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一種人工智慧應用的思維正規化 - 從麥當勞收購AI企業得到的啟示

麥當勞最近收購了一家人工智慧企業Dynamic Yield。麥當勞計劃用該企業的技術使門店能夠基於天氣、時段等變數以及之前的客戶選擇來定製選單顯示,比如在天氣溫度高的時間推薦麥旋風(McFlurry)冰激凌,或者在早餐時段推薦豬柳麥滿分(Sausage McMuffins)。它還將評估餐廳的客流量,以便在廚房忙碌時推薦準備起來更快的食物,或者悠閒的時段推薦準備起來更復雜的食物。

這些人工智慧的應用看起來是基於經驗和創意,但仔細分析,實際上可以歸結為一種思維正規化,可以指導人工智慧技術用於任何行業。

這個正規化就是兩個詞:個性化和多維度。對相關的每個維度進行個性化,就是不管在哪個行業都可以使用的人工智慧應用的思考方向。

人工智慧的基礎是資料。資料本質上是多維的。在做資料分析時可以利用資料倉庫的多維資料模型。同樣,如果要充分發揮人工智慧的潛力,也可以從多維模型的角度去思考。

麥當勞是一家面向消費者的2C零售企業,主要維度有時間、消費者、產品、門店、員工。

個性化就是在各個維度都提供不同的方案:不同日期是不同的、不同客戶是不同的、不同門店是不同的,等等。因此,麥當勞的人工智慧應用可以從這幾個維度去思考:

時間維度的個性化:不同日期有不同天氣、氣溫,根據天氣確定選單,根據氣溫推薦不同食品客戶維度的個性化:麥當勞有6800萬顧客,根據老顧客的喜愛定製選單門店維度的個性化:麥當勞有近3.8萬家門店,不同門店有不同的推薦食物客流量維度的個性化:根據客流量多少,分別準備更快或更復雜的食物其中的客流量維度是由度量值分級而來。

因此,任何一個面向消費者的2C企業都可以從中得到啟示,只要有足夠的門店規模就可以如法炮製。

那麼,其它行業,比如一個2B企業如何借鑑呢?

第一次工業革命用機器代替了手工,用規模化生產代替了家庭作坊。

家庭手工作坊可以理解為是一種有較多個性化特徵的生產方式。比如裝置只有一臺,員工就是家人。

而在工業化大規模生產中,這些個性化特徵消失了。大量相同的裝置、大批做相同工作的員工、批量生產的產品、批量採購的原材料。

在效率和質量提升的同時,也暴露出不少問題。原來,一個人看一臺裝置,可以隨時掌握裝置的執行狀態,隨時處理故障。規模化生產後,一個人需要看幾十臺裝置,無法個性化維護,否則成本會遠遠超過得到的收益,只能採用事後維度或定期維護。定期維護按計劃進行,不管該裝置是否需要維護,到了時間就要跟換相應零部件,這樣,難免會出現有的裝置未到維護時間就出現故障,或還能安全執行一段時間的裝置被強行停機維修。

人工智慧技術的出現,使得規模化和個性化的兼顧變為可能。

比如說面向裝置維護的個性化服務,通過機器學習建模,可以準確掌握和預測裝置執行狀況,為裝置提供最佳維護時間,做到物盡其用。

又比如說面向客戶的個性化服務,對有流失風險的客戶進行預測,及時採取拜訪等措施,防止客戶流失。"B2B企業客戶流失的預測"一文中較詳細介紹這方面的應用。

因此,人工智慧的應用應該瞄準需要個性化服務和處理的地方,並從多個維度進行思考。

Reference:科技日報

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