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行在说 |“数据+算法”定义新世界(文末彩蛋)

2019年9月25日,以“数·智”为主题的云栖大会如期举行,阿里巴巴CEO张勇说: “从五新到百新,大数据和算力是数字经济时代的石油和发动机。”

今年是老阿里人张金银先生(花名:行在)第n次来到云栖大会。这一次, 他以奇点云创始人的身份站在云栖大会“数智商业论坛”的讲台上,分享奇点云团队是如何为政企“造发动机”、帮助企业“提炼石油”的,正式向新朋友和老朋友们介绍了他的“新世界”。

行在说 |“数据+算法”定义新世界(文末彩蛋)

智能服务的三个故事

可能很多朋友觉得,“大数据”、“算法”、“人工智能”,词儿听着很熟,但真说不明白,离我们非技术人真的很远。所以在这里,我想先分享三个故事。

第一个故事,昨天我们过来踩点看展位,从城西的梦想小镇开车来云栖小镇的时候,在一个路口,我的车自动给我踩了一个刹车。

这其实是一个误判,那个路口确实没有人,我的车还是替我踩了一脚刹车。这是我第一次感受到我的车真的有这么智能,也让我第一次在生活中亲身体验到什么叫“机器智能”。

虽然它目前是一个误判,但是大家不要低估进化的力量。硅基的进化一定比碳基的进化要快——碳基进化就是人的进化,而硅基进化就是机器的进化,最后机器的进化一定会越来越快。甚至十年之后人类开车可能会变成违法的事,机器在这件事上也许会做得比人更好。

第二个故事,我的联合创始人兼COO刘莹(花名:公主),她在2018年双十一的时候…你们猜她买了多少个包裹?

50个。

很恐怖,让你逛一天线下(商店)买50个不同店不同款的东西,能把腿“跑断”。但是她说,“我看到的东西都是我喜欢的东西”。在天猫双十一看到的页面,推荐出来的每一个东西,大概率都会希望买下来。这充分激发了她的购物欲望。

大家也可以留意一下今年的双十一,每个人看到的页面都不一样,这就是我们说的“千人千面”。去年2018年双十一做了2100亿,实际上,我认为这不仅仅是营销活动的胜利,同样也是算法和数据的胜利,因为它能推测你想要买什么,从而为你推荐,真的可以做到比你还“懂你”。这也是为什么阿里巴巴会在2009年决定要“成为一家数据公司”,而且在这件事上尝到了很大的甜头。

还是双十一这个例子,大约70%的页面是由个性化推荐产生的,它不是由人去做个性化推荐,而是机器智能。阿里有10亿商品,但运营团队不足1000人。他们与机器、算法一起,把这10亿商品运营得很好。

第三个故事,2017年2月,我们创业才两个月,官网正式上线。有一个客户通过官网主动找到我们,希望让我们来帮忙改造提升一下业务。

这位客户是一个传统的企业,它在全国有几千家门店,年营业额在100亿到200亿之间。企业要求“零库存”,也就是说在4个月之内,一件新品就必须完成上市销售直至库存清空。因此,这个企业以前会对新上的产品做一系列的营销策略,例如,第一个月是原价,可能第二个月就降到100块买两双,到了第三个月,100块就能买三双。我们发现,这样降价策略走下来,虽然营业额很高,但实际上每年的利润是很低的,40%的商品都不得不低于成本价售卖。

这里面其实有很多改进的空间。因为在过去,降价没有任何数据和算法做支撑,只能根据人的经验去为全国各地的门店做统一降价。

我们接到这份任务以后,非常兴奋,但是进入服务后,也遇到了一个困难:发现客户的数据只有300G。这大概是多大的容量呢?现在的一个移动硬盘就可以装下了。因为这位客户虽然门店很多,却只有货物的数据,没有“人”和“场”的数据。所以我们为这个企业做的第一件事就是补齐消费者数据:

根据店面及周边一些信息、节假日的销售数据及消费者洞察等的数据分析,我们为其提供了一套智能定价模型,让这个企业在全国的每一家店都能有自己“个性化定制”的定价策略,智能降价,千店千面,因地制宜。在这样的服务基础上,这家企业每年大约增加了5000万营收。

数字经济大家可能会觉得很遥远,只是经济学家、社会学家要关注的事。数据和算法也仿佛很遥远,更多的是技术宅、工程师、科学家去关注的事。

而通过这三个故事,我想与大家分享的是: 实际上在未来,数字经济会通过数据和算法去“变成”智能服务,而这些大大小小的智能服务就是我们消费者能够享受到的,会融入到我们每一天的生活中。

亲历阿里大数据之路,线上经验赋能线下

在介绍奇点云创立缘起和我们的“阿里创业三件套”——使命、愿景、价值观之前,我想先分享一下我个人对数智化探索:

2004年,以“数据仓库专家”的身份加入阿里,负责搭建阿里巴巴的第一个数据仓库(DW)。

2012年,第一次和团队完成TCIF(淘宝消费者信息库)的搭建,整合打通了阿里巴巴消费者数据。现在阿里的消费者标签都源自TCIF。

2015年,在阿里云数加内部创业,负责基础平台的外化,把阿里巴巴的数据能力外化赋能社会。

到了2017年初,和一群老阿里人“毕业”, 抱着“让商业更智能”的使命,和“让实体商家拥有淘宝一样的数据化运营能力”的愿景,创立了奇点云。

行在说 |“数据+算法”定义新世界(文末彩蛋)

奇点云创始人兼CEO行在对数字化的探索

电商发展到今天,例如淘宝、天猫,从广告投放到商品管理,都能享受到人工智能和云计算的成熟技术,大大提升了运营效果。但电商的零售其实只占总零售的20%,还有80%发生在线下,也正是这80%,他们还有很大的优化空间,只是缺少数据、智能的支撑与服务。

所以我们的初心就是把我们在线上的经验与技术带到线下的实体企业,帮助他们进行数字化转型和升级,为他们赋能。

土地与苹果树的选择

自奇点云创立以来,我们团队拜访了一千多家客户与潜在客户,认真聆听了来自于企业的真实需求。 从IT时代到DT时代,很多企业已经感知到了“数字化转型”这个趋势,但对于如何去实现这个趋势,“数据中台”又到底是什么、能做什么,其实仍然感到非常陌生。

一方面,不知道怎么迈过这道技术的天堑,抢先抵达未来;另一方面,因不确定建立数据中台与营收能效之间的相关关系,无法确信花大功夫完成这个跨越后是否真的能够赢得未来。

如果把数据中台比喻成一片广袤的土地,那么这些数据智能应用的场景就是长在土地上的苹果树。智能补货、智能人效等等与企业经营切实相关的环节(苹果树),才是企业真正关心的。

基于这个和牛顿没有一点关系的“苹果树理论”,我们决定,与其“授人以地”,教企业花两三年时间去耕耘,不如直接为客户建构出苹果树的栽培方案。确实,在现阶段,大部分企业不具备足够的精力和能力去自主耕耘数据中台这片土地,但奇点云可以协力完成,让土地适宜种植,让种子发芽,让花朵结成果实。

这就是奇点云带来的一整套“云+端”解决方案:

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奇点云独创“云(智能)+端(感知)”解决方案

前面我们也谈到,与线上的全程数字化、智能化不同,在线下的零售场景中,店长会面临很多未知,例如一天进店的顾客有多少,有多少位男性,多少位女性,其中有多少位是你的会员,他们拿起了什么,放下了什么,花了多长时间做决策,其实店长无法了解。所以我们搭建了“云+端”的结构,用负责感知的智能硬件终端帮助我们提取“人”和“场”的数据,数据流到数据中台里和“货”的数据产生化学反应,最后通过算法萃取数据,提出方案,助力业务。 “人”、“货”、“场”三角度,云赋能端,端丰富云。既解决企业数据生产的问题,又解决企业数据使用的问题。

回顾今天的主题,我提到了两个概念,“数据”、“算法”,它有三个发展层次: 在线化,数字化,智能化。数据与算法是石油和萃取工具的关系,数据可能是原油,没法使用,只有通过算法去萃取,变成智能服务,才能更好地使用。这两者缺一不可,算法再好,没有数据是不行的。数据再好,没有算法也是不行的。

所以我们希望以数据+算法为社会带来更多智能化的服务,与我们的客户、伙伴们一起去拥抱未来数字化的世界。 相信数据+算法的力量,借助技术和想象的双重引擎,一起让商业更智能!


彩蛋:三问行在

Q1:阿里对你来说是什么?

我在阿里工作了12年4个月,离开阿里那一天我都称呼自己毕业了,阿里对我来说是母校,是培养我、成就我的地方,值得一辈子感恩和感谢。这里有很多曾经的战友,也交到很多一辈子的好朋友,聚是一团火,散是满天星,不管是否在阿里工作,我都始终认为自己是“阿里人”。

Q2:创业对你来说是一种怎样的体验?

经过2年多的创业历程,毫无疑问,创业是世界上最难的事情之一,创始人则更加不容易。有很多时候,自己心里也打鼓,但还要自信满满的给团队打气;有很多时候,自己刚刚受到很严重的打击,还要装作坚强地和团队说,“Yes, we can”。但 毫无疑问,创业也是世界上最有成就感和最有趣的事情之一,看到公司产品被客户赞扬,给客户带去价值的时候,成就感满满;看到团队成功从0到1,到达一个阶段性里程碑时候,热血沸腾。这种成就感和热血的感觉让人上瘾,让人欲罢不能。所以,创业是一个痛并快乐的过程。

Q3:请向我们描绘你对未来智能世界的蓝图。

毫无疑问, 未来一定是“机器智能“的时代。在很多领域,特别是需要大规模计算领域,机器一定做得比人好,也一定比人的成本更低,不会犯情绪化的错误,更可以24小时全天候工作。开车也好,广告投放也好,销量预测也好……在这些领域,无疑是机器的天下。另外, 机器和机器之间的协作会替代人与机器的协作,更加高效。

机器替代人工,已经在很多领域发生。拿我熟悉的零售领域来说,奇点云就在帮很多客户提供智能应用去替代人工,比如:我们通过深度学习的方法,帮助很多生鲜超市提供智能补货服务,准确率比他们传统人工的方式提升了35%;我们通过算法帮助客户提升店铺人员的效率,有一位客户在2018年增加了7800万的利润;我们通过视觉计算去帮助客户检测点餐拥挤度和空座率……这些在以前,客户都需要让人工来做,现在机器可以做得更好。

当然,不是说在智能世界人就没有价值了。就如同每一次的生产力革命一样,人把机器可以做好的事情外包给机器,人可以做人更加擅长的事情,人反而更加有价值了。

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