【51CTO.com原創(chuàng)稿件】眾所周知，供應(yīng)鏈效率是零售行業(yè)的核心競爭力，“供應(yīng)鏈效率就是庫存周轉(zhuǎn)率，庫存周轉(zhuǎn)率控制需要前期進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測準(zhǔn)確率每提高1%，產(chǎn)品就能節(jié)省五倍以上的庫存成本。” 所問數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO 顏鵬如是說。

顏鵬，一位喜歡讀詩、寫詩，頗具文藝范的技術(shù)男，博士畢業(yè)于美國North Dakota State University，專攻大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與反恐?jǐn)?shù)據(jù)挖掘，在國際***會(huì)議與期刊發(fā)表論文12篇。曾被美國FBI邀請加入，后在美國3M公司明尼蘇達(dá)總部，擔(dān)任高級(jí)研究科學(xué)家，從事大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與人工智能。于2015年年初回國創(chuàng)業(yè)，于2015年12月創(chuàng)立北京所問數(shù)據(jù)科技有限公司(以下簡稱“所問數(shù)據(jù)”)，所問數(shù)據(jù)是國內(nèi)***家利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行預(yù)測性數(shù)據(jù)分析與深度數(shù)據(jù)分析的平臺(tái)，代表了目前全球預(yù)測技術(shù)的***水平。

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所問數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO 顏鵬

是什么吸引了顏鵬放棄如此好的平臺(tái)回國創(chuàng)業(yè)?是AI預(yù)測。

攻克AI預(yù)測性數(shù)據(jù)分析的難點(diǎn)

AI預(yù)測性數(shù)據(jù)分析是基于對歷史數(shù)據(jù)的分析，利于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出未來結(jié)果的預(yù)測，區(qū)別于被廣泛應(yīng)用于BI產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)分析，預(yù)測性分析的***價(jià)值在于對于未來的預(yù)測能力。

大數(shù)據(jù)的分析本身是AI的強(qiáng)項(xiàng)，利用大數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上形成的權(quán)值矩陣，幾乎可以模擬任何算法。只需要設(shè)定好輸入和期望輸出，給以足夠的數(shù)據(jù)，算法雛形就形成了。然后再用另一個(gè)AI，調(diào)整其中的某些節(jié)點(diǎn)的初始值，讓這個(gè)算法性能更好，訓(xùn)練效率更高。

在顏鵬看來， AI預(yù)測的挑戰(zhàn)性非常大。首先，預(yù)測有兩大難點(diǎn)，其一：從學(xué)術(shù)界落地到真正的工業(yè)界，在學(xué)術(shù)界中千分之一的提高在工業(yè)界里其實(shí)就可以被忽略了。在商業(yè)價(jià)值上面，必須要指數(shù)級(jí)的提高才是有價(jià)值的。所以說真正把AI從學(xué)術(shù)落地到商業(yè)，困難還是很大的。

其二：在落地到商業(yè)化應(yīng)用的過程中，基本上除了模型和算法比較成熟外，其他絕大部分的AI公司落地的都是解決方案，需要根據(jù)一個(gè)行業(yè)里不同的客戶來定制，定制就決定在公司發(fā)展到某一個(gè)階段的時(shí)候，沒有辦法規(guī)模化盈利，因?yàn)闆]有辦法把這個(gè)方案進(jìn)行大規(guī)模的復(fù)制。現(xiàn)在要解決的第二個(gè)難點(diǎn)，就是要輸出標(biāo)準(zhǔn)化的AI。顏鵬舉例說，像所問數(shù)據(jù)的SaaS產(chǎn)品，開發(fā)完畢后放到云上，用戶只需用手機(jī)號(hào)注冊，就可以享受底層提供的預(yù)測分析能力，不需要針對單獨(dú)的用戶定制。

打破零售行業(yè)的堅(jiān)冰

2015年，AI預(yù)測性分析在醫(yī)療、工業(yè)、金融等行業(yè)已經(jīng)得到了應(yīng)用，但在零售行業(yè)卻少之又少。在成立初期，所問數(shù)據(jù)從跨境電商切入，推出的易選品平臺(tái)對跨境電商Wish的商品進(jìn)行數(shù)據(jù)分析從而預(yù)測出爆款。

所問數(shù)據(jù)的預(yù)測算法具有以下兩大特點(diǎn)：1.自適應(yīng)：可以自動(dòng)選擇***算法進(jìn)行預(yù)測，無需任何人工干預(yù)。2.自學(xué)習(xí)：算法會(huì)基于上一次的預(yù)測，不斷自我學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化，用戶使用產(chǎn)品的時(shí)間越久，獲得的準(zhǔn)確率就越高。

所問數(shù)據(jù)首先搜集電商網(wǎng)站上的公開數(shù)據(jù)，包括商品名稱、圖片、價(jià)格、用戶評(píng)論等，然后進(jìn)行噪音去除、識(shí)別有效數(shù)據(jù)，之后對過往時(shí)間的銷售情況進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，從而得出各緯度的相關(guān)權(quán)重，再之后根據(jù)用戶喜好模型預(yù)測某商品成為爆品的可能性。經(jīng)驗(yàn)證，商家在使用易選品前后的店鋪動(dòng)銷率提升從2.9倍到19倍不等。

作為一家初創(chuàng)企業(yè)，必定將面臨著諸多困難，所問數(shù)據(jù)在進(jìn)入電商領(lǐng)域之前，第三方的數(shù)據(jù)分析工具、統(tǒng)計(jì)工具已經(jīng)很多，所問數(shù)據(jù)的策略首先是免費(fèi)。第二，爆品預(yù)測的功能直接為電商帶來了巨大的銷售額。顏鵬舉了個(gè)例子：指尖陀螺。今年，指尖陀螺在各大平臺(tái)上面上線不到一周，所問數(shù)據(jù)的模型算法就已經(jīng)預(yù)測到這個(gè)商品會(huì)爆賣。在義烏地區(qū)，聽從所問數(shù)據(jù)這個(gè)產(chǎn)品建議上了指尖陀螺的，基本在三個(gè)月之內(nèi)，就有十幾個(gè)銷售額破千萬的。

在顏鵬看來，所問數(shù)據(jù)目前的發(fā)展情況良好。首先，所問數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的AI產(chǎn)品在推出不到半年的時(shí)間里，用戶的注冊量、活躍度和付費(fèi)的轉(zhuǎn)化率就已經(jīng)領(lǐng)跑市場了。“SaaS在全球的平均付費(fèi)轉(zhuǎn)化率是3%，國內(nèi)的平均付費(fèi)轉(zhuǎn)化率是1%左右，而所問數(shù)據(jù)產(chǎn)品的付費(fèi)轉(zhuǎn)化率目前是6%到7%之間。”顏鵬介紹說。“用戶的日活躍度超過競品15個(gè)百分點(diǎn)。用戶的注冊量在不到半年的時(shí)間里達(dá)到了幾萬。”

所問數(shù)據(jù)*微軟加速器

微軟加速器•北京旨在做資源聚合、生態(tài)共享的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，致力于為中國成長型創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)提供全方位優(yōu)質(zhì)服務(wù)。微軟加速器•北京匯聚行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)、合作伙伴、創(chuàng)業(yè)園區(qū)、政府及政策支持等多方力量，整合微軟內(nèi)部業(yè)務(wù)、市場、研發(fā)等強(qiáng)大的全球資源，構(gòu)建全方位的戰(zhàn)略合作關(guān)系聯(lián)盟，共同為創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)行市場推廣、銷售和客戶對接支持，促進(jìn)微軟協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)發(fā)展。

顏鵬介紹說，加入微軟加速器后，所問數(shù)據(jù)從三個(gè)方面受益匪淺：一是PR，所問數(shù)據(jù)獲得了專業(yè)、全面的宣傳和推廣。二是所問數(shù)據(jù)一直在使用微軟的云服務(wù)，加入微軟加速器后，獲得了三百萬的額度，為初創(chuàng)期的所問數(shù)據(jù)節(jié)省了一大筆資金。三是微軟云服務(wù)的技術(shù)、售后團(tuán)隊(duì)給與所問數(shù)據(jù)很大的支持。四是微軟加速器幫助所問數(shù)據(jù)密集對接了各行各業(yè)的標(biāo)桿客戶，大大節(jié)省了銷售線索的獲取、跟進(jìn)和對接。

記者視點(diǎn)

到2018年，75%的開發(fā)商都會(huì)在商業(yè)應(yīng)用和服務(wù)中引入至少一種AI功能(來自IDC)。到2019年，100%的物聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)將會(huì)被AI功能支持(來自IDC)。到2020年，30%的公司將會(huì)使用AI來提高至少一種關(guān)鍵程序(來自Gartner)。

AI的大潮已經(jīng)勢不可擋，把AI落地，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)利益，是未來的重點(diǎn)。所問數(shù)據(jù)從零售入手，成功地打開了中國AI預(yù)測的大門，相信所問數(shù)據(jù)將憑借其雄厚的技術(shù)實(shí)力和微軟加速器的扶持，成功晉級(jí)***的智能預(yù)測平臺(tái)。

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