Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе. Сетевое взаимодействие и анализ данных

Умный бизнес: необходимый выбор в эпоху сетей и данных

В наше время коренных переломов и трансформации мы с трудом понимаем, что ожидает в будущем. Чем меньше времени будет оставаться на осмысление ситуации, тем больше мы будем нуждаться в планировании на достаточно длительные периоды. Все тренды, которые мы сейчас наблюдаем, скорее всего, не только сохранятся в последующие десять лет, но и, весьма вероятно, будут связаны с крупными пертурбациями в ближайшие 20, 30 и даже 50 лет. Все то, что разворачивается сегодня перед нашими глазами, обозначает начало новой эпохи. Речь идет не только о сдвигах в экономической модели, а скорее о цивилизационных изменениях, которые ничуть не менее значимы, чем переход человечества от сельскохозяйственной к промышленной цивилизации. На фоне подобных резких перемен перед нами открывается масса возможностей и мы сталкиваемся со слишком большим числом вызовов.

Таблица 1.1 содержит рейтинг крупнейших компаний мира по рыночной капитализации в 1997, 2007 и 2017 гг. За этот короткий период в 20 лет только две компании остались в списке, одна из них – нефтяная компания ExxonMobil, вторая – Microsoft. Перед нами разворачиваются эпохальные перемены огромного масштаба, и наиболее значительный сдвиг произошел с 2007 по 2017 г., когда всего за десять лет восемь из десяти компаний в рейтинге вошли в него впервые. Шесть из этих новичков – интернет-компании, о которых десять лет назад никто практически ничего не слышал, но сегодня они являются ведущими мировыми лидерами с рыночной капитализацией не менее $500 млрд. Как эти капитаны индустрии добились таких результатов?

Я считаю, что причина успеха этих компаний – инновации на трех основных направлениях. Эти организации добились крупных прорывов по крайней мере на двух из них (см. рис. 1.1).

Первое направление – выход в онлайн. В сетевую эпоху подключение к сети и присутствие в ней являются наиболее важными факторами. Только подключившись к интернету, мы получаем доступ ко всем его преимуществам. Отсутствие связи с интернетом обрекает нас на все большее дистанцирование от мира. Только понимание того, как отразить материальный мир в виртуальном пространстве интернета, обеспечивает нам прочную почву под ногами в эту эпоху. Именно это позволяет Microsoft в течение 20 лет сохранять лидерские позиции в рейтингах.

Самые ранние успехи Microsoft, конечно же, связаны с созданной в эпоху ИТ ОС Windows. Однако в 1996 г. Билл Гейтс принял важное решение о продвижении браузера Internet Explorer и в итоге выиграл в тяжелой борьбе, захватив для Microsoft позиции в самой важной сфере сетевой эпохи для ПК – браузерах. На этой основе компания смогла представить огромное количество продуктов, в том числе поисковые услуги. Если мы исходим из того, что Microsoft прочно обосновалась в области поисковых систем, захватив позиции в сфере браузеров, то Apple стала тем колоссом, которого мы видим сегодня, в силу того, что именно эта компания положила начало эпохе мобильного интернета. Смартфон iPhone стал стандартом аппаратного обеспечения нашей эпохи, App Store задал способ получения доступа к приложениям и сервисам, операционная система iOS по своей сути подпадает под понятие экосистемы. Отталкиваясь от этой основы, Apple также внедряла ряд умных сервисов. Иными словами, сейчас Apple – образцовая компания, успешно собравшая в единое целое технические средства, ПО, сервисы и экосистему. На этом фундаменте и была выстроена мобильная интернетизация всего мира.

Второе направление – интеллектуализация. Генеральный директор Google Эрик Шмидт заметил, что мы живем в эпоху данных, эпоху алгоритмов. Никто из лидеров бизнеса не будет опровергать это суждение. Данные и алгоритмы являются базовыми элементами интеллектуализации. Успех Google можно связать с ростом интеллектуализации бизнес-сферы в целом. Поисковики – это составная часть интеллектуального сервиса, который в первую очередь и находит широкое коммерческое применение. Любой из нас может, введя в поисковую строку соответствующее ключевое слово, заставить копилку знаний человечества работать на себя и буквально за одно мгновение получить необходимую информацию. Этот фантастический прорыв мы сегодня воспринимаем как некое чудо. Однако именно умный бизнес может совершать такие прорывы, и в главе 4 я подробно рассмотрю причины этого.

Помимо поисковиков, интеллектуальные сервисы имеют еще один основополагающий элемент: персонализированные рекомендации. Amazon можно назвать первооткрывателем в этой сфере, и именно рекомендации стали основой для невероятного прорыва компании в области маркетинга. Еще одно важное достижение Amazon связано с выведением в онлайн всех процессов розничной торговли и логистики. Это в значительной мере повысило эффективность работы.

Если мы называем Amazon первопроходцем в области рекомендаций, то Tencent и Facebook следует признать компаниями, которые ушли дальше всех в сфере интернетизации социальных контактов. Таким образом, мы подошли к третьему элементу, о котором я хотел бы поговорить.

Третье направление – интернетизация. Высокие доходы от рекламной платформы Google формируются на базе высокоэффективной экосистемы, которая включает в себя множество небольших рекламодателей и огромное число сайтов. В равной мере успехи Facebook за последние годы связаны с прорывами в области рекламных технологий. Alibaba и в особенности Taobao трансформировали сетевое взаимодействие и интеллектуализацию в тесно связанные и взаимодополняющие элементы единой экосистемы.

Мы видим, что самые успешные интернет-компании наших дней на основе выхода в онлайн добились больших прорывов в сферах интернетизации и интеллектуализации. Это простая, но эффективная основа для дальнейшего анализа.

Интернет-компании, которые продемонстрировали сравнительно быстрое развитие в Китае, добились успеха на этих трех направлениях перед тем, как закрепить за собой лидерские позиции в определенных областях. Jinri Toutiao – китайское новостное мобильное приложение – идет по пути интеллектуализации, трансформировавшись из традиционной платформы для поиска информации в платформу предоставления рекомендаций по контенту и прочно обосновавшись в этой сфере, что обеспечило ресурсу бурное развитие в последние годы. Didi выполнила вывод в онлайн услуг по заказу машин. Конечно же, предпосылкой для этого стало массовое распространение смартфонов. Наличие на телефонах функции геолокации позволяет четко фиксировать местоположение человека, что и дало возможность Didi осуществить интернетизацию своих услуг, оптимизировать их за счет алгоритмов, стать платформой интеллектуальных сервисов и добиться успеха. Meituan, с одной стороны, вывела в онлайн традиционные бытовые услуги, с другой – занимается формированием сети взаимодействия по данным услугам.

Обозначенную мной группу репрезентативных интернет-компаний я суммарно обозначаю как «умный бизнес», что связано с наличием у них общих черт, которые отсутствуют у традиционных компаний.

Пользователи этих интернет-компаний исчисляются миллиардами. Полномасштабное использование преимуществ интернета и алгоритмов позволяет компаниям при исключительно низких издержках обслуживать в реальном времени огромное множество пользователей. Именно это позволило данным компаниям достигнуть существующих масштабов, прибыли и рыночной капитализации.

Это важная черта умного бизнеса. Поиск по запросам предполагает точное выведение информации по каждому вводимому пользователем ключевому слову. Кроме того, история запросов пользователя и его определенные особенности позволяют сформировать поисковую систему, заточенную под каждого. Taobao воспользовалась стремительным прорывом последних лет в технологиях ИИ для учета особенностей огромного числа пользователей и создания для каждого из них различных страниц. Taobao также в реальном времени производит обновления. По завершении пользователем просмотра определенных товаров и повторного входа в систему он работает с уже оптимизированной исходя из его данных и запросов платформой. Эти многочисленные индивидуализированные сервисы были немыслимы в промышленную эпоху.

Что еще более важно, эти компании уже в значительной мере опираются в области предоставления услуг на машины и механизмы. Исходя из ускоренного развития технологий ИИ за последние 20 лет, машины в отдельных сферах характеризуются значительной степенью обучаемости, то есть они также прошли через определенную интеллектуализацию и могут в быстром режиме обучаться, демонстрируя в отдельных случаях более высокие по сравнению с людьми показатели. Именно поэтому мы наблюдаем стремительный рост этих компаний с точки зрения как эффективности предоставления услуг, так и удовлетворенности пользователей качеством этих услуг.

Поиск ответа на вопрос, почему компании, оказавшиеся в центре нашего внимания, смогли реализовать указанные направления на деле, и является ключевым для данной книги.

Вне всяких сомнений, новаторство этих бизнесов в первую очередь связано с важными технологическими нововведениями. Практически все эти первопроходцы были компаниями, в которых технологии играли принципиальное значение. Все они воспользовались передовыми сетевыми технологиями и алгоритмами для того, чтобы изменить логику и правила ведения бизнеса в целом. Тем самым они пошатнули эффективность моделей бизнеса, которые были предложены в промышленную эпоху.

Можно сделать прогноз, что умный бизнес в течение продолжительного времени станет, подобно несокрушимому танку, давить своими гусеницами покрывшиеся пылью представления людей о том, что есть бизнес. Перед лицом такого мощного наступления традиционный бизнес, несомненно, будет выглядеть проигравшей стороной. Уже сейчас мы сталкиваемся с осознанием того, что, в сущности, представляет собой умный бизнес и каковы тренды его развития…

Двойная спираль сетевого взаимодействия + анализа данных

Раз уж эпоха умного бизнеса неудержимо надвигается на нас, то мы, давая себе возможность горько вздыхать по поводу постоянных изменений всего вокруг и предаваться мечтам по поводу смены эпох, должны собраться с силами и, отказавшись от устаревшего, развивать новое. Только так у нас будет возможность стать частью большой волны интеллектуализации. Итак, что представляет собой умный бизнес с точки зрения структуры?

Если кратко, то двумя наиболее важными составными частями умного бизнеса являются сетевое взаимодействие и анализ данных (см. рис. 1.2). Эти два элемента различны по своей сути, но дополняют друг друга: сетевое взаимодействие стимулирует развитие анализа данных, а анализ данных становится неотъемлемым помощником в расширении сетевого взаимодействия. Таким образом и формируется двойная спираль умного бизнеса. Здесь можно провести аналогию с прогрессом человечества: издавна сложилось, что умственные устремления каждого из нас по отдельности имеют ограниченный эффект, однако за счет взаимодействия общества мы добиваемся бурного развития, идя семимильными шагами вперед. В человеческой цивилизации ключевым элементом является не отдельный индивид, а растущие день ото дня возможности взаимодействия всего общества в целом. Это и есть самое важное преимущество нашей эпохи.

Под так называемым сетевым взаимодействием следует понимать разрешение специфических вопросов посредством масштабного взаимодействия в реальном времени множества действующих лиц. Прежде, желая решить какую-либо проблему, мы были вынуждены через предписания, бюрократические средства или рыночные механизмы подавать сигналы и производить необходимые регуляционные действия. Однако в наши дни требуемого результата чаще всего можно добиться через масштабное параллельное взаимодействие в реальном времени множества действующих лиц.

Обратимся к примерам. Начнем со всем знакомой, можно сказать слишком хорошо знакомой, «Википедии». Именно в связи с ее популярностью мы, возможно, не уделили должного внимания поразительному успеху платформы. «Википедия» – исключительно открытый ресурс для совместного формирования знания. В принципе, любой человек может внести свою лепту, оставив на страницах «Википедии» собственные мысли. Однако, с другой стороны, если мы имеем право редактировать любую статью, то можем и злонамеренно ухудшить ее. У «Википедии», конечно же, есть функция восстановления контента в один клик, и если вы как автор полагаете, что первоначальный вариант был более корректным, то его можно восстановить.

Вопреки ожиданиям, именно подобные простые инструменты и правила взаимодействия позволяют нам в реальном времени формировать комплексный, колоссальный информационный онлайн-ресурс в отсутствие некоего центрального авторитета и традиционных механизмов предписаний. На составление во времена династии Мин[2] «Энциклопедии Юнлэ» – самой крупной из составленных с начала истории Китая энциклопедий – всем ученым академии Ханьлинь[3] потребовалось шесть лет.

Еще один известный всем пример – Taobao. Taobao не является ритейлером, платформа не имеет в своем распоряжении никаких товаров, а представляет собой экосферу для розничной торговли, это ресурс для привлеченных на платформу продавцов. Именно в связи с этим Taobao и смогла добиться столь многого. Одна из важных причин успеха заключается в том, что Taobao эволюционным образом трансформировалась в огромную платформу социализации и взаимодействия. В настоящее время даже самый небольшой новый продавец на ней может в онлайн-режиме поддерживать сотрудничество с несколькими сотнями поставщиков услуг. Все, что ему требуется, чтобы задействовать соответствующие данные и сервисы, – это API[4]. Эти сервисы могут включать в себя данные аккаунта в социальных сетях по аналогии с микроблогом Weibo, кабинета финансовых услуг Ant Financial, алгоритм работ (workflow) Wangwang и различные маркетинговые продукты. Таким образом, Taobao сама по себе представляет собой исключительно сложную сеть взаимодействия, огромной ценностью в которой становится социализация (см. рис. 1.3).

Я привожу эти два примера, чтобы показать, как предприятие, которое оказалось в тисках обычной логистической цепочки и вынуждено ограничивать себя реализацией линейных контактов, может произвести реструктуризацию на интернет-платформах и тем самым перейти на взаимодействие в режиме реального времени. Это первый шаг, который должна совершить любая компания, стремящаяся к построению умного бизнеса.

Теперь мы можем обратиться ко второму ключевому концепту в рамках умного бизнеса – анализу данных. Анализ данных по своей сути – это приход машин на смену человеку в процессе принятия решений. В этом прослеживается принципиальное отличие от BI[5]. На настоящий момент многие компании имеют собственные департаменты BI, которые производят анализ данных и оказывают поддержку в принятии решений. Основным заказчиком здесь выступает топ-менеджмент. Анализ данных же делает упор на то, чтобы управленческие решения принимались напрямую машинами. Например, каждый день на Taobao производят покупки более 100 млн человек. Каждый из клиентов просматривает различные товары. Обрабатывать подобный массив информации и принимать сложные управленческие решения под силу только машинам. Здесь весьма показателен вопрос: можете ли вы целиком передать функции сотрудников машинам? Если ответ положительный – вы совершите качественный скачок по направлению к умному бизнесу.

Конечно же, принципиальной предпосылкой для передачи ответственности за принятие решений машинам является наличие условий для этого: облачные вычисления, большие данные и алгоритмы. Облачные вычисления и большие данные в данном контексте дополняют друг друга: в отсутствие облачных вычислений мы не имеем возможности с низкими затратами хранить и обрабатывать огромный массив данных; в свою очередь, обработка больших данных и содержащихся в них запросов позволяет нам повышать требования к облачным вычислениям. Эти два элемента стимулируют постоянное ускоренное развитие всей индустрии данных. Тем не менее реальную ценность облачным вычислениям и большим данным придают стоящие за ними «мозги» – алгоритмы.

Строго говоря, алгоритмы нельзя назвать машинами, это продолжение человека, технологический процесс. Алгоритмы имитируют процесс мышления и деятельность человека, превращая абстракции в определенную модель. На основе математического подхода вырабатывается примерный протокол действий в данной конкретной модели, а затем при помощи компьютерного кода выполняется команда. Мы создаем машинный мозг. Алгоритмы трансформируют процесс мышления человека в определенной ситуации в модели и коды, которые понятны и доступны для исполнения машинами. Что касается уровня развития ИИ на настоящий момент, ИИ и человеческий мозг по-прежнему имеют множество различий. ИИ, исходя из огромного массива информации, постоянно обучается и оптимизирует решения, поэтому в отсутствие больших данных алгоритмы превращаются в бессмысленный набор символов.

Именно поэтому большие данные и алгоритмы лежат в основе машинного обучения. Сочетание этих двух элементов обеспечивает ускоренный режим оптимизации и итераций. Самое лучшее доказательство важности этих факторов – привлекшее всеобщее внимание в 2016 г. состязание между AlphaGo и Ли Седолем – профессионалом мирового уровня по игре в го. AlphaGo обладала большой вычислительной мощностью и высокой обучаемостью. Платформа смогла в ускоренные сроки изучить все имеющиеся в истории самоучители по игре в го и тем самым оптимизировать процесс игры. Эти возможности позволили программе быстро обыграть человека-соперника. Появившаяся вскоре после этого знаменательного события новая версия – AlphaGo Zero – оказалась еще более продвинутой и в определенном смысле предвосхитила будущие тренды. AlphaGo Zero в игре может обходиться без архивных материалов и самоучителей. Задействован алгоритм еще более высокого уровня. AlphaGo Zero скоро превзошла AlphaGo, и этот результат является косвенным доказательством наличия пространства для дальнейших прорывов в области алгоритмов.

Машинное обучение базируется на замкнутом цикле обратной связи, и Google здесь является лучшим примером. Когда выводятся результаты поиска, первый клик (а равно и отсутствие клика) у пользователя на странице фиксируется в реальном времени. Данные в дальнейшем обрабатываются алгоритмами. Это позволяет оптимизировать результаты не только поиска для конкретного пользователя, но и для любого человека, который производит поиск по соответствующим ключевым словам. Замкнутый цикл обратной связи в процессе машинного обучения должен быть неотъемлемой частью работы. Оставляемые пользователем данные должны применяться для машинного обучения – в этом и заключается цикл умного бизнеса. Поэтому в перспективе все компании будут представлять собой сервисные предприятия. Пользователь, по сути, нуждается именно в услугах, а не собственно в товаре. В будущем каждая компания будет обязана иметь интерфейс для взаимодействия в онлайне с клиентами. Мы можем сделать еще одно предположение: производители аппаратного обеспечения в дальнейшем, скорее всего, станут частью системы предоставления услуг. Иными словами, производство больше не будет выделяться в отдельное предприятие, а станет составным элементом замкнутого цикла поставки услуг или будет самостоятельно создавать каналы для 2C[6].

Для абсолютного большинства компаний в ближайшие десять лет наибольшие сложности будут связаны с формированием способов поставки товаров и услуг, выведением в онлайн офлайн-пользователей и установлением устойчивого взаимодействия. Только реализация всего этого позволит фиксировать в реальном времени обратную связь от пользователей и оптимизировать алгоритмы и услуги. Тот, кто первым замкнет этот цикл, и будет иметь наибольшие преимущества.

Концепция «обслуживание клиентов» является классическим примером в этом контексте. Для Alibaba в прошлом большую головную боль создавало наличие масштабного штата сотрудников, непосредственно занимавшихся обслуживанием клиентов. По мере расширения бизнеса из года в год приходилось добавлять одну-две тысячи вакансий именно на должности, связанные с обслуживанием клиентов. С 2015 г., когда мы начали проводить акции по случаю 11 ноября[7], мы внутри компании попробовали использовать ИИ, чтобы отдать обслуживание клиентов в ведение роботов. Испытания прошли успешно, и уже в 2016 г. мы обратились к девяти крупным компаниям с предложением воспользоваться автоматизированными программами для обслуживания клиентов. Мы в массовом порядке запустили соответствующие алгоритмы ко Дню холостяков – 2016. К 2017 г. уже 30 000 партнеров использовали наши ИИ-протоколы, которые мы назвали «Пчелками Али» (Ali Xiaomi).

Мы выявили для себя еще более интересный факт. Мы изначально беспокоились, что ИИ с течением времени будет заменять все больше людей, лишая их работы, однако в реальности оказалось, что использование ИИ привело к возникновению новой профессии, которую мы назвали «тренером ИИ». IQ «Пчелок Али», обучающихся исключительно на основе данных, на самом деле сопоставим с IQ ребенка пяти-шести лет. Мы начали готовить наиболее способных из наших сотрудников по обслуживанию клиентов к взаимодействию с автоматизированными системами для содействия их обучению. Эти «тренеры» получали самые высокие зарплаты среди специалистов в сфере обслуживания клиентов.

Не стоит беспокоиться, что ИИ превзойдет возможности человека. Органическое сочетание креативности человека и потенциала ИИ, вероятнее всего, и является еще одним наиболее важным трендом будущего.

Будущее уже наступило. В каком направлении держит путь умный бизнес?

За прошедшие 20 лет умный бизнес уже завершил обновление собственной управленческой модели и накопил достаточно сил. Были созданы динамичные компании, рыночная стоимость которых оценивается в триллионы долларов. В ближайшие десять лет можно ожидать бума умного бизнеса. Эти десять лет пронесутся так же быстро, как проплывающие в небе облака или стремительно движущиеся воды реки. Всего за десять лет существующий сегодня рынок изменится до неузнаваемости. Можно быть уверенным, что лидерами станут компании, которые понимают, что такое умный бизнес, и освоили обе части его двойной спирали.

В 2007 г. Alibaba оценивалась менее чем в $10 млрд, однако после того, как в конце этого года корпоративное подразделение корпорации в сфере B2B[8] провело IPO в Гонконге, рыночная капитализация Alibaba Group в целом подскочила до $20 млрд. Тогда Alibaba предложила своим сотрудникам следующие варианты на выбор: либо перевести 30 % имеющихся у них акций в акции B2B-подразделения, либо не продавать акции в ожидании повышения их цены, в частности в связи с развитием Taobao и Alipay. Абсолютное большинство сотрудников сделали выбор в пользу первой опции, выразив уверенность в быстром росте IPO компании и не сделав ставку на будущее Taobao. Аналогичная ситуация имела место и в 2012 г. Тогда финансовые возможности Alibaba перед IPO оценивались не выше $40 млрд. Компания снова предложила сотрудникам продать 30 % акций, и в целом сотрудники распродали их.