Платформы и экосистемы

Коммуникационные стандарты, такие как TCP/IP, и интерфейсы программирования приложений (API) очень важны для обеспечения непрерывного потока данных между различными участниками, а также жесткого контроля за тем, кто может получить доступ и редактировать данные во всей экосистеме. API, набор инструментов, позволяющих разным системам «говорить» друг с другом и координировать свои действия онлайн, стал центральным в разработке Taobao. На пути платформы от форума, где продавцы и покупатели могли общаться и заключать сделки, до лидирующего китайского сайта электронной коммерции, продавцам требовалось все больше и больше поддержки от сторонних разработчиков. Чтобы новое ПО имело хоть какую-то ценность, оно должно было быть совместимо со всеми другими программами, использующимися на платформе. Поэтому в 2009 году Taobao начала разрабатывать API для независимых поставщиков ПО. Сегодня продавцы на Taobao подписаны в среднем на более чем сотню программных модулей, и доступ к постоянно обновляющимся «живым» данным существенно снижает их затраты на ведение бизнеса.

Но правильная техническая инфраструктура – это только начало. Нам потребовалось много усилий для создания общего стандарта, который позволил бы одинаково использовать и интерпретировать данные всем бизнес-подразделениям Alibaba. Помимо этого, важная и непростая задача – выработать правильную систему стимулов для того, чтобы компании свободно делились своими данными. Но нам еще предстоит много работы. Конечно, степень инновационности в этой сфере зависит отчасти и от правил, регулирующих обмен данными в каждом конкретном государстве. Но общее направление очевидно. Чем больше поток данных в сети, тем «умнее» становится бизнес, и тем больше ценности создает экосистема.

Шаг 4. Применяйте алгоритмы

Когда все бизнес-операции ведутся онлайн, возникает настоящая лавина данных. Чтобы успешно усвоить, интерпретировать и использовать эти данные, компания должна создавать модели и алгоритмы, которые помогут выявить логику продуктов или динамику рынка, которые она должна оптимизировать. Это большое креативное дело, требующее различных новых навыков, поэтому мы и видим сейчас огромный спрос на специалистов по работе с данными и экономистов. Их задача – конкретизировать, какую работу необходимо выполнять машине, и они должны четко определить, что в условиях данного бизнеса представляет собой хорошо сделанная работа.

С самого начала нашей целью в Taobao было сделать эту площадку подходящей под запросы любого человека. Это было бы невозможно без достижений машинного обучения. Сегодня, когда потребитель заходит на сайт, он видит созданную специально для него страницу с товарами, отобранными для него из миллиардов предложений миллионов продавцов. Эта подборка создается автоматически мощным движком рекомендаций Taobao. Его алгоритмы, разработанные для оптимизации коэффициента конверсии каждого визита, перелопачивают все данные, сгенерированные платформой в самых разных областях деятельности – от операций до обслуживания покупателей и безопасности.

Ключевым моментом в развитии Taobao стал переход в 2009 году от простого просмотра, который работал достаточно хорошо, пока у платформы было относительно немного посещений и предложений, к поисковой системе, поддерживаемой алгоритмами самообучения и способной обрабатывать огромные объемы запросов. Кроме того, Taobao экспериментировала с поисковыми алгоритмами визуального распознавания, которые могли по фото желаемого товара, предоставленного покупателем, найти похожие товары на платформе. Пока мы находимся лишь на начальном этапе использования этой технологии, но она уже стала очень популярной у покупателей, обеспечивая около 10 млн уникальных посещений в день.

В 2016 году Alibaba представила чат-бот на основе искусственного интеллекта, который помогает группировать потребительские запросы. Он отличается от знакомых большинству людей поставщиков механических услуг, которые запрограммированы на соответствие запросов клиентов ответам из своего «репертуара». Чат-боты Alibaba «обучены» опытными представителями продавцов Taobao. Они знают все о товарах в своих категориях и прекрасно ориентируются в механике платформы Alibaba – условиях возврата, стоимости доставки, коррекции заказов – и прочих часто задаваемых клиентами вопросах. С помощью различных технологий машинного обучения, таких как семантическое понимание, контекстные диалоги, графы знаний, интеллектуальный анализ данных и глубинное обучение, чат-боты быстро улучшают свою способность автоматически диагностировать и решать проблемы потребителей вместо того, чтобы просто выдавать запрограммированные ответы, которые должны подталкивать потребителя к дальнейшим действиям. Они получают от потребителя подтверждение, что предложенное решение его устраивает, а затем исполняют его. При этом никто из сотрудников Alibaba или продавцов не участвует в этом лично.