印度電商公司在 AI 和大數(shù)據(jù)挖掘方面還是新手。

不過(guò)他們還是把寶押在了 AI 上，認(rèn)為 AI 能幫助消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。

2017年，印度本土電商公司 Flipkart 啟動(dòng)了一項(xiàng)名為“AI for India”的計(jì)劃，專為各種電銷問(wèn)題提供解決方案，包括讀取復(fù)雜地址和捕獲地址欺騙等。Flipkart 旗下時(shí)尚品牌 Myntra 經(jīng)營(yíng)著兩個(gè)由 AI 驅(qū)動(dòng)的品牌，即 Moda Rapido 和 Here and Now。

總部位于德里的 Paytm 共有2.25億用戶，而每個(gè)用戶所看到的主頁(yè)都不盡相同，因?yàn)槎冀?jīng)過(guò)了個(gè)性化的二次排版，同時(shí)該平臺(tái)每秒推送20,000條建議，每次推送費(fèi)時(shí)不到20毫秒。

盡管印度各大公司已經(jīng)投入了不少資金，但在為消費(fèi)者帶來(lái)更加個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)方面還沒(méi)有取得很大的突破。

“大家都在搞這個(gè)（AI），但具體質(zhì)量有著很大的差別，”美國(guó)在線教育平臺(tái) Udacity 的印度董事總經(jīng)理 Ishan Gupta 說(shuō)道，“像聊天機(jī)器人這種簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序很多，但是通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)來(lái)提供更好的解決方案在印度還是個(gè)新鮮事兒。”

到底哪里出了問(wèn)題？

如果在印度的電商門戶網(wǎng)站上搜索“黑色亮片上衣”，出來(lái)的結(jié)果要么是黑色但沒(méi)亮片的上衣，要么是帶亮片但顏色各異的上衣，甚至可能是一些不相關(guān)的東西。即使在上面找到了自己想要的東西，你也可能被虛假評(píng)論蒙蔽雙眼，從而買到假冒偽劣產(chǎn)品。

有專家說(shuō)之所以會(huì)出現(xiàn)這種局面，是因?yàn)殡娚坦具\(yùn)用人工智能的方式太過(guò)稚嫩。Turing Analytics（一家為電商網(wǎng)站提供圖片搜索和產(chǎn)品推薦解決方案的公司）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Aditya Patadia 表示：“大多數(shù)企業(yè)都無(wú)法利用數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)構(gòu)建可以取悅消費(fèi)者的解決方案。”

此外，這些門戶收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量不達(dá)標(biāo)。“AI 算法的質(zhì)量和其可獲取的數(shù)據(jù)量成正相關(guān)，”個(gè)性化全渠道營(yíng)銷服務(wù)公司 Dynamic Yield 的印度區(qū)域經(jīng)理 Shivangi Tripathi說(shuō)。

即使是印度的電商大戶，也幾乎不可能從私有機(jī)構(gòu)甚至政府那里找到公開(kāi)的大型數(shù)據(jù)集。Infinite Analytics（一家專為 HealthKart 和 Tata Cliq 等電商企業(yè)提供個(gè)性化解決方案的公司）的聯(lián)合創(chuàng)始人 Akash Bhatia 認(rèn)為，電商數(shù)據(jù)的生態(tài)系統(tǒng)仍然過(guò)于分散，還不夠和諧。

“大多數(shù)公司都在根據(jù)自己的數(shù)據(jù)庫(kù)閉門造車。”Bhatia說(shuō)。消除這種信息孤島在很大程度上能幫助各個(gè)公司整合最終客戶的各種相關(guān)信息，從“他們吃什么、喜歡什么音樂(lè)，到他們是否偏好旅行等等。” Bhatia 補(bǔ)充道。

即便以這種方式完成了數(shù)據(jù)收集，讓 AI 把相關(guān)信息聯(lián)系起來(lái)也是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。比如 AI 需要確定 Facebook 上的用戶與在 Big Bazaar 交易的人是否為同一個(gè)，而這個(gè)過(guò)程仍然有待提高。

印度的很多電商企業(yè)都在朝著這個(gè)方向提高自己的 AI 技術(shù)。

新手入門

Flipkart 旗下的時(shí)尚產(chǎn)品門戶網(wǎng)站 Myntra 和 Jabong 已經(jīng)開(kāi)始使用大數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)時(shí)尚行業(yè)的各個(gè)方面進(jìn)行深入分析了。Myntra的首席技術(shù)官 Jeyandran Venugopal 向 Quartz 透露說(shuō)：“從需求預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈優(yōu)化、個(gè)性化和推薦系統(tǒng)到客服系統(tǒng)，我們都使用人工智能。” Myntra 不僅將人工智能用到了其內(nèi)部品牌的設(shè)計(jì)上，還將其應(yīng)用到了產(chǎn)品定價(jià)上。

為了將瀏覽網(wǎng)站的人轉(zhuǎn)化為消費(fèi)者，電商平臺(tái)會(huì)根據(jù) AI 算法進(jìn)行個(gè)性化的產(chǎn)品推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)（讓計(jì)算機(jī)執(zhí)行任務(wù)）、深度學(xué)習(xí)（分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）和自然語(yǔ)言處理（使用計(jì)算分析人類語(yǔ)言）在推薦過(guò)程中發(fā)揮著重要作用。

圖片搜索也是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化體驗(yàn)的工具之一。“它就像一個(gè)虛擬的售貨員，可以幫客戶找到所中意產(chǎn)品的同款或相似款。” 印度圖靈分析公司 Turing Analytics 的 Patadia 說(shuō)。Turing Analytics 使用機(jī)器學(xué)習(xí)為零售商開(kāi)發(fā)提供可視化搜索解決方案，公司的客戶眾多，包括電商平臺(tái) fbbOnline。

為了創(chuàng)建、訓(xùn)練和維護(hù)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程，印度的電商企業(yè)也需要更多人工智能方面的人才，一場(chǎng)嚴(yán)重的人力危機(jī)也即將到來(lái)。

人才不夠

聯(lián)合國(guó)的一份報(bào)告中顯示，盡管印度的STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)）畢業(yè)生在全球占比最高，但該國(guó)仍然嚴(yán)重缺乏人工智能方面的人才。

“在印度，這一領(lǐng)域中經(jīng)驗(yàn)豐富的人才極度短缺，而國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)大學(xué)也沒(méi)有能力在未來(lái)幾年內(nèi)解決這個(gè)問(wèn)題。” Patadia說(shuō)，“（硅谷）擁有大量滿足條件且可供各大公司支配的人才，他們很輕松就能從當(dāng)?shù)卮髮W(xué)招到已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行了深入研究的應(yīng)屆畢業(yè)生。在這一點(diǎn)上我們差距太大了，而且很難解決。”

就算能招到人，而他們的水平往往又不達(dá)標(biāo)。大多數(shù)從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人都標(biāo)榜自己是數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士，然而事實(shí)并非如此。在印度從事數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作的人群中，超過(guò)一半的人僅持有學(xué)士學(xué)位。而在美國(guó)的這類專業(yè)人士中，有近三分之二的人擁有碩士學(xué)位或博士學(xué)位。

Infinite Analytics 的 Bhatia 在談到該行業(yè)的招聘困境時(shí)說(shuō)：“應(yīng)聘者參差不齊，很難做到去蕪存菁。”他的公司僅在印度招聘了少數(shù)銷售人員，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)全都在波士頓麻省理工學(xué)院的校園外進(jìn)行。這家初創(chuàng)公司的誕生地就在麻省理工，是在 2012年作為 MBA 項(xiàng)目推出的。由于印度人才匱乏，Infinite Analytics 基本上還在從麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)聘請(qǐng)數(shù)據(jù)科學(xué)家。

Flipkart 的部分人工智能員工來(lái)自 Palo Alto，而 Paytm 也將其數(shù)據(jù)分析和欺詐檢測(cè)外包給了其在加拿大的團(tuán)隊(duì)。

此外，即使是訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家，如果他們不能隨著新技術(shù)的出現(xiàn)而不斷自我提升，那么很快也會(huì)被行業(yè)淘汰。尤其是在零售業(yè)這種創(chuàng)新速度極快的行業(yè)里。專家稱，人工智能和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的許多崗位在五年前甚至都不存在。

Myntra 的 Venugopal 表示，“行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)可以在產(chǎn)學(xué)合作方面進(jìn)行更廣泛、更深入甚至更大規(guī)模的投資，”并提到 Myntra 已經(jīng)在印度和國(guó)外建立了學(xué)術(shù)伙伴關(guān)系。

除了數(shù)據(jù)處理和員工招聘的難題外，電商企業(yè)還需要花費(fèi)大量計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和分析大量數(shù)據(jù)。企業(yè)在實(shí)施人工智能計(jì)劃的最初階段，最重要的就是要有耐心。

“我們必須明白，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)這兩個(gè)領(lǐng)域是純粹的研究領(lǐng)域，而研究成果可能需要幾個(gè)月甚至幾年的時(shí)間才能得到，” Patadia說(shuō)道，“如果能夠下定決心做出成績(jī)，企業(yè)就可以在這些極具影響潛力的領(lǐng)域有所建樹(shù)。”