Кейсы: Alibaba, Amazon, Walmart, Carrefour и другие глобальные любители искусственного интеллекта

В предыдущих статьях мы попытались дать классификацию способов использования искусственного интеллекта. Рассказали про некоторые решения с использованием искусственного интеллекта. Узнали, как появилось само понятие искусственного интеллекта и какой потенциал оно несёт ритейлерам.

В этой статье мы рассмотрим некоторые конкретные примеры использования ИИ разными компаниями, что поможет вам примерить это в своем бизнесе и, возможно, в будущем подойти к решению существующих проблем с учётом уникальных возможностей ИИ. Мы дадим рекомендации, как не обмануться на счёт маркетинговых уловок, когда говорят, что используют ИИ, а на самом деле это далеко не так.

Как я уже говорил, лидерами по использованию ИИ являются IT компании и поисковики, ритейлеры в этом списке занимают лишь пятую строчку. В то же время, из ритейлеров с явным отрывом идёт Amazon. Лидерство Amazon подкреплено, не в последнюю очередь, его стратегией и позиционированием, как технологической компанией и этот дух пронизывает всю деятельность компании, отсюда и дроны для доставки, и магазины без продавцов, и роботы на складе, и облачные серверы и многое другое и в том числе ИИ. Как оказалось, в Amazon, всё, что связано с технологиями даёт наибольшую отдачу в бизнесе, т.е. имеет высокую маржинальность, а все бизнес процессы, связанные с онлайн торговлей сильно проигрывают в доходности технологическим продуктам.

Искусственный интеллект в Amazon нашёл своё применение в следующих решениях:

Коммуникации: голосовой шоппинг это всем известная Alexa, «подруга» нашей Алисы от Яндекса, и голосового помощника «ОК Гугл» от Google. Можно много говорить о том,  плох или хорош тот или иной голосовой помощник, но нужно всегда держать в уме, когда дело касается ИИ, что подобные решения постоянно совершенствуются – обучаются, и на это им нужно время. Не судите по текущей ситуации об эффективности решения, а лучше вспомните, когда Google впервые ввёл автоматический компьютерный перевод, насколько он был беспомощным и местами забавным. Сегодня качество перевода заметно улучшилось и чувствуется, что это совсем другой уровень. Недавняя успешная история с использованием Google переводчика и голосового ввода относится ко времени проведения Чемпионата мира по футболу. Вспомните, как он помогал туристам, приехавшим на Чемпионат мира по футболу 2018, в совсем не англоязычной стране изъясняться с нашими жителями. Многие гости без такого сервиса оказались бы в затруднительном положении, прогресс, что называется, на лицо. 

Оптимизация товарных запасов: планирование запасов и управление ими, роботы на складах, использование ИИ для этой функции, пожалуй, не вызывает никакого сомнения. Оптимизация товарных запасов даёт колоссальный выигрыш. 

В Amazon стояла задача объединить товарное движение на маркетплейсе с собственной розницей и автоматизировать процессы убрав по максимуму ручные операции. ИИ справился с этой задачей. Также в ведении ИИ входит прогнозирование продаж, прогнозирование товарных запасов и их распределение.

Динамическое ценообразование и промоакции: Amazon использует ИИ для бесшовного пользовательского интрефейса на своём сайте, приложениях, рекламных объявлениях и поиске товаров. В Индии Amazon использует ИИ для помощи партнёрам с категоризацией продуктов, отслеживанием, какие товары продаются лучше во время праздников и фестивалей, как сформулировать акции, чтобы они приносили максимальный эффект, также искусственный интеллект помогает улучшить качество изображения продукта, его описания, выявления подделок и просто перевода миллионов страниц контента на своём сайте на наречия тех регионов Индии, откуда заходят посетители.

С 2009 года Amazon проинвестировал по меньшей мере 12 стартапов связанных с ИИ

В 2009 году в Snaptell – распознавание образов

В 2011 году Yap – распознавание речи

В 2013 году Evi – цифровой персональный ассистент

В 2013 году Ivona Software – голосовые технологии текст-разговор

В 2015 году Safaba Translation Solutions – машинный перевод

В 2015 году Orbeus – распознавание образов

В 2015 году Mara.ai – ассистент, снованный на голосовых командах

В 2016 году Kitt.ai – Естественное понимание языка

В 2016 году DefinedCrowd – обучение корпоративным данным, моделирование и сбор

В 2016 году Angel.ai – технологии чатбота

В 2016 году Embodied – роботы компаньоны

И совсем свежая инвестиция в 2017 году Harvest.ai – облачные технологии и кибербезопасность.

Все эти инвестиции говорят о том, что Amazon уже почти 10 лет занимается инвестированием в стартапы и видно, куда компания движется в своих технологиях, – каждый новый стартап добавляет компетенции Amazon на поле игры с ИИ.

Amazon не единственный игрок на поле ИИ, вплотную к нему приближается Alibaba и по некоторым аспектам даже превосходит.

Alibaba стала идеологом «нового ритейла». Джек Ма в 2016 году сказал, что «чистая электронная торговля будет сводиться к традиционному бизнесу и будет заменена концепцией «нового ритейла» с интеграцией онлайна, офлайна, логистики и данных в единой цепочке создания стоимости». И Alibaba стала выстраивать эту стратегию на базе ИИ.

Alibaba использует на Tmall похожую на Amazon's Echo голосовую колонку Tmall Genie, недавно такую же колонку запустил Яндекс. В свою очередь, Alibaba работает на своей платформе искусственного интеллекта AIiGenie   и планирует распространить свою платформу и вне ритейла, в образование, туризм. Tmall Genie сейчас используется в качестве пульта для доступа к включению и выключению домашних приборов, чтения книжек детям на ночь, заказа продуктов домой и многого другого. Alibaba хочет, чтобы его технологии проникли во все сферы жизни его покупателей от образования до развлечения детей.

Dian Xiaomi – это чат бот, который использует ИИ интеллект. Чат бот становится незаменимым в дни больших распродаж и, особенно, в день Холостяка. Этот чат бот способен обрабатывать 3,5 миллиона запросов в день и способен понимать уже 90% всех запросов. Чат бот может анализировать эмоции клиентов и определять наиболее важные заказы, которые обрабатываются в первую очередь.

E-commerce brain – это сервис анализа поведения клиентов и персонализации предложений. Alibaba заявила, что это приложение генерирует почти 7 млрд. персонализированных страниц. Такая работа не прошла даром и благодаря этому конверсия увеличилась на целых 20% по сравнению с обычными не персонализированными страницами.

ASSC – это технология цепи поставок, которая при помощи ИИ оптимизирует ценообразование и товарные запасы. При помощи ИИ анализируются данные, как исторические, так и выстраиваются модели для новых продуктов в режиме реального времени.

Cainiao – интеллектуальное логистическое и складское решение. Поразительны объёмы данных, с которыми приходится ей работать: ежедневно оно обрабатывает более 42 миллионов посылок (данные за 2016 год). Alibaba говорит, что ей удалось сократить затраты на упаковочные материалы на 10% за счёт анализа размеров отправляемых изделий, а оптимизация маршрутов отправки товаров сократила на 10% использование транспорта, а расстояние на целых 30%.

Fashion AI – это цифровой стилист, который применяется на TABAO и Tmall от Alibaba. Alibaba также активно использует RFID технологию, которую активно переносит в офлайн. В 2017 году в период распродаж в 13 магазинах были оборудованы примерочные, где покупатели могли примерить одежду, снабжённую RFID метками. В примерочных находятся интерактивные зеркала, которые считывают информацию с RFID меток и на основании этой информации подбирают товары в соответствии со стилем. Если покупателю нравится подобранное изделие, то он может его заказать прямо из примерочной кабины или уведомить продавцов, чтобы они принесли выбранную одежду в примерочную.

Новый ритейл – супермаркеты Hema от Alibaba демонстрируют стремление компании к интеграции онлайн и офлайн каналов. Покупатели используют мобильное приложение для изучения товаров, оплаты через Alipay. В магазине также возможно купить товары через интерактивные киоски, просмотреть свои заказы, оформить бесплатную доставку, а повар прямо в магазине может приготовить еду из выбранных продуктов.

Alibaba стремится завоевать всё пространство, где может контактировать со своим покупателем, и выходит далеко за рамки розничной торговли.

City brain – это интеллектуальная платформа для предоставления городских услуг таких, как транспорт, безопасность, энергетика. Эта платформа обрабатывает данные о движении в городе, выявляет инциденты, уведомляет об этом городские службы, анализирует поведение людей, чтобы дать рекомендации для развития городской инфраструктуры. Как такое решение могло появиться в портфеле решений Alibaba, я до сих пор не пойму! Единственное объяснение, что Alibaba стремится к тотальному присутствию во всех сферах. Хотя может быть и другое объяснение, такое знакомое нам с ещё советских времён «партия попросила», но это уже совсем другая история.

Интеграция Tmall Genie (умная колонка) с автомашинами: Alibaba стремится распространить свои технологии на рынок автомобилей, в этой связи они пытаются интегрировать свои устройства в автомобили от BMW, Volvo, Audi и Daimler в Китае. Эти умные устройства помогут водителям построить оптимальный маршрут, включить вовремя отопление, кондиционер, подсказать время, когда пора выезжать и многое другое.

Разработка чипов – Alibaba невероятно глубоко погрузилась в технологию ИИ и даже стала разрабатывать собственные чипы на ряду с Intel и Nvidia. Эти чипы созданы специально для машинного обучения и интегрируются с собственными решениями Alibaba. Для этого Alibaba приобрел производителя микросхем C-SKY Microsystems для ускорения разработок блоков нейронной сети.

В апреле 2018 года компания инвестировала 600 млн. долларов в стартап по распознаванию лиц Sense Time. 

Alibaba хочет заполнить всё пространство своими технологиями, что говорит о её серьёзных стратегических планах по получению своей доли в розничной торговле и на этот раз, не исключая, офлайн. Может быть это начало экспансии, которую скоро невозможно будет остановить и основой этой экспансии становится ИИ.

Компания пошла по пути сотрудничества с Google по созданию совместных продуктов на базе голосового помощника.

- использование ИИ для ценообразования и формирования товарных запасов.

- оптимизация карточек товара при помощи ИИ, создают более привлекательные товарные карточки, чтобы повысить продажи.

- чат бот помогает покупателям просматривать и совершать покупки, предоставлять рекомендации через социальные платформы и приложения для обмена сообщениями.

- поиск изображений и поиск на eBay. Использует машинное обучение, чтобы дать возможность через свои смартфоны искать товары на eBay.

Магазины без продавцов, где покупатели при помощи смартфонов могут совершить покупку по технологии, близкой к технологии, использованной в AmazonGо и Wallmart Scan&Go.

Слад без персонала. Роботы, использующие ИИ получают товар, перемещают, хранят, сортируют, упаковывают, классифицируют и рассылают товары без вовлечения человека. Люди присутствуют на складе, но в операциях не участвуют.

Смарт-тележки. Тележки в супермаркетах 7Fresh показывают маршрут покупателю, где находится нужный ему товар.

Сотрудничество с Fung retailing: JD.com. Сотрудничает с Fung Retailing, чтобы построить торговый центр, ориентированный на максимально возможное использование ИИ. Эта инициатива направлена на превращение розничного бизнеса JD.com в открытую платформу для поддержки других ритейлеров, предоставляя «розничную торговлю как услугу».

Color IQ: Sephora использует машинное обучение для подбора нужного цвета помады. Камера сканирует цвет кожи анализирует данные и генерирует уникальный номер цвета IQ, чтобы помочь пользователю найти правильные оттенки губной помады, теней и пудры.

Управление запасами: Tesco использует ИИ для прогнозирования и пополнения запасов магазином с учетом ряда переменных, таких как погода и региональный спрос. Он также использует алгоритмы компьютерного зрения при помощи камер видеонаблюдения для пополнения полок магазинов.

Алгоритмы маршрутизации в магазине: алгоритмы маршрутизации в хранилищах помогают сократить расстояния, которые проходят сотрудники онлайн магазина при формировании онлайн заказов в Tesco Online.

Магазин № 8: Walmart запустил Магазин № 8, чтобы «создать там инкубатор для, инвестиций в стартапы для работы с венчурными фондами, учеными для развития собственной робототехники, технологии виртуальной и дополненной реальности, машинного обучения и искусственного интеллекта. »

Walmart также использует алгоритмы машинного обучения для организации данных инвентаризации, пунктов ценообразования, оптимизации маршрутов доставки и решения других операционных задач. 

Ритейлер работает над алгоритмом распознавания лиц, чтобы распознать выражения лица и определить уровень удовлетворенности клиентов.

В цикле статей нам удалось осветить только лишь малую часть использования ИИ в ритейле. Многие участники розничного рынка, такие как Amazon и Alibaba стремятся стать законодателями в использовании ИИ и ставят перед собой очень амбициозные задачи, решение которых позволит им поменять ландшафт привычного нам рынка потребления. Другие компании начинают использовать возможности ИИ в ограниченных масштабах, как правило, начиная с управления запасами, как наиболее эффективной по отдаче области ритейла.

Технологии ИИ доказали свою эффективность и ясно, что ритейлерам нужно внедрять эти технологии как можно скорее.

Крупным компаниям разработку технологических решений можно вести в рамках своих компаний или на аутсорсинге, либо сочетать внутренние разработки с покупкой стартапов. Средним и небольшим компаниям стоит полагаться на решения сторонних разработчиков и на аутсорсинг услуг.

Но стоит быть и осторожным, т.к. очень часто те, кто предлагает на рынке технологий те или иные решения, заявляют о технологиях ИИ, а на самом деле их не используют, прикрываясь только звучным словосочетанием «искусственный интеллект». Это не смертельно, если вам продали просто очень хорошие алгоритмы, и они решили ваши проблемы на качественно новом уровне. С другой стороны, ИИ имеет несоизмеримо больший потенциал для решения бизнес задач, и вы в какой-то степени, используя обычные алгоритмы можете потерять в динамике конкурентной борьбы. Не специалисту сложно разобраться, где искусственный интеллект, а где хорошо прописанные алгоритмы с неплохим математическим аппаратом. 

Для себя отметьте, что для очень крупной компании желательно разобраться и остановить свой выбор на решении, основанном на ИИ, т.к. подобные решения «считают» лучше, дают более качественные прогнозы и разница составляет порядка 10% с обычными алгоритмами, что для большой компании очень заметно. Для средней компании это может не иметь большого значения, т.к. выгода может быть сопоставима со стоимостью самого решения, поэтому разумнее использовать просто продвинутые алгоритмы – без машинного обучения. Но также стоит помнить, что технологи стремительно дешевеют и то что ещё вчера было недоступно компаниями среднего размера, завтра будет уже экономически оправдано.

Нынешнее время заставляет относится к новым технологиям с особым вниманием, наличие руководителя в компании, который отвечает за внедрение новых технологий уже становится в какой-то степени необходимостью даже для компаний среднего и небольшого размера. Доступ к новым технологиям сейчас, как никогда демократичен, возможно, в обозримом будущем сложные коробочные решения уступят место «легким» функциональным решениям, которым под силу справиться с какой-то узкой задачей, и искусство менеджера уже будет состоять в выборе решения из представленных аналогов, наиболее подходящим именно вашей компании.

После выбора одного из решений, к нему в дополнение нужно будет подобрать ещё решение, которое закроет остальные потребности компании на этом участке, т.е. возможность комбинирования небольших решений станет неотъемлемой частью по наращиванию эффективности бизнеса.

Нельзя будет остановиться на одной технологии или решении, их нужно постоянно добавлять, заменять в соответствии с изменяющейся бизнес задачей. Наступает время постоянного мониторинга улучшений в бизнесе, базой, для которого станет технология Искусственного интеллекта. 

Буду вам признателен, если вы пришлёте свои примеры использования ИИ или вопросы по применению ИИ в связи с этой статьёй. Следующую технологию, которую мы рассмотрим будет технология блокчейна для ритейла. Про неё много говорят, и всё больше в связи с криптовалютами, но и для ритейла есть большой потенциал её использования. Присылайте свои вопросы и предложения по этой теме.

Пишите мне в Facebook по новым технологиям, которые вы хотите использовать в ритейле или предложить для ритейла.

Независимый эксперт по внедрению инноваций в ритейле