进行关怀交流，从售前到售后对用户体验给予改善。

2、京东金融的大数据征信体系

现在在北京都已经很少有用现金和刷卡的地方，我身边的人几乎都开通了京东白条，甚至我94年的小助理都觉得现在已经没有办信用卡的必要了，因为在银行贷款会查你的信用卡记录，而京东金融面对供应商的“京保贝”可以三分钟判断给企业贷款，京东白条也能够在几秒钟内决定要不要给个人放贷，并且京东白条的初始额度6000要远远大过支付宝花呗的1000元，还会随着信用建立不断提升，何乐而不为？

3、动态定价

定价是影响销售非常重要的一个因素，商品的定价不是越低越好也不是越高越好，而是需要判断出这款商品是常用款、引流款、利润款、活动款，还是爆款或是边缘款，根据运营策略来制定。

线上电商平台的商品不像线下超市有10万个SKU就已经很厉害了，它甚至能达到上百万、上千万个SKU，并且京东自营商品占比非常高，这时候光是调整一遍价格就可能累到崩溃，所以京东的动态定价将从多维度的因素进行综合分析，商品从进入京东仓库，到定价、变化价格、销售都可以完全实现智能调控。

4、个性化推荐

大数据的核心价值是要产生非常精准的用户画像，如果做不到这一点，一大把的数据就像垃圾一样占据着服务器的空间，甚至会让用户反感。

现在很多电商所谓的个性化服务只是普通的商品推荐，而且并不是实时化的，但事实上，很多的电商账号并不是一个单独的人在使用，通过京东的大数据分析，账号使用的家庭的占比是非常高的，所以数据价值的挖掘做的应该是找出用户的需求，不是过去买了什么就推荐什么。

这和AI研究的发展很像，个性化的推荐不是通过编程设定好的筛选结果，而是通过学习算法让机器自主学习，然后做出精准的推荐和预测。这一点上，从发展的前景来看，拥有价值最高的数据的京东成为第一个突破的企业还是非常有可能的。

5、AI模型来做智能的仓储管理和配送管理

拆单是电商最为头痛的事，一次下单分好几次配送不仅让用户体验非常差，配送的成本也翻了好几倍，所以就需要通过大数据的信息挖掘，预测用户的购买倾向，调整商品在仓储的分配结构，包括配送的最佳路线优化等等，京东的智能采购补货系统、移动仓、大篷车都是通过智能模型进行的创新。

所以，未来其实来的很快，面对AlphaGO人机大战的事情也不必惊恐，可能一夜之间就实现了，在我们还来不及惊讶的时候就习惯了。

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