向制高點(diǎn)進(jìn)軍

利潤讓企業(yè)前行，AI讓企業(yè)思考如何前行。

過(guò)去，解決商業(yè)難題要面臨復雜、多變、低效等問(wèn)題。即便再有創(chuàng )新精神的企業(yè)，也會(huì )苦于沒(méi)有先進(jìn)的工具和系統，而不能精準、高效地解決問(wèn)題。

AI正在讓企業(yè)變得聰明。一個(gè)不可逆的趨勢是，企業(yè)越來(lái)越關(guān)注AI對商業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響，對智能化的工具和平臺的需求更加旺盛，希望借此管理復雜的數據，并且讓企業(yè)做出實(shí)時(shí)決策、動(dòng)態(tài)運營(yíng)管理并響應客戶(hù)。比如，新產(chǎn)品如何定位、如何找到目標顧客、該使用什么樣的廣告創(chuàng )意、如何選擇媒體渠道。

為什么?市場(chǎng)和商業(yè)的邏輯在改變。

在傳統商業(yè)邏輯中企業(yè)處于主導地位，企業(yè)生產(chǎn)什么，顧客就就消費什么;想保證利潤，就做剛需型的大單品，然后把它規?；?。但移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，市場(chǎng)和商業(yè)的邏輯逐漸變成由顧客主導的個(gè)性化驅動(dòng)。如果個(gè)性化沒(méi)有被滿(mǎn)足，產(chǎn)品和服務(wù)就很難讓顧客埋單。而在今天所謂“千人千面”的消費圖譜之下，就需要AI推動(dòng)傳統經(jīng)營(yíng)模式轉型，幫助企業(yè)和顧客更快、更優(yōu)的解決交易過(guò)程中的復雜問(wèn)題。

AI將主要從兩個(gè)層面為商業(yè)經(jīng)營(yíng)賦能：

第一，提高生產(chǎn)、服務(wù)效率。作為一種全新的生產(chǎn)要素，AI創(chuàng )造了一種虛擬的勞動(dòng)力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務(wù)。傳統的自動(dòng)化只針對特定的任務(wù)，而基于A(yíng)I的智能自動(dòng)化將能夠靈活解決多領(lǐng)域的問(wèn)題，提高實(shí)體經(jīng)濟運行的效率。

第二，進(jìn)一步降低交易成本?；ヂ?lián)網(wǎng)通過(guò)降低信息不對稱(chēng)，已經(jīng)降低了傳統經(jīng)濟活動(dòng)中的交易成本。隨著(zhù)AI深度運營(yíng)，可以實(shí)現更精準的服務(wù)匹配，進(jìn)一步優(yōu)化資源分配。

從某種程度來(lái)看，零售業(yè)是交易和消費最集中呈現的領(lǐng)域，因此它很可能是AI發(fā)展創(chuàng )新中受益最多的行業(yè)。AI將運用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，感知消費習慣，預測消費趨勢，引導生產(chǎn)制造，為顧客提供多樣化、個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

把你想要的全給你

有一種“懂得”叫你知道我要什么。

在零售業(yè)的消費場(chǎng)景中，個(gè)性化、定制化的推薦可以很好地提升顧客體驗。AI通過(guò)顧客的瀏覽軌跡、購買(mǎi)記錄等向顧客推薦相關(guān)商品，是線(xiàn)上精準營(yíng)銷(xiāo)的重要手段。

比如，電商網(wǎng)站已經(jīng)普遍應用的AI推薦模型，可以基于“視覺(jué)過(guò)濾技術(shù)”，針對用戶(hù)潛在偏好，建構在線(xiàn)商品推薦模型。具體做法是，通過(guò)基于商品圖片的問(wèn)題，創(chuàng )造游戲一樣的情景讓顧客參與，然后預測購物者的下一個(gè)選擇，并根據顧客之前的點(diǎn)擊，提出售賣(mài)建議。這個(gè)過(guò)程中，每次點(diǎn)擊都會(huì )通過(guò)成千上萬(wàn)的屬性來(lái)訓練AI，例如鞋跟高度、小腿長(cháng)度、系帶款式、鞋子的造型、紋理等。

虛擬試衣是AI智能化推薦的另一大利器，可以提升顧客的購物體驗和品牌的銷(xiāo)售轉化。AI智能試衣商用公司好買(mǎi)衣開(kāi)發(fā)的虛擬試衣鏡正在成為實(shí)體服裝店的“搶手貨”：顧客只要站立于智能試衣鏡前，啟動(dòng)智能人臉與身材識別，輸入幾項身材數值，30秒內可以“復制”出一個(gè)虛擬的自己，不到3分鐘時(shí)間能試穿約100多套當季新款搭配。目前，好買(mǎi)衣已經(jīng)有了500萬(wàn)樣本的女性身材數據庫。

好買(mǎi)衣曾在上海一家時(shí)尚女裝品牌店做過(guò)一個(gè)測試，在店面里放置自己的智能試衣鏡，讓用戶(hù)在屏幕前挑選、試衣。測試后發(fā)現，平均每個(gè)用戶(hù)會(huì )多試50多套衣服，額外停留4分鐘以上的時(shí)間。

“款式的發(fā)現效率” 是智能試衣鏡的核心功能。對顧客而言，進(jìn)行智能試衣能節省很多換衣服的時(shí)間成本。而對于服裝品牌商來(lái)說(shuō)，好買(mǎi)衣的智能試衣鏡相當于一個(gè)超級導購，熟悉店鋪里的每一件衣服，也知道顧客的身材適合什么類(lèi)型的衣服。

更為重要的是，智能試衣鏡還可以充當店家顧客留存和轉化銷(xiāo)售的“連接器”。顧客在智能試衣鏡前注冊試穿后，微信掃碼保存喜歡的款式，能夠讓店家與其建立聯(lián)系。好買(mǎi)衣通過(guò)合作服裝品牌的微信公眾號等渠道，向顧客推薦適合其身材的其他款式，并展示衣服的上身效果，以吸引顧客購買(mǎi)。

在這個(gè)過(guò)程中，AI的角色不只是虛擬試衣鏡，而是“形象顧問(wèn)”，幫助品牌商呈現最適合的衣服給顧客，同時(shí)給每一個(gè)顧客更好的個(gè)性消費體驗。

借我一個(gè)“諸葛亮”

生意的本質(zhì)無(wú)非是賣(mài)什么，賣(mài)給誰(shuí)，怎么賣(mài)?

在經(jīng)濟學(xué)家李稻葵看來(lái)，判斷AI是否改變行業(yè)要抓住核心——商業(yè)決策。傳統決策模式是，先進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)，再決定到哪里投放廣告，然后根據什么樣的人群、通過(guò)什么渠道遞送廣告。而現在，AI正在改變商業(yè)決策，生產(chǎn)之前就可以通過(guò)AI去分析什么樣的消費者需要什么樣的產(chǎn)品，適合什么樣的渠道。

瑪氏集團通過(guò)AI分析每個(gè)用戶(hù)傳遞到瑪氏公司營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)的寵物圖像，來(lái)判斷寵物大概需要什么樣的食品，進(jìn)而為寵物食品生產(chǎn)提供形狀、口味、酥脆度方面的決策。

程序化購買(mǎi)平臺品友互動(dòng)通過(guò)AI在營(yíng)銷(xiāo)層面去影響客戶(hù)企業(yè)的決策。品友推出了人工智能決策平臺，通過(guò)模式識別和預測模型，幫助客戶(hù)企業(yè)實(shí)現更精準、更自動(dòng)化的廣告營(yíng)銷(xiāo)。

以車(chē)企為例，品友互動(dòng)可以直接給出車(chē)企可能用到的目標人群數據，每個(gè)人群都有細致的用戶(hù)畫(huà)像，可供客戶(hù)選擇作為媒介投放的人群。設定好人群之后，智能營(yíng)銷(xiāo)這一模塊可以做產(chǎn)品概念測試、創(chuàng )意點(diǎn)擊預測，通過(guò)預曝光和數據反饋，幫助廣告主選擇效果最好的一款，并詳細預測不同媒介的投放效果。

如果說(shuō)品友互動(dòng)是利用AI為企業(yè)的外部營(yíng)銷(xiāo)層面提供決策參考，那么第四范式則是為企業(yè)進(jìn)行內部決策機制系統的搭建。

第四范式創(chuàng )始人、首席執行官戴文淵認為，企業(yè)需要的AI不應該只是是解決單一問(wèn)題的工具，而是支持各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)決策的認知能力。為此，企業(yè)需要為人和機器建立起相互輔助的角色，并據此對現有的 IT 系統重構與優(yōu)化。

為此，第四范式開(kāi)發(fā)了“企業(yè)人工智能核心系統”——“先知”，幫助企業(yè)快速構建以AI為中心的組織架構，把一個(gè)專(zhuān)業(yè)級人士才能做到的事情變成一個(gè)類(lèi)似傻瓜相機式的核心系統，將大多數一線(xiàn)決策行為交由AI來(lái)完成

在這個(gè)系統中，AI能夠依靠計算力從數據中發(fā)掘更多、更細的業(yè)務(wù)規則，精細化地做出判斷，提升決策效率。決策領(lǐng)先，才能步步領(lǐng)先。

目前，AI商業(yè)決策應用在廣告、零售、金融等行業(yè)發(fā)展較為迅速，但隨著(zhù)各行各業(yè)對商業(yè)決策效率的要求越來(lái)越強，AI勢必將發(fā)揮更大的能量。