Платформы и экосистемы

Идея вкратце

Новая бизнес-модель

Alibaba – пример умного бизнеса завтрашнего дня: технологическая платформа, которая координирует многочисленных игроков в единой экосистеме.

Как она работает

Участники экосистемы обмениваются данными и применяют технологии машинного обучения для выявления и лучшего удовлетворения запросов потребителей.

Как ее построить

Автоматизировать принятие решений путем:

● извлечения из каждого взаимодействия максимума возможных данных;

● выполнения всех видов деятельности с помощью ПО;

● использования API и других протоколов для обеспечения гладкости взаимодействий между программными системами;

● применения машинного обучения для обработки данных в реальном времени.

Что такое умный бизнес?

Умный бизнес возникает тогда, когда все игроки, участвующие в достижении общей бизнес-цели – например, в розничной торговле или сервисе совместных поездок, скоординированы в онлайн-сеть и используют технологию машинного обучения для эффективного использования данных в режиме реального времени. Эта технологическая модель, в которой большинство операционных решений принимается машинами, позволяет компаниям динамично и быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка и предпочтениям потребителей, получая огромное конкурентное преимущество по сравнению с традиционными бизнесами.

Конечно, для машинного обучения необходимо топливо в виде достаточных вычислительных мощностей и объемов цифровых данных. Чем больше данных обрабатывает алгоритмический движок и чем больше итераций он проводит, тем лучше результат. Специалисты вырабатывают вероятностные прогностические модели для конкретных действий, а затем алгоритм перелопачивает массивы данных и с каждой итерацией выдает все более совершенные решения. Эти прогностические модели становятся основой для большинства бизнес-решений. Таким образом, машинное обучение – не просто технологическая инновация; оно предлагает нам новые способы ведения бизнеса, позволяя заменять человеческий процесс принятия решений алгоритмическим.

Поразительную иллюстрацию того, как может выглядеть будущее, дает нам Ant Microloans. Когда Alibaba в 2012 году запустила этот сервис, типичные суммы кредитов, выдаваемых крупными китайскими банками, исчислялись миллионами долларов. Минимальная сумма кредита – около 6 млн юаней, или чуть меньше $1 млн – значительно превышала средства, в которых нуждалось большинство малых и средних предприятий. Банки не желали обслуживать компании, у которых отсутствовала кредитная история или даже адекватная документация их бизнес-деятельности. Из-за этого десятки миллионов китайских предприятий испытывали серьезные трудности с привлечением денег, необходимых для развития и роста.

Мы в Alibaba поняли, что у нас есть то, что необходимо для создания высокофункционального, масштабируемого и прибыльного бизнеса по кредитованию малого и среднего бизнеса – огромная масса данных по транзакциям, проведенных малыми предприятиями на нашей платформе. Поэтому в 2010 году мы запустили революционный цифровой бизнес по микрокредитованию, чтобы предложить предприятиям кредиты в размере не более 1 млн юаней (около $160 000). За семь лет работы было выдано кредитов более чем на 87 млрд юаней ($13,4 млрд) почти трем миллионам малых и средних предприятий. Средняя сумма кредита составила 8000 юаней, или около $1200. В 2012 году мы объединили этот бизнес с Alipay, нашей весьма успешной платежной системой, и создали Ant Financial Services. Мы дали новому предприятию такое название, чтобы отразить идею того, что мы хотим поддержать все маленькие, но трудолюбивые, похожие на муравьев, компании[3].

Сегодня Ant с легкостью обрабатывает заявки на кредиты на любые суммы, даже на несколько сот юаней (около $50), буквально за несколько минут. Как это возможно? При встрече с потенциальным заемщиком кредитной организации нужно ответить всего лишь на три основных вопроса: можем ли мы дать ему кредит, сколько мы должны дать и какой будет процентная ставка. Так как продавцы, пользующиеся нашей платформой, открывают нам доступ к своим данным для анализа, ответить на эти вопросы нам легко. Наши алгоритмы рассматривают данные о транзакциях и оценивают, насколько хорошо идут дела у данного предприятия, конкурентоспособны ли его предложения на рынке, высоки ли кредитные рейтинги его партнеров и т. д.