自1999年創(chuàng)立以來，阿里巴巴的電子商務(wù)平臺取得了巨大增長。然而，筆者2006年進(jìn)入阿里巴巴管理層全職工作，2007年管理團(tuán)隊(duì)在浙江寧波一家簡陋的海濱酒店開會探討戰(zhàn)略，當(dāng)時(shí)公司還并不像什么世界級大企業(yè)。我們對于電商發(fā)展趨勢雜亂無章的認(rèn)知和觀點(diǎn)，在這次會議中逐漸匯聚成更大的未來圖景，最后達(dá)成共識：我們要“建立一個(gè)開放、協(xié)調(diào)、繁榮的電子商務(wù)生態(tài)系統(tǒng)”。阿里巴巴就是在那個(gè)時(shí)候真正啟航的。
我們發(fā)現(xiàn)，阿里巴巴獨(dú)到的創(chuàng)新在于可以真正建立起一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)：有機(jī)體(多種類型的公司和消費(fèi)者)相互作用、與環(huán)境(線上平臺和更大的線下實(shí)體基礎(chǔ))互動組成的社區(qū)。我們的戰(zhàn)略要務(wù)是，確保平臺能夠提供網(wǎng)絡(luò)商務(wù)所需的一切資源或獲得資源的渠道，進(jìn)而支撐這一生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)發(fā)展。
我們構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)最初很簡單，只是把商品買方和賣方聯(lián)系在一起。隨著技術(shù)進(jìn)步，更多功能上線，其中有廣告、營銷、物流和財(cái)務(wù)等傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)職能，還有聯(lián)盟營銷、產(chǎn)品推薦及頭部社交媒體傳播等新興功能。我們對生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行擴(kuò)張，容納這些創(chuàng)新，在此過程中協(xié)助構(gòu)建新型網(wǎng)絡(luò)商務(wù)，徹底重構(gòu)了中國的零售業(yè)。
今天的阿里巴巴不只是一家電商公司。我們把零售相關(guān)的所有功能在網(wǎng)絡(luò)上整合，構(gòu)成一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的大型網(wǎng)絡(luò)，連接起銷售者、營銷者、服務(wù)提供者、物流公司和制造者。換言之，阿里巴巴做到了美國的亞馬遜、eBay、PayPal、谷歌、聯(lián)邦快遞、批發(fā)商以及大部分制造商所做的事情，還有金融服務(wù)錦上添花。
在全世界價(jià)值最高的公司排行榜上，排名前十的企業(yè)有七家是商業(yè)模式與我們相似的互聯(lián)網(wǎng)公司，五家(美國的亞馬遜、谷歌和Facebook，中國的阿里巴巴和騰訊)問世不過20年。這些公司的價(jià)值和市場支配力為何能在短時(shí)間內(nèi)迅速崛起?原因在于它們都采用了新型的網(wǎng)絡(luò)協(xié)同和數(shù)據(jù)智能。與傳統(tǒng)行業(yè)相比，這些公司的生態(tài)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)效率更高，更加關(guān)注客戶。筆者將這些公司采用的方式稱為智能商業(yè)，相信這種方式能夠代表未來的主流商業(yè)邏輯。
智能商業(yè)是什么?
追求同一個(gè)商業(yè)目標(biāo)(如零售、拼車)的參與者在網(wǎng)絡(luò)上協(xié)調(diào)合作，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有效分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，就形成了智能商業(yè)。這種模式依托技術(shù)，由機(jī)器負(fù)責(zé)大半運(yùn)營決策，讓公司得以隨時(shí)調(diào)整，迅速適應(yīng)變化的市場狀況和客戶需求，與傳統(tǒng)商業(yè)相比有著巨大的競爭優(yōu)勢。
當(dāng)然，充足的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)資料是機(jī)器學(xué)習(xí)的燃料。算法引擎收錄的數(shù)據(jù)和迭代次數(shù)越多，給出的結(jié)果就越好。數(shù)據(jù)分析師給出特定行為的概率預(yù)測模型，然后算法綜合大量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)提供經(jīng)過迭代的更好的決策。這些預(yù)測模型成為多數(shù)業(yè)務(wù)決策的基礎(chǔ)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)不只是技術(shù)創(chuàng)新，隨著人類決策越來越多地被算法取代，機(jī)器學(xué)習(xí)會逐漸改變我們做生意的方式。
螞蟻金融小額貸款是一個(gè)很好的未來圖景的例子。2012年阿里巴巴推出螞蟻金服的時(shí)候，中國大型銀行的貸款動輒數(shù)百萬美元，最低貸款金額(約600萬人民幣，不到100萬美元)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出多數(shù)中小企業(yè)的需求。銀行不愿為沒有信用記錄，甚至沒有商務(wù)活動必要文件的小公司服務(wù)。中國數(shù)千萬公司難以籌得業(yè)務(wù)增長所需的資金。
我們意識到，阿里巴巴擁有了眾多小公司經(jīng)過我們平臺交易產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，可以建立一項(xiàng)高素質(zhì)、可擴(kuò)展、可盈利的中小企業(yè)貸款業(yè)務(wù)。因此在2010年，我們推出了開創(chuàng)性的數(shù)據(jù)驅(qū)動小額貸款業(yè)務(wù)，為企業(yè)提供100萬元人民幣(約16萬美元)以下的貸款。這個(gè)業(yè)務(wù)運(yùn)營7年，為近300萬家中小企業(yè)提供貸款超過870億元人民幣(約134億美元)，平均貸款規(guī)模為8000元人民幣(約1200美元)。2012年，我們將這個(gè)借貸服務(wù)與成功的在線支付業(yè)務(wù)支付寶整合在一起，創(chuàng)立了螞蟻金服。這個(gè)名字的寓意是，我們要幫助所有像螞蟻一樣辛勤忙碌的小公司。
現(xiàn)在，螞蟻金服可以在幾分鐘內(nèi)處理幾百元人民幣(約50美元)的貸款。這是如何實(shí)現(xiàn)的?面對潛在貸款者，貸款機(jī)構(gòu)只需回答三個(gè)基本的問題：是否應(yīng)該貸款，應(yīng)該貸出多少，利息怎么算。平臺上的賣家只要授權(quán)我們分析數(shù)據(jù)，我們就能夠回答這些問題。我們的算法可以通過交易數(shù)據(jù)評估商業(yè)運(yùn)營情況、市場競爭力及合作伙伴信用級別等信息。
螞蟻金服運(yùn)用這些數(shù)據(jù)，對比好的貸款者(按時(shí)還貸)和差的貸款者(不按時(shí)還貸)，總結(jié)出各自的特征，根據(jù)特征為貸款者計(jì)算出信用評分。誠然，貸款機(jī)構(gòu)或多或少都會進(jìn)行這一步驟，但螞蟻金服的分析是根據(jù)所有貸款者的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)自動完成的。每一筆交易、買賣雙方之間每一次交流、每一次使用阿里巴巴其他服務(wù)乃至在我們平臺上的任何動作，都會影響企業(yè)信用評分。與此同時(shí)，用于評分的算法本身也在實(shí)時(shí)進(jìn)化，在迭代中不斷改進(jìn)決策質(zhì)量。
決定貸出多少、利息多少，需要分析阿里巴巴網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的許多不同種類的數(shù)據(jù)，如總利潤率和庫存周轉(zhuǎn)率，以及產(chǎn)品壽命周期、賣家的社會及業(yè)務(wù)關(guān)系質(zhì)量等較難精確量化的信息。舉例來說，算法可以通過分析交流(即時(shí)信息、電子郵件或其他中國常用的通信方式)的頻率、長度和類型來評估關(guān)系質(zhì)量。
在這一過程中，阿里巴巴的數(shù)據(jù)分析師是必不可少的。他們識別和測試哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)可以提供他們需要的信息，然后設(shè)計(jì)算法，挖掘數(shù)據(jù)。這項(xiàng)工作需要分析師深入了解業(yè)務(wù)本身，并具備機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的專業(yè)知識。再以螞蟻金服為例。如果某個(gè)信用評分極低的賣家按時(shí)還貸，或者某個(gè)評分很高的賣家嚴(yán)重違約，算法顯然需要調(diào)整。工程師可以方便迅速地開始檢查，要增減哪些參數(shù)、加強(qiáng)用戶哪幾類行為的權(quán)重等。
經(jīng)過調(diào)整之后，算法給出的預(yù)測越來越精確，螞蟻金服的風(fēng)險(xiǎn)和成本穩(wěn)步下降，貸款者可以在有需求的時(shí)候獲得資金，利率也在可以承受的范圍內(nèi)。最終的結(jié)果非常成功：這項(xiàng)小型貸款業(yè)務(wù)違約率約為1%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于世界銀行2016年估計(jì)的世界平均水平4%。
那么，這樣的業(yè)務(wù)要如何建立?
運(yùn)營決策全面自動化
要想實(shí)現(xiàn)智能商業(yè)，公司必須盡量使運(yùn)營決策自動化，讓實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支撐的機(jī)器取代人工數(shù)據(jù)分析。這方面轉(zhuǎn)型需要以下四個(gè)步驟。
第一步
將所有客戶交流“數(shù)據(jù)化”。螞蟻金服能夠訪問大量潛在貸款者的數(shù)據(jù)，在貸款業(yè)務(wù)中根據(jù)這些數(shù)據(jù)回答基本問題。然而對于許多企業(yè)而言，獲取數(shù)據(jù)的困難更大。不過，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)是建立反饋環(huán)所必要的，而反饋環(huán)是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。
以單車租借公司為例。中國的初創(chuàng)企業(yè)利用移動通信、物聯(lián)網(wǎng)(智能單車鎖)和已有的移動支付及信用系統(tǒng)，將整個(gè)租借過程數(shù)據(jù)化。
以往的單車租借，需要前往租借地點(diǎn)，付押金，從工作人員那里獲得單車，使用單車，歸還，用現(xiàn)金或信用卡支付租金。中國幾家相互競爭的公司把一些新技術(shù)與原有技術(shù)相結(jié)合，將整個(gè)過程放到了線上。智能結(jié)算的二維碼和電子鎖的結(jié)合是一項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新。打開單車共享應(yīng)用，就可以看到并預(yù)訂附近可用的單車，然后到達(dá)單車所在地點(diǎn)，用手機(jī)應(yīng)用掃描單車上的二維碼。如果應(yīng)用賬戶上有足夠的資金，而且符合租借條件，二維碼就會打開單車電子鎖。手機(jī)應(yīng)用還可以通過芝麻信用(螞蟻金服新的線上產(chǎn)品，用于評估消費(fèi)者信用等級)評估用戶信用歷史，允許用戶不付押金，進(jìn)一步加快了租借流程。歸還單車時(shí)電子鎖上鎖，完成交易全過程。整個(gè)過程簡單直接，通常只需要幾秒鐘時(shí)間。
將租借流程數(shù)據(jù)化，大大提升了消費(fèi)者體驗(yàn)。公司根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，調(diào)遣貨車把單車運(yùn)送到用戶有需求的地方，還可以提醒經(jīng)常使用的用戶附近有可用單車。中國單車租借的成本能夠降到每小時(shí)幾美分，很大程度上是因?yàn)檫@些創(chuàng)新技術(shù)。
追求數(shù)據(jù)化的企業(yè)大多為了建立因果模型而收集和分析信息，然后通過模型從大量可用信息中找出關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)。智能商業(yè)利用數(shù)據(jù)的方式與此不同。智能商業(yè)收集客戶及其他網(wǎng)絡(luò)用戶在溝通和交易過程中產(chǎn)生的所有信息，讓算法識別出有用的數(shù)據(jù)。
第二步
將所有活動“軟件化”。智能商業(yè)中所有活動(不只是知識管理和客戶關(guān)系)都以軟件處理，因此相關(guān)決策可以自動化。不是說公司必須購買或構(gòu)建ERP軟件用于管理業(yè)務(wù)，其實(shí)恰恰相反。傳統(tǒng)的軟件使得行動流程和決策過程更加僵化，往往造成束縛，而智能商業(yè)的主導(dǎo)邏輯是實(shí)時(shí)反應(yīng)。首先要為目前的人工決策過程建立模型，設(shè)法用軟件復(fù)制其中的元素加以簡化——這一步有時(shí)并不容易，因?yàn)樵S多人類決策的基礎(chǔ)是常識乃至下意識的神經(jīng)活動。
阿里巴巴集團(tuán)旗下的中國國內(nèi)購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)，增長的推動力就是不斷將零售流程軟件化。淘寶網(wǎng)初期一批主要軟件工具里，有一款讓買賣雙方實(shí)時(shí)交流的即時(shí)通信工具“旺旺”。賣家用旺旺招呼買家，介紹產(chǎn)品，討價(jià)還價(jià)等，與傳統(tǒng)零售商店中的活動相同。阿里巴巴還開發(fā)了一些軟件工具，幫助賣家設(shè)計(jì)各種復(fù)雜的網(wǎng)店頁面。網(wǎng)店上線后，賣家可以運(yùn)用其他軟件產(chǎn)品來進(jìn)行發(fā)布優(yōu)惠券、打折、推出會員回饋項(xiàng)目等各種客戶關(guān)系活動，相互協(xié)調(diào)配合。
現(xiàn)今多數(shù)軟件在網(wǎng)絡(luò)上以服務(wù)的形式運(yùn)營，將商業(yè)活動軟件化的一個(gè)重要優(yōu)勢是，在此過程中可以自然地收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)打下基礎(chǔ)。
第三步
讓數(shù)據(jù)流動起來。生態(tài)系統(tǒng)中多方參與者相互聯(lián)系，商業(yè)決策要經(jīng)過復(fù)雜的全面協(xié)調(diào)。舉例來說，淘寶推薦引擎要跟賣家的庫存管理系統(tǒng)、多個(gè)社交媒體平臺的消費(fèi)者檔案系統(tǒng)協(xié)作，交易系統(tǒng)要跟折扣以及會員項(xiàng)目配合，還要協(xié)調(diào)我們的物流網(wǎng)絡(luò)。
要讓數(shù)據(jù)在各方參與者之間流動，與此同時(shí)嚴(yán)格控制生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的訪問和編輯權(quán)限，通信標(biāo)準(zhǔn)(如TCP/IP)和應(yīng)用程序接口(API)發(fā)揮著極其重要的作用。讓不同軟件系統(tǒng)在線“交流”合作的工具API已經(jīng)成為淘寶網(wǎng)發(fā)展的核心。淘寶平臺從一個(gè)供買賣雙方交流和交易的論壇發(fā)展成為中國主要電商網(wǎng)站，網(wǎng)站上的商家需要第三方開發(fā)者提供越來越多的支持。新軟件必須與平臺上其他所有軟件廣泛配合，才能發(fā)揮價(jià)值。因此在2009年，淘寶網(wǎng)開始開發(fā)API供獨(dú)立軟件供應(yīng)商使用。今天，淘寶網(wǎng)上的商家平均訂閱100多個(gè)軟件模塊，來自他們的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流則大幅度降低了商家經(jīng)營成本。
妥善部署技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施還只是開始。建立通用標(biāo)準(zhǔn)，讓阿里巴巴所有業(yè)務(wù)部門得以使用和解讀數(shù)據(jù)，需要付出巨大的努力。此外，尋找合適的激勵框架說服公司共享數(shù)據(jù)，也是一大挑戰(zhàn)。還有大量工作亟待完成。當(dāng)然，公司在這方面的創(chuàng)新，部分取決于所在國家有關(guān)信息共享的法規(guī)。不過總的方向非常明確：網(wǎng)絡(luò)中流動的數(shù)據(jù)越多，商業(yè)智能化程度就越高，生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造的價(jià)值也就越大。
第四步
應(yīng)用算法。商業(yè)活動全部放到線上，就會得到大量數(shù)據(jù)。要吸收、解讀和運(yùn)用數(shù)據(jù)發(fā)揮作用，公司必須建立模型和算法，闡明潛在的產(chǎn)品邏輯或市場動態(tài)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化。這是一項(xiàng)艱巨的創(chuàng)新任務(wù)，要用到很多新的技能，于是需要大量數(shù)據(jù)分析師和經(jīng)濟(jì)學(xué)家。他們面對的難題是要明確指定希望機(jī)器完成怎樣的工作，而且他們必須非常了解特定業(yè)務(wù)背景下完成某項(xiàng)工作所需的要素。
淘寶網(wǎng)的目標(biāo)從很早開始就是貼合每位用戶自身需求。如果沒有機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步，這個(gè)目標(biāo)不可能實(shí)現(xiàn)。如今，淘寶用戶一登錄就會看到定制化的頁面，以及從幾百萬商家的上億商品中選出的推薦。推薦由淘寶網(wǎng)的強(qiáng)力推薦引擎自動生成，引擎算法專為優(yōu)化訪問轉(zhuǎn)化率而設(shè)計(jì)，利用的是淘寶平臺運(yùn)營、客戶服務(wù)及安全等各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。
淘寶發(fā)展過程中的一個(gè)里程碑，是2009年從單純的網(wǎng)站瀏覽升級為搜索引擎。平臺訪問量和商品數(shù)目大量增加，瀏覽已經(jīng)無法滿足需求;搜索引擎有機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持，能夠處理大量請求。淘寶還在嘗試圖像識別搜索算法，根據(jù)客戶提供的照片匹配平臺上的商品。雖然我們還處于這項(xiàng)技術(shù)的早期階段，但事實(shí)證明，這個(gè)功能很受客戶歡迎，每日絕對訪問量提升了1000萬。
2016年，阿里巴巴引入AI聊天機(jī)器人協(xié)助處理客戶咨詢。不同于人們熟悉的把客戶問題與幫助文檔中相應(yīng)答案匹配的機(jī)械服務(wù)，聊天機(jī)器人由經(jīng)驗(yàn)豐富的淘寶商家代表“培訓(xùn)”，了解相應(yīng)品類下的所有產(chǎn)品，且對阿里巴巴平臺的退換貨、運(yùn)費(fèi)等機(jī)制以及其他常見問題十分熟悉。聊天機(jī)器人運(yùn)用語義理解、語境對話、知識圖譜、數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，迅速提升自動診斷及處理客戶問題的能力，而不是單純地給出靜態(tài)回應(yīng)讓客戶自行采取行動。聊天機(jī)器人讓客戶確認(rèn)可以接受它們給出的解決方案，然后予以執(zhí)行，全過程不需要阿里巴巴或商家提供人力。
聊天機(jī)器人還能顯著提升商家收入。服飾品牌森馬一年前開始使用聊天機(jī)器人，發(fā)現(xiàn)機(jī)器人促成的交易量比表現(xiàn)最好的銷售人員高出26倍。
商家總會需要人工客服處理復(fù)雜或個(gè)人化的問題，但利用聊天機(jī)器人應(yīng)對常規(guī)問題的能力很有用，特別是在銷量非常高的促銷活動期間。以前平臺上多數(shù)大型商家會在促銷時(shí)雇用臨時(shí)客服應(yīng)對消費(fèi)者咨詢，以后就不必再這樣做了。2017年阿里巴巴銷量最高的一天，聊天機(jī)器人處理了95%以上的客戶咨詢，回答了約350萬名消費(fèi)者的問題。
通過有創(chuàng)意的數(shù)據(jù)化，增加能夠利用的數(shù)據(jù)儲備，提升智能化程度;將業(yè)務(wù)軟件化，把工作流程和必要活動放到線上;設(shè)置統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和API，促成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流動和協(xié)作;應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，促成“智能”商業(yè)決策。這四個(gè)步驟是建立智能商業(yè)的基礎(chǔ)，相關(guān)所有活動都是重要的新技能，需要新的領(lǐng)導(dǎo)能力。
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