Цзэн Мин - Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе. Сетевое взаимодействие и анализ данных

Под так называемым сетевым взаимодействием следует понимать разрешение специфических вопросов посредством масштабного взаимодействия в реальном времени множества действующих лиц. Прежде, желая решить какую-либо проблему, мы были вынуждены через предписания, бюрократические средства или рыночные механизмы подавать сигналы и производить необходимые регуляционные действия. Однако в наши дни требуемого результата чаще всего можно добиться через масштабное параллельное взаимодействие в реальном времени множества действующих лиц.

Обратимся к примерам. Начнем со всем знакомой, можно сказать слишком хорошо знакомой, «Википедии». Именно в связи с ее популярностью мы, возможно, не уделили должного внимания поразительному успеху платформы. «Википедия» – исключительно открытый ресурс для совместного формирования знания. В принципе, любой человек может внести свою лепту, оставив на страницах «Википедии» собственные мысли. Однако, с другой стороны, если мы имеем право редактировать любую статью, то можем и злонамеренно ухудшить ее. У «Википедии», конечно же, есть функция восстановления контента в один клик, и если вы как автор полагаете, что первоначальный вариант был более корректным, то его можно восстановить.

Вопреки ожиданиям, именно подобные простые инструменты и правила взаимодействия позволяют нам в реальном времени формировать комплексный, колоссальный информационный онлайн-ресурс в отсутствие некоего центрального авторитета и традиционных механизмов предписаний. На составление во времена династии Мин [2] 1368–1644 гг. – Прим. пер. «Энциклопедии Юнлэ» – самой крупной из составленных с начала истории Китая энциклопедий – всем ученым академии Ханьлинь [3] Буквально «Лес кистей». Государственный орган в императорском Китае, который совмещал в себе функционал императорской канцелярии, комитета цензуры и идеологии, библиотеки и т. д. – Прим. пер. потребовалось шесть лет.

Еще один известный всем пример – Taobao. Taobao не является ритейлером, платформа не имеет в своем распоряжении никаких товаров, а представляет собой экосферу для розничной торговли, это ресурс для привлеченных на платформу продавцов. Именно в связи с этим Taobao и смогла добиться столь многого. Одна из важных причин успеха заключается в том, что Taobao эволюционным образом трансформировалась в огромную платформу социализации и взаимодействия. В настоящее время даже самый небольшой новый продавец на ней может в онлайн-режиме поддерживать сотрудничество с несколькими сотнями поставщиков услуг. Все, что ему требуется, чтобы задействовать соответствующие данные и сервисы, – это API [4] Application programming interface – интерфейс программирования приложений. – Прим. пер. . Эти сервисы могут включать в себя данные аккаунта в социальных сетях по аналогии с микроблогом Weibo, кабинета финансовых услуг Ant Financial, алгоритм работ (workflow) Wangwang и различные маркетинговые продукты. Таким образом, Taobao сама по себе представляет собой исключительно сложную сеть взаимодействия, огромной ценностью в которой становится социализация (см. рис. 1.3).

Я привожу эти два примера, чтобы показать, как предприятие, которое оказалось в тисках обычной логистической цепочки и вынуждено ограничивать себя реализацией линейных контактов, может произвести реструктуризацию на интернет-платформах и тем самым перейти на взаимодействие в режиме реального времени. Это первый шаг, который должна совершить любая компания, стремящаяся к построению умного бизнеса.

Теперь мы можем обратиться ко второму ключевому концепту в рамках умного бизнеса – анализу данных. Анализ данных по своей сути – это приход машин на смену человеку в процессе принятия решений. В этом прослеживается принципиальное отличие от BI [5] Business Intelligence – бизнес-аналитика. – Прим. пер. . На настоящий момент многие компании имеют собственные департаменты BI, которые производят анализ данных и оказывают поддержку в принятии решений. Основным заказчиком здесь выступает топ-менеджмент. Анализ данных же делает упор на то, чтобы управленческие решения принимались напрямую машинами. Например, каждый день на Taobao производят покупки более 100 млн человек. Каждый из клиентов просматривает различные товары. Обрабатывать подобный массив информации и принимать сложные управленческие решения под силу только машинам. Здесь весьма показателен вопрос: можете ли вы целиком передать функции сотрудников машинам? Если ответ положительный – вы совершите качественный скачок по направлению к умному бизнесу.