千人一面到千人千面，新零售人货场的AI推荐

　　“很多人都觉得双11是那一天的事，但实际上不仅仅对阿里巴巴集团，对商家而言双11不是一天的时间，可能是数月甚至半年一年的事情，很多商家很有可能在今天就开始考虑明年双11要做哪些事情了。”阿里云智能计算平台事业部研究员关涛(花名：观涛)指出。

　　这个消费购物盛宴需要准备的太多了，在新零售里常讲人、货、场，消费者面对琳琅满目的商品，希望在双11当天或者预热的时候看到自己的喜欢的风格、品类等更适合自己的商品，商家希望知道什么是流行款，如何备货，后面还牵涉到物流与供应链，需要提前规划仓储和物流。这些是是千万级别的商品和十亿计的消费者规划问题，人力无法完成，背后的力量是大数据和AI。

　　关涛认为双11的挑战从商务侧来看是商品和消费者最优化匹配的问题，技术层面是大数据和AI能力的挑战。

　　身边的朋友和你一起打开淘宝讨论双11时，会发现两个人的界面并不一样。做到这些淘宝也经历了一个过程，据悉，2010年之前打开淘宝界面都一样，2013年开始做千人千面，不同人的打开界面不一样，而到了2019年不仅可以实现千人千面，甚至同一件商品会有上千种不同的视频封面，把音频和视频的元素整合进了推荐系统里。

　　另外，据关涛介绍今年双11阿里飞天大数据平台提供了Flink实时计算能力，为商家、消费者实时的反馈建议。比如，双11当天虽然很多商家有自己的促销计划，有自己的爆款和备货准备，但是双11当天瞬息万变，商家有非常多实时计算的需求。阿里实时计算系统支持商家商业决策，关涛介绍系统可以提醒商家主推款商品卖得太快，建议调整主推款，或者提醒商家主推款售卖情况在整个行业角度上来看没有达到预期，鼓励商家发一些优惠券，而这些决策建议都是实时计算的结果和AI的预测结果。在阿里今年的数据统计中，去年双11中类似的实时推荐建议90%都会被商家采用。

　　以上是阿里大数据、AI技术在人货场的助力，不过不同于电商，传统零售业虽然已经在积极进行数字化转型，但是数据治理能力依然是参差不齐，从数据在线到智能化的道路上还需要更多探索。

文章来源： IT168企业级