據外媒報道,購物和拍賣網站eBay稱,它在搜索排名、庫存知識和其他領域應用的人工智能幫助它每個季度創(chuàng)造了逾10億美元的銷售額。
十多年來,eBay在其業(yè)務的多個領域中利用機器學習技術來優(yōu)化匹配買家與賣家。但是,在此之前,該公司從未公開說明這些技術對其整體銷售額的影響。
eBay應用研究副總裁湯姆-平克尼(Tom Pinckney)在一次接受采訪時說,“人工智能每個季度幫助eBay創(chuàng)造了逾10億美元銷售額。”他表示,人工智能和機器學習推動著銷售額不斷增長,特別是在搜索排名、庫存知識、買家意愿和個性化服務領域。這些成績是“逐季逐季、逐年逐年”取得的。
必須說明的是,eBay的銷售額并不等于營收。eBay是一個銷售市場,它對銷售的每個產品收取一定的費用。因此,它的營收只是“總商品價值量”的一部分。平克尼并未具體說明eBay采用的人工智能到底是如何推動營收增長的。
下面是平克尼訪談內容的五個要點:
1. 深度學習技術是真實存在的。在很多情況下,購物者可能會看到一個搜索結果頁面有很多條鏈接指向的實際上都是同樣的產品。eBay利用人工智能避免了這種情況發(fā)生。它利用圖像識別技術來準確地識別產品,并向潛在買家展示多樣化的搜索結果鏈接。
2. 人工智能的形式多種多樣。eBay做所的大約80-90%的事情與機器學習的關系更大,而不是人工智能。eBay在其業(yè)務的各個方面都應用了機器學習技術,包括在買家開始搜索的時候理解他們想要購買什么產品并給他們提供合適的價格,了解如何推廣庫存商品,以及知道運送的商品何時到貨。
3. 幾年前推行的大數據解決方案取得了很好的結果。平克尼稱,他發(fā)現現在的基礎架構發(fā)生了巨大的轉變,數據科學家可以在一個地方訪問大量的數據組。這在以前是不可能發(fā)生的事情。這包括Hadoop和Spark等技術。深度學習技術也發(fā)生了轉變,盡管只是針對某些問題而言。數據的重要性仍然高于算法。平克尼說,“我寧愿要十倍多的數據和一般的算法,也不要十分之一的數據和高級的算法。”
4. 你需要跨職能團隊。平克尼稱,eBay獲得的一個重要的教訓就是你需要為跨職能團隊招聘機器學習應用研究員。這個團隊可以從(1)行為數據和其他數據(2)模型培訓(3)模型部署(4)模型推理(5)性能監(jiān)測等方面來對待整個產品生命周期。
5. 有時候不可避免要花大價錢招聘人才。eBay的經營規(guī)模很大,需要打造和部署很多機器學習和人工智能。有很多人工智能工作都是外包的。但是,平克尼認為,eBay的核心機器學習工作并不會外包出去,公司需要高薪聘請頂級人才自己做。
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