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| 本文作者： 李雨晨 | 2017-08-31 17:58 |
雷鋒網(wǎng)消息，8月25日，第三屆中國(guó)商業(yè) O2O 信息與數(shù)據(jù)高峰論壇暨新技術(shù)新方案展示會(huì)在北京舉行。此次大會(huì)由零售 CIO 俱樂(lè)部主辦，王府井集團(tuán)、大悅城、綾致時(shí)裝等企業(yè)的 CIO 代表出席此次會(huì)議。
無(wú)人零售在今天的出現(xiàn)，反映了當(dāng)下科技的進(jìn)步，因此出現(xiàn)了這種新的滿(mǎn)足消費(fèi)者需求的方式。亞馬遜在去年12月推出 Amazon Go ，阿里也于此前推出“淘咖啡”無(wú)人零售店。計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等黑科技，以及“即買(mǎi)即走"背后的人像識(shí)別、商品識(shí)別、自助支付、大數(shù)據(jù)分析、IOT（物聯(lián)網(wǎng)）、區(qū)塊鏈等集成的＂黑科技＂系統(tǒng)成為了無(wú)人門(mén)店的技術(shù)支撐。
雷鋒網(wǎng)了解到，在下午的演講環(huán)節(jié)中，前奧馬巴經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃 HAMP 項(xiàng)目資深咨詢(xún)師江曉東發(fā)表了題為“如何做一個(gè)成功的人工智能商業(yè)項(xiàng)目”的主題演講。江曉東結(jié)合目前美國(guó)零售業(yè)在人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)方面的應(yīng)用情況，表達(dá)了自己對(duì)無(wú)人零售店等人工智能技術(shù)前沿領(lǐng)域的看法。
江曉東在演講中表示，零售業(yè)未來(lái)面對(duì)的 Z 時(shí)代，對(duì)于個(gè)性化的需求，對(duì)基于數(shù)字化的能力的要求會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，所以美國(guó)的零售業(yè)在人工智能的應(yīng)用是基于大數(shù)據(jù)的研究和投資。“未來(lái)的人工智能一定不是純線上，線下的應(yīng)用場(chǎng)景一定會(huì)更多。所以新零售，實(shí)際上是線上線下和大數(shù)據(jù)、 AI 的場(chǎng)景結(jié)合，共同來(lái)促進(jìn)生態(tài)圈的應(yīng)用?！?/p>
江曉東認(rèn)為，如何衡量一個(gè)人工智能項(xiàng)目是否成功有五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：
1、當(dāng) AI 項(xiàng)目的 ROI 預(yù)測(cè)在1-3年內(nèi)的戰(zhàn)略影響明顯高于變現(xiàn)能力影響或戰(zhàn)略影響/變現(xiàn)能力影響都積極時(shí)
2、當(dāng) AI 項(xiàng)目對(duì)促進(jìn)整個(gè)企業(yè)業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型和價(jià)值起到明顯效果時(shí)
3、當(dāng) AI 項(xiàng)目能夠滿(mǎn)足和提升總的KPI各項(xiàng)指標(biāo)或核心指標(biāo)時(shí)
4、當(dāng) AI 項(xiàng)目明顯提升企業(yè)智能化和決策水平時(shí)
5、當(dāng) AI 項(xiàng)目的完成可以激勵(lì)整個(gè)企業(yè)上下用于嘗試創(chuàng)新、容忍試錯(cuò)失敗和建立持續(xù)創(chuàng)新機(jī)制時(shí)
以下為嘉賓演講實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾木庉嫛?/strong>
江曉東：新老朋友大家好，我大概介紹一下我自己，我在美國(guó)呆了二十三年，我的專(zhuān)業(yè)是信息技術(shù)管理，在美國(guó)的著名的世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè)，包括金融的，汽車(chē)的，包括娛樂(lè)的都呆過(guò)，所以我對(duì)美國(guó)的數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用和人工智能大數(shù)據(jù)的趨勢(shì)有一些的把握，我今天分享的主要內(nèi)容是“如何做一個(gè)成功的人工智能商業(yè)項(xiàng)目”。
我們花很短的時(shí)間講一下人工智能的應(yīng)用回顧，還有人工智能在美國(guó)零售和餐飲業(yè)的應(yīng)用，分享一下美國(guó)企業(yè)和政府的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。如果一個(gè)企業(yè)投資做了大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目或者是產(chǎn)品，當(dāng)然是為了有投資回報(bào)，那我們?cè)趺磥?lái)衡量投資的成功率。我想做一個(gè)大概的比較，就是人類(lèi)智能和人工智能的根本的區(qū)別，我舉個(gè)例子，我們上午的劉總給我們分享的，現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的平臺(tái)、商務(wù)智能中心就是企業(yè)的大腦，我們?cè)趺词占瘮?shù)據(jù)，怎么處理數(shù)據(jù)，怎么去根據(jù)數(shù)據(jù)做出相應(yīng)的企業(yè)決策，我認(rèn)為這是未來(lái)企業(yè)大數(shù)據(jù)的積累、分析到了一定程度之后一個(gè)非常自然的過(guò)程，所以投資的時(shí)候哪些點(diǎn)你需要做，哪些點(diǎn)你不需要做，這些是非常重要的。
所以我們先看下面這一塊，人工智能跟人類(lèi)智能很重要的區(qū)別在于它是數(shù)字型的、是連續(xù)的，中間如果有被打斷的情況，比如說(shuō)存儲(chǔ)能力被破壞了，中間有一個(gè)備份的中心，人就不一樣了，人的大腦非常復(fù)雜。大家可能也是有這個(gè)印象，比如說(shuō)我剛剛吃完飯，如果是正常的人大概在吃完飯的十分鐘到二十分鐘之內(nèi)，胃會(huì)向大腦發(fā)一個(gè)信號(hào)已經(jīng)飽了別吃了，這時(shí)候就由你自己決定了，有一些人不知道有沒(méi)有這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，不停的吃，大腦和胃中間的信號(hào)是不聯(lián)系的，企業(yè)在這個(gè)情況下不停地進(jìn)貨，不知道客戶(hù)的需求數(shù)據(jù)在哪里，庫(kù)存一定會(huì)大量積壓，這點(diǎn)在服裝行業(yè)特別明顯。
人工智能這邊基本上是預(yù)先設(shè)定好了，只要是這個(gè)數(shù)據(jù)，他可以通過(guò)一定的程序進(jìn)行搜索，模塊化，比如說(shuō)我們企業(yè)里有金融相關(guān)的模塊化的數(shù)據(jù)。但是一個(gè)聰明的大腦，他應(yīng)該是打破部門(mén)間的功能區(qū)別，在美國(guó)有這種情況，運(yùn)營(yíng)部門(mén)有時(shí)候不愿意跟財(cái)務(wù)部門(mén)的人分享他們的信息，這里面會(huì)牽扯到利益之爭(zhēng)，實(shí)際上財(cái)務(wù)部門(mén)一定要知道運(yùn)營(yíng)部門(mén)的情況，反過(guò)來(lái)也是一樣，所以這個(gè)是我們需要知道一些人工智能的基本的概念，對(duì)未來(lái)我想設(shè)計(jì)一套方案的時(shí)候會(huì)比較高效。
大家看一下，1956年開(kāi)始人工智能第一次提出來(lái)，它經(jīng)歷了兩個(gè)冬天，李開(kāi)復(fù)經(jīng)常舉一個(gè)例子，人工智能最早的時(shí)候，是為了讓人腦變得更聰明，讓機(jī)器變得更聰明，這個(gè)情況下你只要是可以模仿人腦，你的企業(yè)就可以做很多事，實(shí)際上后來(lái)人工智能的發(fā)展和應(yīng)用也是按照這個(gè)方法的，比如說(shuō)專(zhuān)家系統(tǒng)。大家想一下，美國(guó)的阿波羅登月最現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題是，太空艙在運(yùn)行的時(shí)候，萬(wàn)一宇航員生病怎么辦？這種情況下不可能有醫(yī)生上去，只能是通過(guò)遠(yuǎn)距離的人工智能的專(zhuān)家系統(tǒng)，邊遠(yuǎn)的山區(qū)沒(méi)有醫(yī)生做手術(shù)，通過(guò)遠(yuǎn)程的辦法，包括遠(yuǎn)距離教學(xué)，山區(qū)的孩子沒(méi)有很好的名師，讓孩子一樣可以得到高質(zhì)量的教學(xué)資源，這個(gè)是人工智能最早的應(yīng)用案例。后來(lái)，人工智能發(fā)展到瓶頸期，當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)的硬件和處理數(shù)據(jù)的能力不行，第二個(gè)是軟件儲(chǔ)存數(shù)據(jù)的能力不行，八九十年代，大數(shù)據(jù)還沒(méi)有像今天這樣，我們當(dāng)年處理很多數(shù)據(jù)的時(shí)候，那就是人工處理。
所以李開(kāi)復(fù)當(dāng)時(shí)有一個(gè)笑話(huà)就是說(shuō)你那時(shí)候研究人工智能，大家都離你遠(yuǎn)遠(yuǎn)的，因?yàn)槟阍诖髮W(xué)里拿不到 reserch funding 。后來(lái)，到了2000年以后人工智能有很大的發(fā)展，就是因?yàn)橛布采先チ?，軟件也上去了，大?shù)據(jù)各方面都好了，突然一下爆發(fā)了。人工智能有一個(gè)永遠(yuǎn)不能做的事，就是永遠(yuǎn)不能模仿人的愚蠢，人一旦蠢到一定的時(shí)候，人工智能再聰明也不能做到人那么愚蠢，這個(gè)是一個(gè)笑話(huà)，我們是越來(lái)越聰明而不是越來(lái)越蠢，這個(gè)是未來(lái)在考慮引進(jìn)技術(shù)的時(shí)候需要做的事情，你是為了讓你的企業(yè)越來(lái)越聰明。
我想介紹一下美國(guó)的零售和餐飲業(yè)是怎么應(yīng)用人工智能的。前面的錄像是兩個(gè)月以前。大家可以看到，人工智能未來(lái)在零售業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)非常普遍，而且他專(zhuān)門(mén)有了市場(chǎng)規(guī)模，零售業(yè)未來(lái)面對(duì)的 Z 時(shí)代，他對(duì)于個(gè)性化的需求，對(duì)基于數(shù)字化的能力的要求會(huì)越來(lái)越強(qiáng)，所以美國(guó)的零售業(yè)在人工智能的應(yīng)用是基于大數(shù)據(jù)的研究和投資。我們講，未來(lái)的人工智能一定不是純線上，線下的應(yīng)用場(chǎng)景一定會(huì)更多。所以新零售，實(shí)際上是線上線下和大數(shù)據(jù)、 AI 的場(chǎng)景結(jié)合，共同來(lái)促進(jìn)生態(tài)圈的應(yīng)用。
我現(xiàn)在就解釋一下這個(gè)視頻，這個(gè)視頻是我們餐飲行業(yè)的最常用的一個(gè)場(chǎng)景。一個(gè)人定了一個(gè)披薩餅，披薩餅的構(gòu)成這些信息都有了，他下次再打電話(huà)的時(shí)候，接電話(huà)的是一個(gè)機(jī)器人，而且我想跟各位講的是他這是開(kāi)源系統(tǒng)，人工智能投資不一定特別大，但是要看你知不知道怎么用，這里面的案例是通過(guò)對(duì)他以前的購(gòu)買(mǎi)行為的認(rèn)知的，順勢(shì)推出一些其它的服務(wù)，你可以想象一下，美國(guó)這種餐館很多，每天的電話(huà)量都是上億次，這么大的工作量，未來(lái)都是要被機(jī)器取代的，而且機(jī)器取代都是非常精準(zhǔn)的，因?yàn)槿绻瞬婚_(kāi)心，或者生病說(shuō)話(huà)聽(tīng)不清楚，而發(fā)生任何錯(cuò)誤，這種不能容忍有任何錯(cuò)誤。因?yàn)橐坏╁e(cuò)誤的時(shí)候，他反復(fù)確認(rèn)你要定的這個(gè)東西什么時(shí)候能好，第二次的購(gòu)買(mǎi)行為又給記錄下來(lái)了，這個(gè)是在美國(guó)的餐飲界發(fā)生的變化，一定是有大數(shù)據(jù)再加人工智能，就是我前面講的大腦。
現(xiàn)在美國(guó)通過(guò)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了采購(gòu)和庫(kù)存最優(yōu)化的方案，基于客戶(hù)大數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)，聊天機(jī)器人，而且投資也不大，沃爾瑪和亞馬遜已經(jīng)大規(guī)模的做這些了，他們也給其它的企業(yè)提供相關(guān)的解決方案。企業(yè)主管可以根據(jù)解決方案做到精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)和客服活動(dòng)，麥當(dāng)勞現(xiàn)在用的是微軟的 AI 識(shí)別系統(tǒng)，你開(kāi)車(chē)過(guò)去的時(shí)候，提前訂好飯菜，到窗口取的時(shí)候全都好了，你不用等一分鐘。 Dunkin' Dounts 也是大數(shù)據(jù)人工智能系統(tǒng)，根據(jù)一樣的思路，以前在這訂過(guò)的，他會(huì)給你推出很多不同的服務(wù)，甚至還沒(méi)有張嘴要什么東西，他甚至可以知道你準(zhǔn)備要什么，因?yàn)槟憧赡苁怯袕?fù)購(gòu)率，兩三次復(fù)購(gòu)率以后數(shù)據(jù)全在里面了。美國(guó)有一家銀行，你打電話(huà)去的時(shí)候，機(jī)器已經(jīng)有百分之八十的可能知道你這次來(lái)的目的，他把所有的數(shù)據(jù)調(diào)好，接受咨詢(xún)，他們現(xiàn)在做的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)做到這樣了。
我覺(jué)得我們現(xiàn)在最重要的一定要把人工智能、大數(shù)據(jù)作為一個(gè)工具，而不是取代我們現(xiàn)在的業(yè)務(wù)，這個(gè)是很多企業(yè)犯的錯(cuò)誤，被很多技術(shù)公司忽悠了，但是一定要從技術(shù)角度出發(fā)去找適合你企業(yè)的技術(shù)，第二個(gè)是制訂一個(gè)跟你的項(xiàng)目有關(guān)的合理預(yù)算和服務(wù)規(guī)劃，需要思考我需要什么技術(shù)，什么人給你帶來(lái)這種技術(shù)，能不能滿(mǎn)足我的業(yè)務(wù)要求。不要一下投一大筆錢(qián)下去，投資一定要從比較小的，你可能是有七八個(gè)痛點(diǎn)，找準(zhǔn)對(duì)你來(lái)說(shuō)最容易實(shí)現(xiàn)的痛點(diǎn)，而且是對(duì)業(yè)務(wù)有促進(jìn)作用。先拿小數(shù)據(jù)驗(yàn)證你的想法對(duì)不對(duì)，你的概念首先要證明是對(duì)的，往下推才有意義，不要一下想把什么東西全都搞定了，先選個(gè)小的，試錯(cuò)以后慢慢擴(kuò)大應(yīng)用范圍。
大家知道像銀行系統(tǒng)，每個(gè)月會(huì)對(duì)很多其它的業(yè)界銀行進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表的分析，你得知道其它對(duì)手在干什么，這個(gè)事情是要一個(gè)團(tuán)隊(duì)大概花一個(gè)多月的時(shí)間做的。引入人工智能之后，機(jī)器做這個(gè)報(bào)告，把數(shù)據(jù)抓來(lái)，把基本的東西都放進(jìn)去，在我們 CIO 看來(lái)以為是人做的，其實(shí)是機(jī)器做的。所以這個(gè)項(xiàng)目成功以后就把不需要的人調(diào)到其它的部門(mén)，他們就慢慢的把項(xiàng)目推廣到其它的十幾個(gè)部門(mén)，所以他那個(gè)成本很低，一共是大概七十多萬(wàn)美金，也不高，我自己當(dāng)時(shí)管理的大概180幾個(gè)項(xiàng)目，我看過(guò)超過(guò)一千萬(wàn)美金預(yù)算的項(xiàng)目一共是三十多個(gè)，其它的項(xiàng)目是從八十萬(wàn)到二百萬(wàn)美金的項(xiàng)目，那是很大的公司。
所以他們每一筆錢(qián)都算的非常詳細(xì)，不會(huì)說(shuō)投一筆不會(huì)看到回報(bào)的資，這個(gè)回報(bào)哪怕是失敗也要知道失敗在哪里，而且還沒(méi)有失敗以前就可能是會(huì)看不到的，這個(gè)是教訓(xùn)。前面講的很清楚，切入點(diǎn)不對(duì)，缺少核心技術(shù)和算法，還沒(méi)有弄懂怎么回事就匆忙上了，內(nèi)部不團(tuán)結(jié)，做一個(gè)創(chuàng)新對(duì)其它的部門(mén)是有沖擊的，這個(gè)怎么配合也是有問(wèn)題的。
首先最重要的是我們知道要引進(jìn)一個(gè)人工智能，開(kāi)始是大數(shù)據(jù)的項(xiàng)目，這個(gè)項(xiàng)目對(duì)我們公司具體的業(yè)務(wù)到底有沒(méi)有幫助。不管人工智能還是大數(shù)據(jù)只是一個(gè)工具，大家一定要把這個(gè)弄清楚，我們是做業(yè)務(wù)的，不管是新零售還是零售，賣(mài)服務(wù)、產(chǎn)品或者是運(yùn)營(yíng)客戶(hù)群，這個(gè)是最重要的是核心，你的痛點(diǎn)是為了解決問(wèn)題，這個(gè)很重要。還有是具體的問(wèn)題，你的解決方案可能是什么樣的可行性，你就找人，有了錢(qián)就制訂政策，去找團(tuán)隊(duì)，找一個(gè)最容易突破的業(yè)務(wù)進(jìn)去，確定相應(yīng)的技術(shù)，不要搞的那么復(fù)雜，只要找對(duì)合適的技術(shù)和人，投一筆小錢(qián)就可以做一個(gè)實(shí)驗(yàn)，然后是迭代，最后是成功。
我們經(jīng)常講什么叫成功，我認(rèn)為成功的五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)是你的ROI，我投下去一百萬(wàn)、一千萬(wàn)，能不能在一到三年內(nèi)對(duì)企業(yè)的未來(lái)戰(zhàn)略方向有影響，因?yàn)槟悴灰欢R上變現(xiàn)，但是如果對(duì)你的戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)的方向有影響，還是值得去做的，尤其是對(duì)不缺錢(qián)的公司我覺(jué)得是可以作為一個(gè)衡量的標(biāo)準(zhǔn)；還有一個(gè)是你的 AI 如何滿(mǎn)足和提升公司的 KPI ，不管你的 KPI 是降庫(kù)存也好，去產(chǎn)能也好，減少人手也好，只要能夠滿(mǎn)足核心的 KPI ，這個(gè)投資就算值得；還有一個(gè)是你的 AI 項(xiàng)目，如果能夠完成就達(dá)到激勵(lì)整個(gè)企業(yè)的目的，這個(gè)企業(yè)做過(guò)創(chuàng)新，雖然失敗，但是會(huì)慢慢形成新的企業(yè)文化，這個(gè)也是不錯(cuò)的，實(shí)際上阿里包括騰訊他們內(nèi)部有很多的項(xiàng)目失敗了，但是無(wú)所謂，失敗就失敗了，但是他從中學(xué)了很多教訓(xùn)，從一個(gè)失敗找到其它的方向；最后一個(gè)是如何促進(jìn)企業(yè)的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和價(jià)值，我覺(jué)得這也算是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。
亞馬遜在去年12月推出 AMAZON GO ，沒(méi)有想到因?yàn)榧夹g(shù)原因就放棄了這個(gè)無(wú)人店。其實(shí)他當(dāng)時(shí)講了兩個(gè)原因，第一個(gè)他們發(fā)現(xiàn)無(wú)人店進(jìn)了三十個(gè)人的時(shí)候他的技術(shù)就沒(méi)有辦法check就亂了，所有的感應(yīng)系統(tǒng)沒(méi)有辦法抓到這個(gè)產(chǎn)品，所以他就沒(méi)有辦法實(shí)現(xiàn)提高效率的目的。不管你用什么技術(shù)，無(wú)人店的目的還是賣(mài)東西，他不是為了放那好玩的。大家都知道盒馬鮮生，因?yàn)椴唤邮墁F(xiàn)金成為了焦點(diǎn)，你必須有人在那監(jiān)視去管理用現(xiàn)金的，已經(jīng)不是無(wú)人店了，你一旦要有類(lèi)似的情況出現(xiàn)的時(shí)候，無(wú)人店我投下這么多錢(qián)有多大的意義，意義是跟業(yè)務(wù)和戰(zhàn)略有關(guān)系的，我覺(jué)得不好評(píng)判，第一個(gè)你人工智能投下去的錢(qián)，省去的人工和客戶(hù)體驗(yàn)是不是有意義，第二個(gè)是你的技術(shù)是不是穩(wěn)定，第三個(gè)是我覺(jué)得在一兩年內(nèi)你要看你的盈利預(yù)期和實(shí)際收益。這個(gè)是我們對(duì)無(wú)人店的看法，總結(jié)就是這樣，大家看一下。
第四次產(chǎn)業(yè)革命，我們?cè)谧母魑欢际菂⑴c者，所以到底在這里面我們采取用什么樣的技術(shù)來(lái)促進(jìn)我們的業(yè)務(wù)，我覺(jué)得是非常重要的，可能我們未來(lái)也避免不了要成立于用人工智能的技術(shù)，投資應(yīng)該不考慮，我覺(jué)得還有包括如何衡量成功，最重要的是汲取西方證明已經(jīng)失敗的一些教訓(xùn)，其實(shí)它帶有普遍性，我的分享就到此結(jié)束，希望對(duì)各位有益，謝謝。
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