Dalle cambiali alla logistica intelligente, perché i big data di JD.com sono più promettenti di AlphaGo?

Una partita di Go tra uomo e macchina ha reso il tema dell'intelligenza artificiale (IA), rappresentata da AlphaGo, un argomento molto attuale. In un evento dal titolo "'Comprendere il futuro' Entrando in JD - Cambiamenti guidati dai Big Data " , tenutosi presso la sede centrale di JD il 19 marzo , AlphaGo, che ha fornito importanti spunti sul futuro dell'umanità, è diventato, come prevedibile, il termine più frequentemente menzionato.

In sostanza, il motivo per cui AlphaGo può riscrivere la storia è che si basa sulla disponibilità di dati sufficienti per calcolare e analizzare quando è connesso a Internet. Considerando l'attuale settore di Internet, uno dei concetti che suscita maggiore preoccupazione è quello dei big data.

Se AlphaGo esegue calcoli basati su record di scacchi basati su big data, JD.com utilizza i big data per promuovere il mercato e l'esperienza utente, che è esattamente quella più vicina alla nostra vita reale.

Quanto sono grandi i big data di JD.com?

Come tutti sappiamo, JD.com, in quanto piattaforma di e-commerce leader del settore, è costantemente connessa con i comportamenti di consumo degli utenti e ha accesso a enormi quantità di dati sugli utenti. Ma quanto sono grandi i big data di JD.com? Zhao Yihong, vicepresidente della tecnologia presso JD.com Group, ha fornito le seguenti tre serie di dati.

Innanzitutto, la dimensione del server JD.com ha raggiunto un livello leader nel settore pari a 10.000 unità, un numero molto elevato; in secondo luogo, questi cluster eseguono 200.000 analisi di report ogni giorno ed elaborano 15 miliardi di righe di dati ogni giorno, il che porta il volume totale di dati di JD.com a essere molto elevato.

Secondo Zhao Yihong, il volume totale di big data di JD.com ha ormai raggiunto i 100 PB e cresce di 1,5 PB ogni giorno. Questa è solo la situazione attuale e non si può escludere la possibilità che domani si verifichi un ulteriore aumento del 100%.

Dove sono le applicazioni dei big data?

Zhao Yihong ha affermato che i big data presso JD.com si dividono principalmente in tre fasi strategiche. Negli ultimi anni è stata impiegata una grande quantità di manodopera e risorse per realizzare la piattaforma tecnologica big data di JD.com. Sulla base di questa piattaforma tecnologica, sono state realizzate analisi dei dati, estrazione del valore dei dati e scoperta, cosicché il valore dei big data ha gradualmente iniziato a realizzarsi nelle principali attività di JD.com. Il livello successivo sarà la scoperta e l'applicazione del valore commerciale. La chiave per lo sviluppo futuro è diventata l'integrazione ottimale dei big data con il business di JD.com.

A questo proposito, Zhang Chen, CTO di JD Group, ha fornito due importanti informazioni.

Il primo punto è perseguire un’elevata efficienza e bassi costi, come il robot JIMI di JD.com. Zhang Chen ha rivelato che attualmente più del 50% delle conversazioni del servizio clienti di JD.com avvengono tra JIMI e gli utenti. La valutazione di JIMI per il servizio pre-vendita è spesso migliore di quella del servizio clienti. I clienti devono comprendere i prodotti prima di acquistarli. JIMI può fornire una risposta relativamente completa basandosi sulla sua comprensione delle esigenze degli utenti e sull'analisi dei dati. Di conseguenza, non solo migliora l'esperienza dell'utente, ma si ottengono anche enormi risparmi sui costi, soprattutto prima delle vendite.

Un altro punto è che JD Finance è diventato un sistema di segnalazione creditizia basato su Big Data, consentendo di modificare le tradizionali abitudini di consumo degli utenti. Facendo riferimento al modello di dati di credito personali, JD Baitiao può decidere se erogare prestiti agli utenti in pochi minuti, il che consente agli utenti di consumare in anticipo, consentendo nel contempo a JD di mantenere un certo fattore di sicurezza. Inoltre, JD Finance può anche erogare prestiti ai commercianti. Analizzando i big data, è possibile determinare se i commercianti hanno diritto a prestiti e quanto possono prendere in prestito. I prestiti possono essere approvati in tre minuti, aiutando i commercianti a operare meglio su JD.

I big data accurati ottimizzano l'esperienza utente

L'enorme volume di big data di per sé fornisce alle aziende sufficienti parametri di riferimento, ma per implementare questi dati nei servizi effettivi è necessaria un'analisi dei dati che renda i big data precisi.

Prendendo ad esempio l'ottimizzazione dei percorsi di consegna dell'e-commerce, durante il periodo del "Doppio Undici", la distanza percorsa da alcuni addetti al magazzino era quasi la stessa di quella di un maratoneta. Per questo motivo era fondamentale pianificare meglio il percorso. In oltre 100 magazzini di piccole e medie dimensioni, JD.com ha utilizzato l'analisi dei big data per creare algoritmi specifici, che hanno ridotto il tempo di prelievo di un singolo articolo da 22 a 16 secondi.

Inoltre, molti aspetti del processo di distribuzione, come ad esempio il trasporto dei veicoli, richiedono anche l'analisi dei big data. JD utilizza una logistica intelligente per selezionare i migliori percorsi di consegna, aumentare i tassi di utilizzo dei veicoli e ridurre i tassi di guida a vuoto. L'analisi dei big data, comprese le condizioni meteorologiche, viene utilizzata per ottimizzare i percorsi di consegna, con l'obiettivo di consegnare i beni agli utenti il ​​più rapidamente possibile.

Prima ancora che i beni vengano venduti, i big data accurati costituiscono il supporto per un'esperienza di acquisto personalizzata. JD.com sta ora sviluppando il concetto di negozio intelligente. Tutto si basa sulla comprensione degli utenti e su giudizi accurati basati sui ritratti degli utenti. Da un certo punto di vista, la base affinché i big data possano generare davvero valore è disporre di ritratti degli utenti molto accurati ed eliminare i conflitti nelle informazioni dei dati. Il fulcro dell'analisi dei big data è l'identificazione accurata degli utenti.

Zhang Chen ha sottolineato che, rispetto ad altre aziende, JD.com dispone dei dati sulla catena del valore più completi, accurati e più estesi nell'e-commerce cinese. Mentre i big data precisi ottimizzano l'esperienza utente, JD.com aprirà gradualmente anche i big data e i servizi cloud per creare maggiore valore con i partner.

Il numero di varianti del Go supera il numero di atomi nell'universo e AlphaGo ha cambiato la visione del Go da parte dell'umanità con una sola mossa. I big data di JD richiedono l'utilizzo di 10.000 server e hanno promosso l'esperienza di e-commerce di decine di milioni di utenti JD, dalle cambiali alla logistica intelligente. In questo senso, JD è più vicino a noi e ha un futuro più immaginabile.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.