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由中國電商委、海南省商務廳聯合主辦，品途集團協辦的2017中國（海南）首屆智慧商業大會在海口舉辦。當當網CTO李海濤出席了本次大會并就《機器決策對電商的影響》主題發表了演講。 

在演講中，李海濤表示，線上線下的結合當當網逐漸開始布局，數據不只是對于線上的支持，對于線下更有價值，同時表示，公司自己掌握更多的細節和算法，都會變成一種財富，這也是一個風潮。而如果不開放，形成壟斷甚至出現社會財務分配不軍，很可能無法再發展。

當當網 CTO 李海濤

以下是演講實錄，品途未經核實：

李海濤：

我是當當的李海濤，我從機器和人做決策的角度來闡述智慧商業，我們先舉幾個例子，在一個公司里面，以我們公司為例，人一般會做哪些決策，我先舉一個例子，就是諾貝爾獎每年都頒一次，誰得獎，商品就會大賣，賣得非常好，比如說莫言的書。

對于一個商業者來說，涉及兩個問題，平時的選品，選什么商品？庫存，拿多少貨？這個獎得得非常突然，是一個非常冷門的作家，大多數人都不知道，我們幼兒園專門拆每年柴放的誰的獎去備這個商品，今年完全不知道這個導向，但是最后定對了這個貨，每年的工作方法是罪過的網站去看這個賠率，聽聽這個賠率賠得更多，日本的一個作家賠得特別多，大多數人都去定那個作家的商品，這個名字從賭博網站出來，最初誰拿這個貨不可能的，生產廠商也不可能生產那種，完全個人姓名，就覺得作者寫得實在太好，當天只有我們有這個人的商品，其他人可能幾乎沒有，只有一家出版社有這個商品，這個貨被我們定的，非常依賴于人的靈機一動。

很多商業團體決策中一個常見的形態，來源于一些的員工的個人能力，或個人平時的你說不清這個積累，很可能說是另一種做法，比如說做促銷，大家都知道，大家所有人都會做促銷的，全年不可能一兩天，全年可能有很多種促銷的，很難判斷競爭對手組織多大規模的促銷，很可能打斷的你的商業結構，后來100塊錢，后來別人是80，后來咱們傳統間諜很重要，互相打聽別人的情報，各行各業中都要盯著所謂的競爭對手，特點的情報是什么？

最近組織什么活動，完全靠外界的報道，無意中聽到對方的工作人員干什么，去哪出差的，這就是傳統的商業智慧，聽一些人的主觀的東西，一個電商企業，這個每個商家會對用戶更好之外，對企業來說有可能像，一個幼兒園個人喜好的商家，會給商家多一些，一些電商做的很好的城市，夜總會曾經是80%的包間，靠商業智慧來決定的，這個是傳統企業非常頭疼的一件事，涉及到營銷給錢特別多，化到哪個家廣告公司上面，審美，會長什么樣子，具體的設計人員觀點都不一樣。有很多爭議，一般就是上線看看數據等等，但是都是之后的，這是電商都會遇到的問題，這個大數據的智慧發生一些變化，拿我們公司來例子。

數據出買了你

統計數據，一個人如果在我們的電商網站，大電商都有這一套數據，大同小異，能收集的數據，根據你買的商品，或者你瀏覽，或者不用買，瀏覽就可以，基本能猜90%多的準確率，這個非常準，你的加固行為，停留時長，大概一個月一年的消費，比如說大概是幾千的電商還是幾萬，都有很多辦法去給你做判斷的，還有很多第三方大數據中心，可能會買其他的數據，這些數據既含有電商也可能是媒體網站的，也可能是比如說廣告公司，跟蹤你的一些行為，總之會有很多第三方公司。如果一個公司愿意花錢，其實可以很快地建立一批用戶的數據。

現在金融企業也非常看中這個，所謂互聯網很大的一點從電商、社交媒體等等買數據。通過消費的這一層，可是大數據是可以賣錢的，通過用戶的一些畫像都可以作為你的數據。作為電商來講，你打車，你的地址、信息其實很之前的，如果數據多了，住在什么地方，住在小區什么地方、環境、檔次去的檔次，基于什么機構，都能成為模型，其實用貸款，大概判斷出一些基本的條件，你是否具備？

這個是數據帶來的決策發生的巨大變化，原來靠的靈機一動，現在必須改稱數據模型，這個公司不會批準你的一些決定的，現在大量的決策靠機器算出來的，通過找機器做的或者明顯離譜的東西，反饋做錯了，還是變成機器學習的材料，這已經是很多公司非常常見的形態了，大量的形態還是靠機器，這個人能夠劃成什么樣，這個是小辦法，基本上所有的路徑都內串一條線，怎么瀏覽、哪個商家等等，加了5個商品、只買了兩個，有的沒有買，只要你買過兒童用品，小孩的年齡和用品的數據就出來了，這個數據越來越全，有時候看得多，沒有想到，有的時候看自己的數據畫像，原來是這個方面，而且猜得也挺準的，每來一個新的浪潮，比如說滴滴火的時候，想象到這么好的數據，現在電商賣的東西越來越多，有的商品以前不是在網上買的，線下是零散的數據，各品類多買的時候，會越來越多，生活的方方面面都在網上完成，在網上買東西，交水電費，物業費等等，其實我這個人的行為，如果我的公司收集這個數據，應該比我自己了解得還多一些，這個是數據上非常進步的地方，使整個商業流程發生非常巨大的變化。

有一個問題，我們在實踐中發現，現在為什么沒有到人工智能大數據的時候，大數據好像沒有夠大，我們在推進改進的時候，跟我匯報的時候，跟我匯報說數據不夠，說改進的數據還沒有出來，我們的數據還不夠嗎？我們的做的市場突出領先，數據沒有做好是不是你自己的問題，等等幾個步驟中數不夠，在局部的時候，會出現一些時間，用傳統算法或者統一的方法做得好，為什么呢？

我還拿這些，宣傳的時間太好了，下為期的記憶怎么算，要收集很多的排隊，對于不夠的，對人類的這些地，因為他來模仿黑皮和白皮，最后模范出很多的數據，拿數據做運算，解決數據不夠的問題，在商業中，極其訓學的是什么，是擁護的行為，必須有真實用戶過來，每個月發生的變化挺大的，很可能不對的，人不可能有這么多，除非有一個機器能猜，模擬人的行為，不停地模擬人的行為，比如說電商看這個商品，決定點不點，購買不購買，說明這臺機器解決了，這臺機器不休息、每天模仿各種人，這種機器就不缺大數據沒有想象那么大，一個企業很可能也是不夠的，因為我們看到，也搜索為例，每個關健詞都要有大量的數據，等你搜甲的關健詞沒法對你經常使用。

所以真正要拆分到這個，大數據逐漸有一些機器人能夠部分模擬人的行為時候，那時候的人工智能發展速度會突然加速，這個時代突然到來，對整個行業的沖擊會很大，還會及其大數據的情況出現，技術人員正在做這個準備了。整個咱們叫人工智能時代，我們從技術人員的角度認為，之所以成為這個時代要到來了，好多技術是逐漸的鋪墊的，鋪墊到今天發現的其實可以做人工智能了，并不是這個算法原來沒有，這個人員突然發現的新大陸，好多算法在好多年前學校就學過了，可能有些學生就會，但是沒有這么好的時機，現在的手機號替代酷騎的東西，到網上頂你，對人的跟蹤會更準的，以前整理數據更麻煩。

還有GPS，這個能夠知道你家住哪？經常去那？這個有些軟件在后臺傳播數據，后來搜集一連網，把平常好的數據商船，所以這個數據變成長時間再現，不是整理主動的時候在線，然后人臉識別，比如說蘋果X，這個可以完全鋪捉你的微表情，這個心理有沒有事，這個人臉識別可以做進一步地的判斷的，銀行業務員到你的現場，看的資產，查你的好多信息，快速得多，未來用手機也好，新的設備，成為人類新的助手，對商業整個的改變會非常地大。

說說我們公司的嘗試，就只能簡單地說，這個涉及到很多商業的北京沒有辦法解釋，很大的選什么商品？淘汰什么商品，怎么管理庫存，其實網站是賣唱，進什么商場，擺什么東西，用什么顏色，還有什么花車，還有這些類似的東西，還有什么促銷什么的，路線怎么走？這些原來全都是很復雜的流程，我們公司基本上都在用機器來統籌，一個流量分配，一個APP80—90%是機器定的，但是效果比人做得好，因為等數據反饋，比人每天要速度要快得多，甚至用戶點幾下馬上就可以發現左邊的圖片點得比右邊好，甚至圖片就換掉了，整個效果的提升非常多。

參與新零售，想上線下相結合

線上線下，我們也做了一些結合，這些數據不可以所謂的線上，也可以用于線下，我相信有商業價值，馬上可以把成本定下來，摸了一下衣服，其實都可以鋪捉下來的，這個到底產生什么價值，還有很多研究，很多事情可以引出一個話題，越掌握細節和算法的公司，可能算法和大框架都知道了，這個員工號都變成自己的財產，到底要不要開放，我認為是遲早會成為一個開放的風潮的，如果不開放，形成壟斷甚至出現社會財務分配不軍，越大的這加，越強，最后強到只能用用戶來什么的，這個數據如果不管控的是不可以逆轉的，如果一個公司，沒有數據重新開始，很可能拿不下一個時代的傳票。

我就給大家介紹這么多，也歡迎大家交流，剛才介紹影響組織結構甚至到人才都會產生影響，每個人都要思考自己的能力會發生什么變化。

來源|品途商業評論