没有AI,双11何以如此“任性”

文/陈剑锋

日前,一则首位人类国籍机器人 “索菲娅”获沙特公民身份的消息刷屏网络,虽然引起了众人的恐慌,但是也寓意人工智能进入了一个全新的高度。

人工智能的快速发展对我们的生活方式、生活习惯已经产生了巨大的影响。在如今快消费时代,大众已经不满足于只要达到购物的最终目的就行的状态,而开始更加注重购物过程的体验,尤其是现在网购盛兴的时候,大众对于网购中的服务体验和速度越来越看中。

随着网购市场的逐渐成熟,对于大众消费者网购中的服务体验和速度已经可以满足并且越来越好,但这仅仅只针对平时正常的时候,而一旦遇到像618、双11这种购物节的时候,消费者往往因体验差、货物久久不到出现退货的情况。

但是在近几年的618、双11的时候能明显的感觉到,这种情况出现的越来越少,各方面的服务和速度也越来越快,双11也越来越任性,而这无不得益于AI的大力发展。

AI撑起整个用户数据的处理和分析的核心

双11经过9年的发展,已经不仅仅是一个普通的购物节,而是一场全球的盛宴,堪比“春节”。在双11当天,将会有大量的用户数据游离于各大电商平台。据2016年天猫双11的数据显示,双11全天的交易额为1207亿,而今年双11截至11日上午9时,就已经突破了1000亿。同时据国家邮政局预测,今年的双11期间,全行业将要产生超过10亿的包裹,也就是相当于全国平均每一个人都有包裹。

如此大的用户数据同一时间游离于服务器中,不仅需要有有强大的服务器来承受海量的用户数据,对于海量数据的快速捕捉、管理和处理能力的要求也是极高的。在所有用户同一时间下单之后,需要对海量的数据进行预处理、统计和分析,捕捉出具有相同属性、相同特征的数据进行分类,比如发往同一地点,同一物品,每一个物品的中转站在哪里等等,这种复杂的海量处理工作是人工无法来完成的。

此时,AI就通过其强大的深度学习技术,通过采集、导入和预处理、统计和分析,以及挖掘快速的对数据进行处理和分类。同时通过大数据,可以对用户的购买习惯做出预测,达到提前做到仓库的补仓铺货,提高整体的效率。

智能物流让速度不再是难题

对每年的双11来说,物流的难题已不是存在一天两天了,如何能够承担起近10亿商品的派送任务,对物流的整个生态链条来说,要求是非常的高。在平时商品从仓库分拣,到中转中心,最后到派送至消费者手里这一看似简单整套的物流环节可以胜任这一任务。但是遇到双11这样大量的商品产生的时候,物流就出现了有心无力的状态,导致消费者迟迟收不到商品,影响整个购物体验。

智能物流的出现,对整个物流生态体系是一个重大的变革。像京东、菜鸟等都有布局智能无人仓库、智慧物流。像在整个分拣环节过程中,人工只能用肉眼一个一个的分拣,其速度无法得打大的提升,同时还会出现分拣错误的情况发生。全自动化分拣技术,其速度上可以得到保障,其出错的概率也大大的减少。

另外,使用电子单面,就可以实现智能分单,一个包裹从发出的时候就知道要去往哪个转运中心,哪个分拨中心,哪个网点,不用再人工手写分单。传统的手写单,使得整个物流环节无法形成连贯性,比如到哪个分拨中心、哪个网点都需要人工来操作,一是容易出现搞错、混乱的情况,二是速度无法得到保障。这同样影响整体的效率和用户体验。

“无人服务”改变消费体验

随着大众的消费层次的逐渐提高,对整体的服务也越来越看中,平台、商家整体服务的好坏直接影响着消费者对平台、商家的整体粘性。在线上业务量不断增长的状况下,当下的客服已经不能满足消费者的需要,而增加人工客服人员又会存在诸多问题从而影响消费者的消费体验,因此纷纷开始实现“无人服务”。

不仅是电商行业,在这个大环境的影响下,各行业都已经开始实现无人客服,比如通讯、银行、金融等具有服务性质的行业。“无人服务”不仅能够随时应变消费者的需求,同时避免出现与消费者的冲突,增强消费者的消费体验。

总之,AI的发展无论是对电商行业,还是其他行业,所带来的影响是很大的。

【陈剑锋,科技自媒体人、专栏作者,专注于科技、移动互联网的发展。微信公众号:陈剑锋(QQ784580609)】

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,911评论 5 460
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 82,014评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 142,129评论 0 320
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,283评论 1 264
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,159评论 4 357
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,161评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,565评论 3 382
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,251评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,531评论 1 292
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,619评论 2 310
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,383评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,255评论 3 313
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,624评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,916评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,199评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,553评论 2 342
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,756评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容