WOT2018 孫林：連佳は人工知能技術の応用の原理と技術を探る

[51CTO.com からのオリジナル記事] 7 年間の努力と見事な変貌。 2012年以降、6年連続で15回のサミットを開催し、多数の技術専門家を集め、幅広い視野を持ち、経験を選択的に活用し、知見を蓄積し、凝縮した形で公開しています。 2018 WOT グローバルソフトウェアおよび運用テクノロジーサミットがスタートしました。12 のコアホットスポットに焦点を当て、国内外から 60 人の第一線の専門家を集めてハイエンドのテクノロジーの饗宴を繰り広げます。

AIは世界中で人気があり、さまざまなサブセクターで繁栄しています

過去2年間で、人工知能技術は飛躍的な進歩を遂げました。AIという言葉は世界中で人気を博し、最もホットな技術となりました。多くのサブセクターもAI技術を自社のビジネスと組み合わせ、将来を見据えた探求を行い、一定の進歩を遂げています。例えば、音声認識と音声合成技術はナビゲーション製品、電話カスタマーサービスなどの分野で広く使用されています。顔認識技術はモバイル決済、AR、ビューティーカメラ、セキュリティ分野で使用されています。画像分類技術は医療画像分析で使用されています。SLAM技術に基づく掃除ロボット、自動運転、無人バス、機械翻訳などの製品はすべて、人工知能技術の応用の典型的なシナリオです。さらに、人々が毎日使用する検索エンジン、Toutiaoなどのニュースフィード製品、電子商取引小売分野におけるパーソナライズされた推奨事項、インテリジェントカスタマーサービスロボットはすべて、人工知能技術が常に私たちの周りに存在していることを示しています。

上記の分野以外にも、音声アシスタント、育児ロボット、チャットロボットなど、産業分野での人工知能の新たな試みがいくつかありますが、それらはCエンドユーザーを直接対象としており、従来の基礎業務の蓄積がないため、ユーザーエクスペリエンスが満足のいくものではなく、入出力比率も高くなく、まだ探索段階にあります。さらに、適切な実装シナリオが見つからないことも、テクノロジーとビジネスを推進および適用できない主な理由です。

連佳のビジネスにおける人工知能技術の応用

人工知能技術の実装における現在の困難は何ですか?人工知能技術のビジネスアプリケーションシナリオを選択するにはどうすればよいでしょうか?実施計画を策定する際にはどのような原則に従うべきでしょうか?上記の問題に応えて、「人工知能技術探究」セッションでは、Lianjia.comデータインテリジェンス部門のシニアマネージャーであるSun Linが「Lianjiaのビジネスにおける人工知能技術の応用」と題する基調講演を参加者に行い、人工知能分野におけるLianjiaの実践的な実装を共有します。会議に先立ち、51CTO記者は特別に孫林氏を招待し、会議前インタビューを実施しました。今号の興味深い内容を少しだけ覗いてみましょう！

孫林氏は、ハードウェアとディープラーニング技術の急速な発展により、近年、人工知能技術は音声と画像という2つの分野で大きな進歩を遂げ、音声認識と顔認識の精度が大幅に向上したと述べた。全体的に、人工知能技術は特定の産業分野と結びつき、基本的なアプリケーションの実装がより成熟しており、ツールベースおよびコンポーネントベースの形式を示しています。彼は、現在成功しているビジネスモデルには、膨大な業界データの蓄積、収益性の高い事業運営、成熟した2C製品、基礎となるAI技術サポートを提供するメーカーとの協力など、いくつかの共通の特徴があると述べました。同氏は次のように説明した。「これは基本的に、現在の人工知能技術がまだ知覚知能の段階にあるためです。ビッグデータに基づいており、意思決定能力を持たない弱い人工知能です。ナレッジグラフや深層強化学習などの技術のさらなる発展に期待する必要があります。」

Lianjia.com データインテリジェンス部門シニアマネージャー、Sun Lin 氏

人工知能技術の実装のための4つの要素

人工知能技術の実装は、ABCD の 4 つの要素と切り離せません。つまり、アルゴリズム + ビッグデータ + コンピューティング + ドメインです。現在の技術開発から判断すると、ハードウェア、特に GPU の開発により、コンピューティングにはそれほど多くの問題は発生していません。アルゴリズムに関しては、現時点では国内企業と海外企業の間に大きな差はありません。孫林氏は、現在の人工知能技術はビッグデータ知能に基づいているため、データが鍵となると考えています。

孫林氏は、現在、データとフィールドが人工知能技術の実装にとって最も重要な2つの要素であると述べました。人工知能技術を実装するには、まず、製品データの完全な閉ループ、製品を通じてデータを生成し、データフィードバックアルゴリズムの反復を通じて製品エクスペリエンスを最適化する必要があります。次に、データは現場の知識データです。インテリジェントな顧客サービスのシナリオを例にとると、最も重要なことは、ドメイン知識ベース、ドメイン知識グラフ、および知識の生成、処理、消費の完全な閉ループを持つことです。さらに、業界における技術革新は、商業的本質に立ち返る必要があります。低い投入産出比率と間違ったビジネスシナリオでの試みは、最終的に良い結果を達成できないでしょう。同時に、企業は人工知能技術を導入する際に、人工知能技術がビジネス運営にどのような価値をもたらすのか、つまり、企業の収益増加、コスト削減、リスク抑制などに役立つのかを慎重に検討する必要があります。さらに、企業は投入産出比率を把握し、商業プロジェクトを研究プロジェクトと間違えず、限界効果を考慮する必要もあります。

人工知能技術がすべてのリンクのコンバージョン率を向上

不動産サービス業界における人工知能技術の応用はまだ初期段階にあり、そのほとんどは従来の検索技術に基づいて住宅検索機能を提供していると報告されています。 Lianjia が人工知能技術を使用して実際のビジネス問題を解決する場合、実装シナリオを選択する際に主に次の要素を考慮します。1 つ目は、このビジネスで比較的豊富な履歴データが蓄積されているかどうか、2 つ目は、人工知能技術がビジネスの収益を増やし、コストを削減し、リスクを抑制できるかどうか、3 つ目は、入出力比率を測定することです。

孫林氏は「O2O企業として、連家のプラットフォームはユーザー、仲介業者、住宅を結び付けることができます。ビジネスの観点から見ると、当社の取引チェーンはコンバージョンファネルとして要約できます。これは、潜在顧客→住宅探し→仲介業者への相談→委託→内覧→取引というシンプルなステップで構成されています。したがって、当社の最も重要な目標は、各リンクのコンバージョン率を向上させることです」と述べた。住宅購入者にとって、連家の目標は、適切な住宅を迅速に見つけ、住宅購入の知識を習得できるようにすることです。仲介業者にとって、連家の目標は、より多くのより良いビジネスチャンスを獲得し、サービス能力を向上させることです。

オープンソース＋コスト削減という2つの側面からアプリケーションシナリオを検討する

Lianjia は、人工知能技術の応用シナリオを選択する際に、収益の増加とコストの削減という 2 つの側面に主に焦点を当てています。

オープンソースの主な目的は、コンバージョンファネルを改善することです。最初のコンバージョンファネルでは、Lianjiaプラットフォームは人工知能技術を使用して、より優れた住宅検索体験を提供し、ユーザーがより早く満足のいく住宅を見つけられるようにします。2番目のコンバージョンファネルでは、Lianjiaプラットフォームはブローカーにインテリジェントアシスタントサービスを提供して、ブローカーの知識、質疑応答スキル、住宅の推奨、会話ガイダンススキルの向上を支援し、顧客とブローカーが迅速に信頼関係を構築できるようにし、ビジネスチャンスのコンバージョン率を向上させます。

コスト削減の主な目標は、ブローカーへのサービス提供コストを節約することです。 Lianjia には、ブローカーにサービスに関する相談やポリシーのトレーニングを提供するための専用の電話カスタマーサービスチームと大規模なオフラインサービスチームがあります。長期にわたるサービス提供の過程で、Lianjia は音声データ、ソリューション、質疑応答の知識など、豊富なデータを蓄積してきました。同時に、LianjiaのビジネスがS2Bビジネスモデルに転換するにつれて、Lianjiaは業界全体のブローカーにプラットフォームレベルの標準化されたサービスを提供したいと考えています。したがって、インテリジェントな顧客サービステクノロジーの適用により、必然的に業界全体のブローカーにさらに標準化されたサービスを提供すると同時に、会社の莫大な人件費を節約できます。

実施計画を策定する際には、4つの基本原則に従う必要がある。

まず、目標設定は会社の戦略的発展と一致している必要があります。

第二に、明確かつ定量化可能な評価指標システムを確立する必要がある。

3 番目に、完全な製品データのクローズドループを確立する必要があります。

最後に、チームは責任と能力の境界を明確に定義し、お互いの強みと主体的な取り組みを最大限に発揮し、目標を達成するために協力する必要があります。

人工知能技術が連佳で初期成果を達成

現在、Lianjiaのさまざまな実装シナリオは着実に前進しています。連佳のインテリジェント顧客サービスは杭州と大連で2か月以上試験運用されており、転送率と労働効率比の面で期待に応えています。連佳は天津と北京でこの製品をさらに宣伝し、年内に全国展開したいと考えていることが明らかになった。スマートアシスタントはすでにLianjia APPのIMでグレースケールテスト中です。Sun Lin氏は、今年中にチャット会話の20％をカバーし、委任率を10％向上させたいと考えています。インテリジェント検索事業の指標システムとデータクローズドループが完成し、CTRやNDCGなどのユーザー製品指標に加え、CVRなどの指標も検索指標システムに組み込んでおり、ビジネスチャンスの転換率や転送率のさらなる向上が期待されています。

5月18日から19日まで、世界で最も注目されるIT技術の饗宴が北京セントラルJWマリオットホテルで開催されます。

2018 WOT グローバルソフトウェアおよび運用テクノロジーサミットは、新しいアイデアを発見し、最新の考えを探り、ネットワークを拡大するための重要なプラットフォームとなることは間違いありません。

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講師プロフィール:

Sun Lin 氏はハルビン工業大学で自然言語処理を専攻して卒業し、現在は Lianjia.com のデータインテリジェンス部門のシニアマネージャーを務めています。彼は、テンセントと360で自然言語処理技術の専門家として勤務し、自然言語処理、検索、質疑応答、インテリジェント対話の研究開発に従事しました。研究分野は情報抽出、インテリジェント質疑応答、インテリジェント対話、ディープラーニングなど。インテリジェント質疑応答システム、360インテリジェント対話ロボットプラットフォームなどを主宰し、実装。彼は2017年にLianjiaに入社し、Lianjiaのスマート検索、スマートカスタマーサービス、ナレッジグラフなどの担当を務めています。

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