【WOT2018】孫林：テクノロジーが業界を変える。貝殻探しビジネスにおけるAIの応用

[51CTO.comより引用] 2018年5月18日〜19日、51CTO主催のグローバルソフトウェアおよび運用技術サミットが北京で開催されました。このサミットは、人工知能、ビッグデータ、モノのインターネット、ブロックチェーンなど12の核心的なホットトピックに焦点を当て、国内外から60人の第一線の専門家を集めています。これはハイエンドの技術の饗宴であり、トップクラスのIT技術者が学び、ネットワークを拡大するための見逃せないプラットフォームです。

「人工知能技術探究」セッションでは、北科不動産のシニアマネージャーである孫林氏が「北科不動産の業務における人工知能技術の応用」をテーマに素晴らしいプレゼンテーションを行いました。孫林氏は、連家は10年以上にわたって標準化されたサービス機能を構築しており、これらの機能を業界全体に公開したいと述べた。これは連家.comのアップグレード版であるBeike.comである。

北科不動産のシニアマネージャー、孫林氏

1. Beike Zhaofang が人工知能技術を導入できるのはなぜですか?

人工知能技術の実装は、アルゴリズム + ビッグデータ + コンピューティング + ドメインという ABCD の 4 つの要素と切り離せません。 Sun Lin 氏は、ABC は特定のシナリオで人工知能を実装するための必須条件であると考えています。現在の技術の発展から判断すると、ハードウェア、特に GPU の発展により、計算能力に大きな問題は発生していません。アルゴリズムに関しては、国内企業と海外企業の間に大きな差はありません。現段階では、人工知能技術はビッグデータに基づく知能です。最高のモデルであってもトレーニングにはビッグデータが必要なので、データがより重要になります。人工知能技術の実装に必要な条件はD、つまりビジネスとシナリオです。 Sun Lin 氏は、人工知能を実装できるかどうかは、その技術が業界に社会的価値と商業的価値をもたらすことができるかどうかにかかっていると考えています。

孫林氏は、連佳の人工知能技術の実装能力は次の2つの要素に依存すると述べました。

まず第一に、Lianjia には豊富なデータがあります。 Lianjia は 10 年以上にわたる事業展開の過程で、音声、テキスト、画像、ビデオなどのさまざまなデータ タイプを含む大量の構造化データと非構造化データを蓄積してきました。同時に、Lianjia は完全な製品閉ループ、独自の製品とトラフィックを持ち、継続的により多くのデータを生成でき、これらのデータはアルゴリズムの反復に役立ち、Beike 製品の継続的な最適化を促進します。

第二に、Lianjia には非常に適切な実装シナリオがあります。例えば、家を探すとき、ユーザーには家の検索と家の推薦という2つのニーズがあります。家を見つけた後も、家のタイプ、家の価格、頭金、ローンの方針などを理解する必要があり、これは知識の質問と回答のニーズです。家を決めた後も、オフラインでの長い署名プロセスが残っており、このプロセスでのリスクをどのように制御するかについても総合的に検討する必要があります。検索、推奨、質疑応答、リスク管理はすべて人工知能技術の典型的な応用シナリオです。

2. シェルのAI導入における3つの成果

1. 効率性の向上

Beike のインテリジェント アシスタント アプリケーションは、住宅探しのプロセスにおける検索、質疑応答、推奨事項に関するユーザーのニーズを満たすと同時に、仲介業者の作業効率も向上させます。 Sun Lin 氏は、物件数が多く、仲介業者の能力も異なるため、すべての物件の詳細を把握することは難しいと述べました。また、仲介業者がさまざまなシステムを検索して切り替えるには時間がかかります。ユーザーの待ち時間が長くなるほど、ユーザーエクスペリエンスは悪くなります。人工知能技術により、スマートアシスタントアプリケーションはユーザーのニーズの 70% をカバーしています。スマートアシスタントはまずユーザーの質問に対する回答をブローカーに推奨し、ブローカーは顧客に送信する前に簡単な編集を行うだけで済むため、問題のフィードバックにかかる時間が大幅に短縮されます。インテリジェント アシスタントはブローカーのサービス効率と品質を標準化し、ユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させます。

2. コスト削減

孫林氏は、人工知能技術のもう一つの目的は企業のコスト削減を支援することだと述べた。現在、Beike のインテリジェント顧客サービス製品の手作業への移行率は 10% 未満であり、これはブローカーからの質問 10 件のうち 9 件がインテリジェント顧客サービス製品によって自動的に解決できることを意味します。将来、連家はBeikeの機能を業界全体に開放し、全国の100万人のブローカーにサービスを提供して、業界の座席チームの数を減らし、業界の手動顧客サービスのコストを削減します。

3. リスクを管理する

Beike は業界のリスク管理にも役立ちます。 Lianjia のビジネス シナリオには、ブローカーと顧客が電話でコミュニケーションを取る必要があるオフライン シナリオが多くあり、音声品質の検査とビジネス チャンスの発見という 2 つの問題が関係しています。Beike Real Estate は音声品質の検査を通じて、毎日 4,000 時間以上の音声データを分析、検査、およびリスク管理し、ブローカーのサービス品質をテストして潜在的なビジネス チャンスを選別しています。

3. 北家不動産が実践するAI技術の応用シナリオ

住宅の購入や賃貸のプロセスには、住宅の検索、住宅に関する情報の問い合わせ、住宅の内覧の手配、購入プロセスが含まれます。これには、検索システム、質疑応答システム、推奨システム、対話システムなど、さまざまなテクノロジーが関係します。インテリジェントシステムは、知識や情報の取得のハードルを下げるだけでなく、サービスの効率と品質を向上させる必要があります。つまり、基礎となる知識ベースと知識グラフは十分に包括的かつ正確でなければならず、技術システムは十分に健全でなければなりません。

Beike.comのシステムアーキテクチャ

ビジネスプロセス: ユーザー (左)、ブローカー (右)

知識システムを構築するにはどうすればよいでしょうか?

Beike Real Estate は、知識の出所、管理者、管理方法という 3 つの側面から知識システムを構築しています。知識のソースは、財務要件、ブローカーの品質基準、UGC 知識、インターネット知識など、内部知識と外部知識に分けられます。内部の知識は正確性を確保するために制作部門によって管理され、外部から取得した知識はクラウドソーシングのメカニズムを通じて検証されます。ナレッジマネジメントの観点から、音声や画像などの非構造化データは、分類とラベル付けによって整理されます。知識が整理された後、Beike Real Estateはクラウドソーシングシステムを通じて知識を運用し、知識の正確性を確保するための知識管理システムを設計します。このシステムの機能には、知識の入力、検索、クラウドソーシング、配布、サンプリングメカニズムが含まれます。さらに、データマイニングを使用して知識の不足を補います。この2つの方法を使用して、知識の正確性と完全性を確保します。孫林氏は、現在、Beike はナレッジグラフを通じて数億の不動産辞書を整理しており、それぞれのナレッジにはそれを管理するメンテナンス担当者が配置されていると紹介しました。

アプリケーションシステムを構築するには？

知識が得られたら、それをユーザーが利用できるようにするためのアプリケーション システムを構築する必要があります。数年にわたる蓄積を経て、Lianjia はすでに 1 億回以上の会話情報を保有しており、Beike の会話システムの構築に役立ちます。完全なダイアログ システムには、ASR、SLU、DST、ダイアログ ポリシー、NLG、TTS の 6 つのモジュールが含まれます。

認証システムのアーキテクチャ設計

Beike の対話システムのアーキテクチャには、Web アクセス層、中央制御、意味理解、対話管理、セッション ストレージ サービス、検索、質疑応答、推奨などのモジュールが含まれます。このうち、中央制御は、Web アクセス層からユーザーの要求を受け取り、セッション ストレージ サービスから取得したユーザーの複数ラウンドの会話履歴を意味理解および対話モジュールに送信してユーザーのニーズを理解し、検索、質疑応答、推奨などのサービスを呼び出してユーザーのニーズを満たします。同時に、トラフィック実験プラットフォームを通じてトラフィックを分割し、各アルゴリズムモジュールでA/Bテスト実験を実行し、指標プラットフォーム上に確立された指標を通じて効果を回収し、アルゴリズムの品質を検証するなど、システムの効果を継続的に最適化するための完全なシステムが構築されています。同時に、北科不動産では毎日何億件もの検索が行われており、サービスの安定性を確保するためには、完全なサービス監視システムも必要です。また、北科不動産にはシステムに介入できる手動介入システムもあります。

その後、孫林氏は講演の中で、住宅検索システムと知識質疑応答システムの主なアーキテクチャと、コアモジュールのアルゴリズムを紹介しました。

住宅検索システム

住宅検索システムの主なアーキテクチャ

Beike の住宅検索システムは、統一ゲートウェイを介して Lianjia のすべてのビジネス データを接続し、分散ストレージ エンジンに保存します。ユーザーのクエリが届くと、クエリ エラーの修正、書き換え、分類、理解の各モジュールを経て、ユーザーの意図を分析し、エンジンからデータを呼び出します。リコールデータは、ランク付け学習モデルや深層強化学習などの技術を使用して再ランク付けされます。同時に、システムには、さまざまな強力な操作ルールのソート要件を満たすことができる柔軟な戦略介入メカニズムがあります。

意図理解と想起戦略

意図の理解

住宅検索システムには、主に意図理解とリコール戦略という 2 つの側面があります。まず、意図理解という点では、ルールシステムや機械学習モデルなど、さまざまな手段を使って意図を理解します。ルールシステムは、システムのコールドスタート問題を解決します。コールドスタートフェーズで大量のデータを蓄積した後、CNNやLSTM-CRFなどの方法を使用して、意図の分類とエンティティの認識を実行できます。同時に、半教師あり学習メカニズムを使用して、システムモデルの継続的な反復を保証します。

住宅品質評価

次に、リコール モジュールがあり、リコール前に材料の品質を評価する必要があります。マテリアルスコアには2つのカテゴリがあります。1つは、家の部屋の向き、南北に透けて見えるかどうかなど、家の物理的特性の静的スコアリングです。これらの静的特性は家のDNAに分類されます。もう1つは、家の閲覧数や推奨数など、家の行動スコアです。このタイプの機能については、LSTMなどの時系列モデルやその他のテクノロジーを使用して、トランザクション属性やGMV変換などの実際の属性を特徴付け、最終的に家の品質スコアを取得できます。

知識質問応答システム

知識質問応答システムのアーキテクチャ

Knowledge QuestionとHouse Searchの構造はほぼ同じで、図の緑色の部分が違いです。家探しは構造化されたクエリタスクであるのに対し、質問への回答は非構造化クエリタスクです。キーワード検索に基づく従来の質問応答システムでは、クエリのセグメンテーション、同義語のマイニング、およびキャンパスのさまざまな略語などの略語のマイニングと書き換えが必要です。この問題を解決するために、Beike はリコールにベクトル化されたアプローチを使用しようとしました。まず、埋め込み技術を使用して、素材の知識をベクトル化された方法で保存し、ベクトル化されたインデックスを確立しました。新しいユーザーのクエリが届くと、そのクエリはベクトル化され、近似最近傍アルゴリズムを使用して呼び出されます。ディープ セマンティック マッチングなどのディープラーニング テクノロジを使用して、クエリと知識の間のセマンティック マッチングを実行し、呼び出しの多様性を確保します。

4. シェルにおけるAIの将来に期待

AI技術はBeikeとLianjiaに導入され、効率性とサービス品質の向上だけでなく、コストの削減とリスクの抑制にも役立っています。孫林氏は、AIのベストプラクティスは製品、技術、運用の三位一体でなければならないと強調した。技術に加えて、完全な知識製品セットと健全な運用システムによってサポートされなければならない。過去1年間、連佳から北家へのアップグレードから、AIのエンパワーメントは連佳の製品チェーンを変えました。将来、北家と連佳は人々が「暮らす」ための入り口となり、購入、レンタル、装飾、不動産など、さまざまな体験を人々に提供したいと考えています。最後に、孫林氏は「野生の森は十分な春の雨を受け、新しい竹の芽が龍のひなに芽生える」という言葉を引用して締めくくった。彼は、連佳には豊富なデータと適切なシナリオがあると信じており、AI技術が連佳のプラットフォーム上で成長し続け、大きな発展を遂げることを期待している。

上記内容は、WOT2018グローバルソフトウェアおよび運用技術サミットにおける北科不動産シニアマネージャーの孫林氏の講演を基に51CTO記者がまとめたものです。WOTの詳細については、.comをご覧ください。

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