MBA关注:如何玩转人工智能时代的供应链

MBAChina
2017-06-03 09:32 浏览量: 1127

MBAChina网讯】柯洁输了,输给了人工智能的AlphaGo。当他埋头哭泣的那一刹,很多人说,人类输了。但换个角度来看,AlphaGo也是人类的杰作,所以这何尝不是人类的胜利?可以预见的是,随着人工智能技术的日渐成熟,未来它将在更大范围内被广泛采用,并发挥出更大威力。


近日,在中欧众创平台举行的“创未来”沙龙上,中欧国际工商学院运营及供应链管理学教授赵先德结合京东的人工智能系统JIMI谈到了人工智能在供应链中的应用。他指出,任何商业模式的创新,如果没有供应链流程上的整合、创新和再造作为支撑,则会很难落地。而人工智能,使供应链的整合效率大大提高。




人工智能 (Artificial Intelligence) 是集数门学科精华的“前沿学科中的交叉学科”。其研究目的是研发用于模拟、延伸和扩展人的智慧和能力的理论、方法、技术及应用系统。 与人工智能相关性最高的三门学科是计算机科学、数学和逻辑学。


觉得人工智能离自己的生活还很遥远?那你就大错特错了,其实人工智能技术早已悄然应用在你的身边,比如苹果SIRI和微软小冰。今天我们要看的是京东JIMI,当你在京东商城购物时,它肩负着“7×24小时智能客服”的重要角色。


人工智能时代的智能客服


京东JIMI (JD Instant Messaging Intelligence) 智能客服是京东自主研发的人工智能系统,是一款基于大数据、聚焦客户服务的人工智能产品。它服务于从售前到售后的各个环节,几乎可以无限量地接待用户,而且比人工客服响应速度更快、效率更高、成本更低。


传统的人工客服时代,你需要支付很高的人工成本,客服人员不但要轮班,而且很多时候只能一对一地服务客户,同一时间有很多客户打电话就需要等很长时间。如果能够有一个人工智能的服务人员,那可就省事多了! 




JIMI就是在这样的背景下应运而生的。可别小看这个机器人,它可以7×24小时不间断工作,反应速度快,服务质量高,同时还具有自我学习和自我培训的能力。通过这样的技术使用,JIMI一天的工作量等于6000位人工客服的工作量,并且客户对它的满意度超过了80%。


要做出这样一个好的AI产品,它的背后要有很强大的技术支持,包括深度神经网络、机器学习、搜索引擎技术、自然语言处理技术、信息抽取与知识挖掘等技术的协同作用。


举个例子,比如,假设京东商城有一本书叫《刘强东》,如果一个客户来寻求服务:“给我推荐刘强东”,那么意图识别模块就要根据这整个一句话来判断,客户到底是要找人,还是找一本书,如果这两种目的都有可能,那么就要结合命名实体识别来判断。而命名实体识别模块则提取关键词“刘强东”,并且判断到:客户在商城里咨询,则肯定咨询的是商品,因此,把这个关键词指向书名知识库,综合这两者判断,应答系统去到与书名知识库中选择答案。实际操作过程中,如果这两个识别无法聚焦客户需求的话,那么JIMI还会通过反问去缩小客户需求信息范围从而进行识别。




JIMI要能准确应答问题,除了需要前面的两个识别的帮助外,还需要应答引擎和应答知识库的支持。应答引擎是JIMI选择、判断答案的规则,这是由各种参数构成的算法模型;应答知识库是JIMI所储存的对应各种关键词的分类大数据知识库(通过机器学习得来)。发展到2016年,JIMI已经储存了成千上万种应答引擎。


这些技术背后的功夫是一些核心算法库和数据库,它积累了大量的数据,做了很多关于判断和决策的规则,最终才能实现针对客户的不同问题,以智能的方式给出个性化的解决方案。进一步从供应链的视角来看,JIMI只是一个简单的前端客户服务的例子,在供应链端到端的不同环节中,需求预测、供应商管理、生产自动化、物流仓储等人工智能的应用场景还有很多很多。要实现这些应用场景,除了前面说的这些技术外,很重要的一个基础是你的供应链必须是数字化的。


解密数字化供应链


供应链管理实际上包含许多不同的工作,首先是计划,然后是采购、生产、分销、退货。一是要帮助企业内部管理好不同的流程,做不同的决策;二是将这些流程与客户流程、供应商流程综合起来再做整合与决策。针对这些不同的、复杂的决策,我们需要积累数据以及数据分析的能力,最后才能从大数据中获取相应的决策和解决方案。


所谓数字化的供应链有一个狭义的定义,是指用供应链提供数字化的产品和服务,这可能是很多无形的产品,像语音、电子书等。但更广泛的一个定义是,数字化的供应链实际上适合于所有种类的产品和服务。在管理供应链的过程当中,需要寻找合适的方法,把供应链的不同环节、组织、人、设备之间的流程用数字化的工具连接起来。




做这些事情的过程当中需要数字化的技术。这些技术可能包括我们讲的互联网及相关ICT技术、先进的制造技术、数字化的生产技术,当然还有人工智能技术。我们面临的挑战是如何将这些技术应用到供应链的不同流程中去,使之数字化、自动化地把不同组织之间的各种流程串联起来。做到了这一步,你会发现在供应链的不同环节都积累了大量的数据,此时就可以通过大数据的挖掘和分析来改善供应链中的薄弱流程,优化供应链中的不同决策,比如生产计划决策、库存决策、物流网络设计、供应链金融等。以上能力的建立及相应的决策优化是供应链创新的内核,而所谓商业模式的创新又取决于供应链整合和创新的能力。


最后,在新能力和新技术的驱动下,我们可以进一步建立数字化的供应链生态圈,将生态圈成员的多条供应链进行协同,人工智能同样会在此过程中发挥重要作用。回归今天的主题,对于人工智能,从供应链的视角来看,目前企业所做的创新可能是在供应链的特定环节发展了特定的技术。下一步的方向可能是协同这些技术来把更多供应链的不同环节连起来,这样才能够真正地改变我们的商业模式,给我们的目标客户创造更多的价值。


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