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今年双11 新物种把技术猿的活儿都干了

2017-11-21 17:54  本文来源:中国消费者报·中国消费网 作者:王小月

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智能客服店小蜜。

 

   中国消费者报报道 阿里巴巴集团董事局主席马云曾经说过:“三十年后,《时代》杂志封面年度最佳CEO说不定是个机器人。”
   2017年11月11日零点刚过,阿里巴巴西溪园区1号楼的光明顶灯火通明。这里是天猫双11全球狂欢节的技术作战指挥室,空气中弥漫着轻松愉快的气氛。这和往年的紧张气氛截然不同。
   如今,双11早已演变成为一场万物互联没有边界的世界级狂欢。当线上线下、物流、支付和大数据完美结合,将重塑零售业态。这场新零售狂欢不仅引燃商业未来,单日千亿元的交易额也将催生世界新经济体。
   而在狂欢的背后,是强大的黑科技赋能。当一串串代码转化为一个个包裹,当人工智能化身“金牌导购”,带给人类的是更多一点小确幸。
   在今年天猫双11的战场上,大量智能机器人组成的“新物种”军团,已经渗透到这场全民狂欢的各个角落。挑选货品、导购推荐、客服、设计海报、巡逻机房、管理仓库……在某些特定领域,这些“硅基生物”已经能独立完成某项工作,甚至比人类完成得更好。
   当下,人工智能飞速前进,阿里巴巴集团首席技术官张建锋给其麾下的人类指挥官们下达了一个很新鲜的KPI——“双11晚上,大家的主要任务是喝茶”。
   如果是在过去几年,这听起来会有点不可思议。每年双11前夕,都是“技术猿”最忙的时候。面对“剁手党”汹涌的热情,上千名工程师需要通宵达旦进行压力测试。
   2009年,阿里的第一次双11,技术极限是每秒400笔交易;2016年,阿里将最初的数字放大了437倍,撑起最多每秒有17.5万笔交易创建。
   2016年双11,全球超9.8万商家、1207亿元的交易规模、10.5亿笔支付、6.57亿个物流订单、覆盖235个国家和地区……所有这一切,都集中在24个小时内爆发。
   除了交易、支付系统以外,还有数据、客服、搜索、推荐、广告、库存、物流……庞大、复杂、精密的商业协同系统,仅靠阿里巴巴几千名小二,已经无法维系这个系统的正常运转。
   在这一背景下,大量智能机器人组成的“新物种”军团应运而生。
   机器运营小二,能够指导卖家科学备货,甚至通过与其他系统的配合,为热门商品带来更多的流量;机器导购员能够实现“千人千面”,为你推荐最符合你要求的商品;店小蜜可以代替商家服务用户,一年365天7*24小时不间断工作;“未问先答”的智能客服安安,有时能在用户提问之前就“猜”到用户想问的问题,直接给出答案……
   令人瞠目的黑科技,比人类更加善于应对复杂、庞大的体系。

 

智能客服安安。


   而在天猫双11中,每一件商品的流转过程,都要遇见数不清的机器人“新物种”。这些新物种通过密切配合,快速、高效、精准地把包裹送到用户的手中。
   同时,为了保障剁手党们畅快地买买买,在双11之前单挑压测特种兵——尖兵也会化身成为模拟流量洪峰的特种机器人,挑战系统承压能力,它可自己对容量配比进行智能调整,快速定位问题,得益于尖兵,今年天猫双11的全链路压测节省了1000人次的工程师。
   不仅仅是工程师,今年的天猫双11,商家也有了“云端作战指挥部”。
   在“指挥部”中,即便是毫无技术储备能力的企业,也可以通过移动端随时随地召唤生意参谋机器人。精准、适时地获取大促动态和异常信息。如果发现数据异常,可以在钉钉快速发起DING任务进行协同办公,快速跟进处理。
   大数据作为数字经济时代的“新能源”,已不断发挥作用,成为阿里巴巴赋能商家、繁荣生态的新动力。
   而在今年8月发布的《新零售数据赋能分析报告》显示,生意参谋平台累计服务的商家已超过2000万,90%以上的淘宝天猫月成交额30万元以上商家通过该平台获取数据服务。超大卖家平均每30天要进行27次的数据监测分析。
   基于数据反推供应链改造,进而提升运营效率,是当前大多数品牌商都在尝试的新模式。
   起步于线下的羽绒服品牌高梵,通过阿里提供的大数据能力,对市场增长情况、消费者画像、市场流行时尚元素、竞争对手等多项数据进行分析,及时调整产品样式、价格以及促销策略,进而反推改造供应链,使得传统从下单生产到推出市场需要2~3个月的羽绒服,最快能实现七天出货。
   有了大数据、人工智能赋能,一切似乎都变得更加简单。
   阿里巴巴集团首席技术官张建锋说,“今年双11技术不是由我来指挥的,而是机器和人一起来指挥的。”“大家都在谈技术,但如果你的技术不能让这个世界更加普惠、更加公平,如果你的技术不能让这个社会的经济能够更加持久,如果你的技术不能让人类更加快乐、更加健康,那么我认为这样的技术并没有多大意义。”云栖大会上达摩院成立时马云说道。
   褪去所有的光环,双11更是全球范围内史无前例的商业力量大协同,是实物流、资金流和数据流的总汇集。

责任编辑:顾艳伟

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