大數(shù)據(jù)和人工智能是密不可分的，大數(shù)據(jù)支撐了人工智能的應(yīng)用，人工智能要依賴于大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。現(xiàn)在京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)上有超過4萬臺(tái)服務(wù)器，每天處理超過100萬任務(wù)，數(shù)據(jù)總量超過450個(gè)PB，而且以每天800多個(gè)TB的規(guī)模增長。正是因?yàn)檫@樣強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理內(nèi)容，使得我們可以來談人工智能的應(yīng)用以及各種智能的發(fā)展。

5月19日，在由中國人工智能學(xué)會(huì)主辦的2018全球人工智能技術(shù)大會(huì)上，京東集團(tuán)副總裁、ACM/IEEE Fellow裴健發(fā)表了題為“大數(shù)據(jù)AI使能無界零售”的演講，暢談了京東在無界零售上的大數(shù)據(jù)AI進(jìn)展。

以下為裴健在本次大會(huì)中的演講實(shí)錄，經(jīng)本人整理后發(fā)布。

裴健：非常感謝有這個(gè)機(jī)會(huì)來介紹京東如何用智能大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)零售業(yè)的創(chuàng)新。

京東是財(cái)富500強(qiáng)的企業(yè)之一，有很多的戰(zhàn)略伙伴，包括騰訊、沃爾瑪?shù)取？赡艽蠹艺J(rèn)識(shí)京東是一個(gè)零售企業(yè)、電商，但京東更多的是一個(gè)技術(shù)型的企業(yè)，它有很多的黑科技技術(shù)和應(yīng)用。舉例，我們有全自動(dòng)的分撿中心，不久之前冬奧會(huì)的儀式“北京八分鐘”中很多人也應(yīng)該有看到。亞洲一號(hào)中，很多倉儲(chǔ)的管理都是以自動(dòng)化的方式進(jìn)行。我們有無人機(jī)，可以把商品送到偏遠(yuǎn)的山區(qū)，有無人車，可以在校園里為客戶運(yùn)送包裹，觸達(dá)用戶的最后一公里。這些都應(yīng)用了我們?nèi)斯ぶ悄艿募夹g(shù)。

大數(shù)據(jù)和人工智能是密不可分的，大數(shù)據(jù)支撐了人工智能的應(yīng)用，人工智能要依賴于大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。現(xiàn)在京東大數(shù)據(jù)平臺(tái)上有超過4萬臺(tái)服務(wù)器，每天處理超過100萬任務(wù)，數(shù)據(jù)總量超過450個(gè)PB，而且以每天800多個(gè)TB的規(guī)模增長。正是因?yàn)檫@樣強(qiáng)大的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理內(nèi)容，使得我們可以來談人工智能的應(yīng)用以及各種智能的發(fā)展。

這是非常有意思的話題，在很久以前，傳統(tǒng)零售商店里，雖然沒有很大規(guī)模的談人工智能，但那時(shí)候我們已經(jīng)做了很多數(shù)據(jù)科學(xué)的研究和數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用。舉例，那時(shí)的數(shù)據(jù)就是我們的銷售記錄，而且我們有各種的客戶優(yōu)惠活動(dòng)，比如你走到店里碰到店家跟你很熟，店家很高興，買東西時(shí)給你多稱一點(diǎn)或者給你一點(diǎn)折扣，這就是最原始的客戶獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃。我們還要做各種的市場推廣和營銷。比如，夏天和冬天賣的商品不一樣，一些商品會(huì)有一些折扣、促銷。大家會(huì)在商店看到銷售人員拿著喇叭在喊，××便宜了。這些要基于店主對(duì)商品和整個(gè)市場的認(rèn)識(shí)。

基于這種樸素的數(shù)據(jù)積累，會(huì)做各種店面設(shè)計(jì)。在很多商店里，都把西瓜放在商店的中間。為什么？有一個(gè)非常深刻的供應(yīng)鏈應(yīng)用在里面。因?yàn)閹讉€(gè)原因：

第一，西瓜很難長時(shí)間存儲(chǔ)，如果一個(gè)西瓜在你店里擺了一個(gè)多星期、兩個(gè)星期，西瓜就不好賣了。所以我們需要盡快把西瓜出去，把它放在中間的地方，能夠讓大家容易看到。

第二，西瓜搬運(yùn)起來不容易，不單單是說進(jìn)貨時(shí)搬運(yùn)起來不容易，對(duì)顧客來說，要把西瓜搬出去也不是很容易的事情，于是放在商店中間比較開闊的地方，方便店員把西瓜運(yùn)進(jìn)來，也方便客戶把西瓜拿出去。

所以大家可以看到，在零售里最核心的數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)鍵是銷售和供應(yīng)鏈。

傳統(tǒng)的零售商店在兩個(gè)緯度上非常有限制：

第一，地理限制。比如我不會(huì)開車50公里去買一個(gè)西瓜，距離的限制使得很多消費(fèi)行為沒有辦法實(shí)施。

第二，現(xiàn)在是晚上11點(diǎn)，我想買東西，但這時(shí)候商店關(guān)門，于是銷售行為沒有辦法進(jìn)行。

整個(gè)電商的興起很大程度上就是為了解決這兩個(gè)痛點(diǎn)，第一個(gè)是消除距離的限制，無論你在什么地方，只要能上網(wǎng)就可以買到東西。另外是消除時(shí)間的限制，只要你有時(shí)間，你就可以購物。

所以，電商的革新是從線下到線上的革新。

在電商時(shí)代，數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的科學(xué)有很大的變化，首先我們不是面對(duì)面看到客戶，而是只能夠看到數(shù)據(jù)。包括訂單記錄、瀏覽記錄、加購物車記錄，我和客戶的交流很大程度上依賴于推薦和搜索。很關(guān)鍵的一點(diǎn)，服務(wù)質(zhì)量的好壞取決于物流，多快可以把東西送到客戶手上，當(dāng)送到客戶手上時(shí)，用戶的體驗(yàn)是什么樣的？這些是我們零售業(yè)的關(guān)鍵。

在這樣的環(huán)境下，智能大數(shù)據(jù)的目標(biāo)發(fā)生了很大的變化。

例如，當(dāng)我們做通用領(lǐng)域的搜索時(shí)，有一套的方法。但我們做電商物品搜索時(shí)，有很多特殊的因素需要考慮。比如我們會(huì)考慮常規(guī)的因素（如購買意向、顧客偏好）。還會(huì)考慮與電商非常有關(guān)系的因素，比如供應(yīng)鏈變量（如庫存、促銷等），在一個(gè)搜索結(jié)果中，你可能需要把一些庫存比較不足的商品的排位往下放，因?yàn)槟悴幌Ｍ蛻羲阉鲿r(shí)找到一樣?xùn)|西，但是庫存沒有了。

這里有很多的挑戰(zhàn)，比如怎么樣把供應(yīng)鏈的信息同步給搜索引擎，怎么樣智能分析供應(yīng)鏈的信息。例如京東有數(shù)十億的商品，在海量的商品中做供應(yīng)鏈信息的分發(fā)和賦能，對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈來說是非常大的挑戰(zhàn)。

我現(xiàn)在有了線上商店，是不是線下商店就沒有價(jià)值了？不是的，線下商店還是有它很大的價(jià)值。很多的老人喜歡去線下商店，為什么？因?yàn)橛脩趔w驗(yàn)是不一樣的。在線下商店里，我們有各種各樣的用戶交互，比如可以看到真實(shí)的售貨員會(huì)給你提供很多的交互，可以看到有一些真實(shí)商品長什么樣，你可以試用。

我們發(fā)現(xiàn)，線下商店是服務(wù)拓展的非常好的渠道。所以在最近一段時(shí)間，很多廠商都在做怎么把線下店的能力發(fā)揮出來，京東也一直在探索如何助力線下提高用戶體驗(yàn)。比如無界零售中，有自動(dòng)的購物車，自動(dòng)購物車可以跟在你后面，你買的東西放進(jìn)去，它可以自動(dòng)稱重。如果你要找某一樣商品，自動(dòng)購物車可以帶你去那個(gè)商品前面。還有延伸的服務(wù)，比如無人店、無人販賣機(jī)，都是滿足了客戶在不同場景下對(duì)零售的需求。在這個(gè)場景下，我們所說的無界零售的方式是要把線上和線下打通，而且要擴(kuò)展無處不在的零售場景，最核心的是智能大數(shù)據(jù)的分析和研究。

線上和線下打通是怎么回事？

我們會(huì)發(fā)現(xiàn)很多事情，很多顧客很喜歡到線下店體驗(yàn)，體驗(yàn)完了之后不買，然后會(huì)去網(wǎng)上查。因?yàn)樗麄儠?huì)有一個(gè)印象，在網(wǎng)上查到的價(jià)格比線下店的價(jià)格低。這個(gè)對(duì)線下店帶來很大的成本，他有一個(gè)店，但沒有獲得相應(yīng)的銷售。對(duì)顧客也很不方便，因?yàn)槲倚枰ゾ€上查。我們開發(fā)了電子價(jià)簽，這是做什么的？當(dāng)一個(gè)客戶拿起一樣商品時(shí)，我們馬上去網(wǎng)上搜這個(gè)商品的最低價(jià)，同時(shí)我們看目前線下店的價(jià)格，把這些價(jià)格里的最低價(jià)格顯示為當(dāng)前的價(jià)格。由于有了這樣的保證，我們的客戶就不會(huì)再擔(dān)心線下店的商品價(jià)格會(huì)高于線上的價(jià)格，可以很安心的進(jìn)行購買。

我們還可以用各種的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來提高線上、線下店的經(jīng)營效率，降低經(jīng)營成本，方便客戶。舉例，很多女士在線下店試各種化妝品時(shí)，有一個(gè)挑戰(zhàn)，試化妝品很費(fèi)時(shí)間，涂了口紅不喜歡要全部擦掉，然后重新試另外一個(gè)。現(xiàn)在可以用手機(jī)提供試妝的服務(wù)，使得客戶很容易的試不同的產(chǎn)品。

AR+智能個(gè)性化推薦，在這個(gè)應(yīng)用里，我們客戶可以通過虛擬現(xiàn)實(shí)試不同的服務(wù)，在他試服裝的時(shí)候，我們不單只是把服裝列出來，通過攝像頭，能夠理解客戶的面部表情，來看他的喜好是怎么樣的。客戶已經(jīng)試過的衣服，通過線上、線下的信息以及他對(duì)各種試裝的反應(yīng)，可以給客戶推薦相應(yīng)下一件可以試的衣服。試衣間是線下門店很大的開銷，通過這樣的服務(wù)能夠提高線下門店的坪效，同時(shí)吸引客戶，提高他們的用戶體驗(yàn)。

怎么樣把為客戶服務(wù)的整個(gè)供應(yīng)鏈進(jìn)行提升？供應(yīng)鏈貫穿了整個(gè)商業(yè)過程，從最初的想法到設(shè)計(jì)、研發(fā)、生產(chǎn)、定價(jià)、營銷、交易、倉儲(chǔ)和服務(wù)，我們現(xiàn)在看到很多的企業(yè)、人在想辦法提升每一個(gè)環(huán)節(jié)的效率，這里孕育了一大堆在業(yè)務(wù)上進(jìn)行人工智能的創(chuàng)新機(jī)會(huì)。

對(duì)于京東來說，京東有一條非常長的供應(yīng)鏈，我們覆蓋了整個(gè)零售的全流程。這里給我們一個(gè)很獨(dú)特的機(jī)會(huì)，我們能不能通過大數(shù)據(jù)把不同的環(huán)節(jié)進(jìn)行打通，使得我們對(duì)供應(yīng)鏈進(jìn)行改革，使得供應(yīng)鏈效率更敏捷。這是我們應(yīng)用人工智能很大的領(lǐng)域。

閃購是打通供應(yīng)鏈很好的例子，閃購的目標(biāo)是希望能夠通過在很短的時(shí)間內(nèi)投放數(shù)量不多的商品，但可以達(dá)成很大的銷售量。一旦銷售量大了之后，就能夠使得整個(gè)的生產(chǎn)供應(yīng)更有效，從而提高更大的折扣，降低我的成本。這里面人工智能的智能算法面臨著一個(gè)問題，我們應(yīng)該找什么樣的什么，什么時(shí)間做？面向哪些用戶？這些用戶在哪里？這些問題是AI的問題。

以上啟發(fā)我們一個(gè)很核心的問題，到底什么是商店？以前看到的商店是一個(gè)房子，里面擺著很漂亮的東西，可以有柜臺(tái)，上面可以買東西。或者說商店就是一個(gè)網(wǎng)站，在里面會(huì)顯示很多的商品讓我去買東西。

其實(shí)商店以什么樣的形式存在并不重要，商店一定要有兩個(gè)很核心的功能：

一、一個(gè)商店能夠顯示豐富的商品，讓客戶產(chǎn)生興趣，吸引客戶區(qū)那里。

二、商店一定要有一個(gè)好的機(jī)制，這個(gè)機(jī)制能夠方便客戶購買。

只要有了這兩個(gè)因素，就可以構(gòu)造一個(gè)銷售的場景，就可以進(jìn)行零售的服務(wù)。

整個(gè)供應(yīng)鏈創(chuàng)新、無界零售的創(chuàng)新就是我們能不能很高效地創(chuàng)造這種零售場景。

比如我們的拼購，用戶商品的連接可以通過各種各樣的方式（如實(shí)體店、網(wǎng)店、微信等）任何線上社交媒體，核心的挑戰(zhàn)就是智能技術(shù)，我們能不能通過數(shù)據(jù)分析選定大家應(yīng)該拼購什么樣的商品，應(yīng)該通過什么樣的渠道觸達(dá)我的客戶，觸達(dá)什么樣的客戶，在什么樣的時(shí)間點(diǎn)安排這樣的購物行為。

通過以上的例子，希望大家看到，在零售業(yè)里，大數(shù)據(jù)是非常核心的能力，已經(jīng)對(duì)我們的商業(yè)行為產(chǎn)生了很大的驅(qū)動(dòng)作用。大數(shù)據(jù)上面的智能夠使得我們降低成本、擴(kuò)展我們的客戶群，能夠使得我們更好的理解我們的客戶，提高更好的服務(wù)。我們能夠通過大數(shù)據(jù)和人工智能創(chuàng)造很多新的商業(yè)模式。

舉一個(gè)供應(yīng)鏈創(chuàng)新的例子，在以往的電商里，當(dāng)有一個(gè)訂單進(jìn)來，這個(gè)訂單會(huì)到中心，中心會(huì)把這個(gè)訂單分配到中心倉，這個(gè)倉一般都是巨大無比的，里面包羅萬象。我像抓中藥一樣把你要的東西抓起來運(yùn)送給你。在這樣的設(shè)置下，這些中心倉占地比較大，所以一個(gè)城市很少的幾個(gè)中心倉，一般是布置在離城市中心比較遠(yuǎn)的地方，這樣我才能夠拿到很大的地。但是有一個(gè)問題，它對(duì)大家的服務(wù)時(shí)效響應(yīng)要求比較慢，因?yàn)檫@樣的一個(gè)東西運(yùn)到中心倉，中心倉進(jìn)行倉配，再從遠(yuǎn)的地方運(yùn)回城市，整個(gè)時(shí)間會(huì)很長。京東物流已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)在11點(diǎn)前下單，在下一個(gè)11點(diǎn)前拿到商品。在整個(gè)的物流網(wǎng)絡(luò)里，這已經(jīng)是很高的效率。但是我們?cè)趺礃邮惯@個(gè)更近一步？比如說能不能提供2小時(shí)、1小時(shí)甚至30分鐘的服務(wù)，這就需要我們對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈改革。

舉例，我們可能通過一些線下店的前店后倉，前面是我的店，后面是我的倉。當(dāng)我有一個(gè)訂單過來，這個(gè)訂單要及時(shí)根據(jù)配送地點(diǎn)進(jìn)行拆分，拆分到附近的前置倉，在里面進(jìn)行配送。

這里面就有大量的人工智能數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)，舉例，我那些前置倉應(yīng)該放在什么地方？應(yīng)該把我的線下店布在什么地方？當(dāng)我有一個(gè)訂單進(jìn)來的時(shí)候，怎么去拆分這個(gè)訂單？應(yīng)該拆給哪些前置倉進(jìn)行配送？這一堆供應(yīng)鏈的問題，一定需要人工智能，一定需要大數(shù)據(jù)進(jìn)行解決。

如果我們回想大數(shù)據(jù)的定義，以前是通過“4V”形容，有體量、速率、準(zhǔn)確性、多樣性，在這四個(gè)緯度里，很多是從數(shù)據(jù)解決方案來看，可以照這四個(gè)緯度的四邊形。我們的目標(biāo)是在四個(gè)緯度上做到極致。

以往對(duì)這些概念的理解都是面向數(shù)據(jù)處理，不是面向數(shù)據(jù)價(jià)值和客戶。如果我們換一個(gè)角度考慮這個(gè)問題，整個(gè)大數(shù)據(jù)或者智能化大數(shù)據(jù)是做什么？應(yīng)該就是要在正確的時(shí)間和正確的地點(diǎn)把正確的數(shù)據(jù)送到正確的用戶手上，針對(duì)應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)需求對(duì)大數(shù)據(jù)提出很多新的要求，需要大數(shù)據(jù)具有相當(dāng)高的智能能力。這一點(diǎn)剛好是和無界零售、零售即服務(wù)高度融合。因?yàn)闊o界零售就是在合適的時(shí)間、合適的地點(diǎn)把合適的商品賣到合適的客戶手上。在這個(gè)時(shí)候，各種的業(yè)務(wù)形態(tài)、商業(yè)模型其實(shí)是在這四個(gè)緯度上劃不同的點(diǎn)。為了實(shí)現(xiàn)無界零售、零售即服務(wù)，需要大量的數(shù)據(jù)和在數(shù)據(jù)上建立的商業(yè)智能來支撐。

今天給大家分享“智能大數(shù)據(jù)怎么樣驅(qū)動(dòng)零售行業(yè)的創(chuàng)新？”我有一點(diǎn)感觸非常深，我們?cè)跇I(yè)務(wù)上，誰能夠生存下去？誰能夠在后面的競爭當(dāng)中顯示優(yōu)勢(shì)？達(dá)爾文很久之前說明過，能生存下去的不是最強(qiáng)的，也不是最聰明的，是最能夠適應(yīng)變化的，也就意味著我們要及時(shí)洞察我們的數(shù)據(jù)，我們要以智能的方式及時(shí)分析我們的數(shù)據(jù)做出改變，去迎接這個(gè)變化。