5月9日消息，在618前夕，京東時(shí)尚生活事業(yè)群總裁胡勝利今日宣布，京東時(shí)尚事業(yè)部將推出首個(gè)商家分層與激勵(lì)方案，并在女裝和童裝品類試運(yùn)行。京東時(shí)尚將根據(jù)商家的開店時(shí)長、品類特征、品牌屬性、運(yùn)營模式等維度，對(duì)商家進(jìn)行賽道劃分，并對(duì)每個(gè)賽道商家制定專屬激勵(lì)政策。這也是京東首次使用AI和智慧算法實(shí)現(xiàn)商家分層。胡勝利還稱，基于自創(chuàng)的賽馬排名獎(jiǎng)勵(lì)規(guī)則，京東時(shí)尚推出了京東站內(nèi)歷史上力度最大商家激勵(lì)政策，商家可通過倍返廣告費(fèi)來獲得廣告費(fèi)折扣，最大返點(diǎn)力度可達(dá)到1折，有60%以上的優(yōu)質(zhì)商家可以獲得獎(jiǎng)勵(lì)，并且可以實(shí)現(xiàn)每月以虛擬金的方式充值至京準(zhǔn)通賬戶。在今天的2018年京東時(shí)尚事業(yè)部戰(zhàn)略發(fā)布暨合作伙伴大會(huì)上，京東還宣布推出平臺(tái)生態(tài)、平臺(tái)運(yùn)營賦能、科技賦能、微信運(yùn)營賦能和全網(wǎng)流量生態(tài)五大核心策略，具體細(xì)節(jié)如下：在平臺(tái)生態(tài)方面，京東將通過加快商家賦能運(yùn)營能力的搭建，以及商家賦能系統(tǒng)的升級(jí)構(gòu)建一個(gè)健康并能幫助品牌成長的第三方平臺(tái)生態(tài)；在平臺(tái)運(yùn)營賦能方面，京東將通過流量賦能、工具賦能和場景賦能三大手段，利用千人千面、內(nèi)容營銷、小程序等營銷產(chǎn)品矩陣賦能時(shí)尚商家；在科技賦能方面，京東宣布成立時(shí)尚科技研究院，系統(tǒng)規(guī)劃AI、AR\VR、大數(shù)據(jù)、智慧供應(yīng)鏈、零售創(chuàng)新科技等新技術(shù)；在微信運(yùn)營賦能方面，京東通過為時(shí)尚品牌商搭建內(nèi)容社交、游戲社交、購物社交搭建三位一體的微信社交電商生態(tài)，并綜合小程序輕商城為時(shí)尚品牌搭建唯一由微信官方授權(quán)的社交流量與營銷工具平臺(tái)；在全網(wǎng)流量生態(tài)方面，京東將依托京X計(jì)劃，通過騰訊、今日頭條、百度、360、網(wǎng)易、搜狗、愛奇藝、搜狐、新浪9大媒體，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)用戶，再利用京準(zhǔn)通為時(shí)尚品牌實(shí)現(xiàn)流量精準(zhǔn)提純。胡勝利還在現(xiàn)場透露，京東目前正在針對(duì)第三方平臺(tái)生態(tài)啟動(dòng)數(shù)百項(xiàng)服務(wù)升級(jí)。例如，店鋪粉絲零距離項(xiàng)目能夠幫助商家打通商家店鋪和微信營銷平臺(tái)，幫助商家從粉絲觸達(dá)、粉絲沉淀轉(zhuǎn)化、新老客戶維護(hù)及二次營銷實(shí)現(xiàn)一站式管理。而對(duì)商品進(jìn)行SPU化改造項(xiàng)目能夠幫助商家提升搜索算法，優(yōu)化資源位運(yùn)營，同時(shí)減少商家操作工作量。在發(fā)布會(huì)上，京東提出了第三方平臺(tái)生態(tài)的三大價(jià)值主張：時(shí)效優(yōu)先和站外流量優(yōu)先的平臺(tái)流量價(jià)值主張；大數(shù)據(jù)與平臺(tái)共同篩選和品質(zhì)認(rèn)證公開透明化的平臺(tái)品質(zhì)價(jià)值主張；重點(diǎn)提升店鋪綜合服務(wù)能力的平臺(tái)服務(wù)價(jià)值主張。同時(shí)，唯品會(huì)副總裁孫格非也在現(xiàn)場宣布，唯品會(huì)將和京東在618大促期間聯(lián)合營銷。他介紹稱，2018年3月至今，唯品會(huì)在京東的旗艦店已經(jīng)獲得近五十萬粉絲關(guān)注，近千家品牌入駐，將繼續(xù)和京東來打通微信生態(tài)。獲悉，京東今天還與23區(qū)、LUCKYCHOUETTE、TOUS、KarlLagerfeld、PINKO、豪利時(shí)、CIGADesign等22家品牌商進(jìn)行了現(xiàn)場簽約。

據(jù)英國《星期日泰晤士報(bào)》報(bào)道，亞馬遜去年底曾嘗試收購英國高端連鎖超市Waitrose，但未能成功。該報(bào)援引消息人士的說法稱，亞馬遜特別項(xiàng)目副總裁艾杰·卡萬（AjayKavan）曾聯(lián)系Waitrose母公司、零售集團(tuán)JohnLewisPartnership的一名董事。報(bào)道稱，去年11月，JohnLewis的一名董事與亞馬遜進(jìn)行了數(shù)次“非正式”討論。不過，該公司董事長查理·梅菲爾德（CharlieMayfield）拒絕討論進(jìn)一步的并購事宜。梅菲爾德本周則否認(rèn)雙方有過這樣的接觸。他表示：“現(xiàn)在有各種猜測，但亞馬遜沒有就Waitrose的合作展開接觸，我也不認(rèn)為會(huì)有這樣的可能性?！鄙现埽闶蹣I(yè)曝出重磅消息。Sainsburys計(jì)劃以約100億美元的價(jià)格收購沃爾瑪旗下Asda。如果這筆交易獲得監(jiān)管部門的批準(zhǔn)，那么將誕生英國最大的超市公司。2017年年中，亞馬遜以134億美元的價(jià)格收購了美國高端連鎖超市全食超市。

5月3日消息，獲悉，“2018大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)峰會(huì)”明略數(shù)據(jù)、秒針系統(tǒng)創(chuàng)始人兼董事長吳明輝在會(huì)上表示：“面向AI的數(shù)據(jù)治理，是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)上，利用知識(shí)工程相關(guān)技術(shù)，對(duì)信息按知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行管理、分類和關(guān)聯(lián)，將龐大無序的信息進(jìn)一步治理為分類有序互相關(guān)聯(lián)的知識(shí)，最終形成行業(yè)知識(shí)圖譜?！皩?duì)于各行各業(yè)都在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，他認(rèn)為這三點(diǎn)是落地的關(guān)鍵：第一，要把行業(yè)的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行在線化，全部都連接到一起。第二，要把數(shù)據(jù)連接后做數(shù)據(jù)挖掘，做人類自己可以力所能及做的分析與研判。第三，當(dāng)我們做好了面向AI的數(shù)據(jù)治理，做好了數(shù)據(jù)挖掘，并且真正形成完整的閉環(huán)，才能實(shí)現(xiàn)人工智能落地。企業(yè)需要面對(duì)真正的人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合與融合。如果不面向人工智能的目標(biāo)提供數(shù)據(jù)的整合規(guī)劃，數(shù)據(jù)就有可能成為成本中心，沒有辦法真正的創(chuàng)造價(jià)值。人工智能背后需要數(shù)據(jù)，但光有數(shù)據(jù)產(chǎn)生不了任何價(jià)值。只有把數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)里形成最終的智能，賦能于行業(yè)里的每一個(gè)從業(yè)者才會(huì)產(chǎn)生價(jià)值。數(shù)據(jù)沒有價(jià)值，數(shù)據(jù)加上行業(yè)場景與認(rèn)知最后變成人工智能產(chǎn)生最終的賦能，它才會(huì)創(chuàng)造出價(jià)值，才會(huì)有意義。此外，他透露明略聚焦三個(gè)領(lǐng)域，安防、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)，將數(shù)據(jù)知識(shí)化存儲(chǔ)下來，通過很多規(guī)則與算法嫁接到人工智能的規(guī)則算法，形成人機(jī)同行時(shí)代的頂級(jí)知識(shí)體系，從而實(shí)現(xiàn)人工智能在企業(yè)的落地。以下是演講全文：數(shù)據(jù)應(yīng)該是企業(yè)的核心資產(chǎn)，而不是成本中心各位來賓，大家下午好！很榮幸今天到現(xiàn)場與大家分享關(guān)于人工智能和大數(shù)據(jù)的思考。我經(jīng)營兩家企業(yè)級(jí)服務(wù)公司，看到很多企業(yè)講如何數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如何利用大數(shù)據(jù)與人工智能對(duì)企業(yè)做變革。路程非?？部馈Ｈ澜缣幱诮?jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型之中，中國很多企業(yè)成長伴隨著人口紅利，包括移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)紅利也有很好的成長。但今天人口紅利不再，如何在新的時(shí)代迎接挑戰(zhàn)？如何通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字化的方法優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部效率？這是企業(yè)級(jí)服務(wù)幫助每一個(gè)客戶要解決的問題。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程并不順利，全世界的優(yōu)秀企業(yè)，通用電器、樂高、耐克都是我服務(wù)的客戶，他們的領(lǐng)導(dǎo)人非常有遠(yuǎn)見。在很多年之前已經(jīng)開始嘗試建立自己的數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，建立數(shù)據(jù)中心，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。通用電器非常早建立了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)Predix，但是在發(fā)展過程中，他們也不得不對(duì)數(shù)字化部門進(jìn)行裁員和架構(gòu)調(diào)整，遇到很多挑戰(zhàn)；LEGO早在2014年就推出了LEGODigitalDesigner平臺(tái)，后來由于種種原因不再繼續(xù)，并重新調(diào)整了數(shù)字化戰(zhàn)略，在之后的數(shù)字化轉(zhuǎn)型中也遇到了銷量下滑、裁員等挑戰(zhàn)；耐克很早就通過智能手環(huán)采集消費(fèi)者運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，與運(yùn)動(dòng)產(chǎn)品連接，但最后也難免以裁員、重新調(diào)整數(shù)字化戰(zhàn)略收尾。數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路沒那么容易，全球很多優(yōu)秀的企業(yè)都是在探索和試錯(cuò)中不斷前進(jìn)的。企業(yè)做很多投入，但投資者和資本市場對(duì)它沒有認(rèn)可，公司的股價(jià)持續(xù)低迷。董事會(huì)會(huì)質(zhì)疑這件事情有沒有價(jià)值，為什么數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有給企業(yè)產(chǎn)生新的利潤，而帶來了如此大的成本。每個(gè)從事行業(yè)的從業(yè)者一定要思考這個(gè)問題。秒針系統(tǒng)十幾年前開始做數(shù)據(jù)挖掘，利用數(shù)據(jù)技術(shù)幫助企業(yè)做數(shù)字營銷的轉(zhuǎn)型。我們遇到很多問題，最大問題是如何把數(shù)據(jù)真正地利用起來？任何企業(yè)、任何組織，如果你把數(shù)據(jù)全部存下來需要巨大成本。如果沒有把數(shù)據(jù)真正用起來就是巨大的成本中心，把數(shù)據(jù)真正用起來才有可能創(chuàng)造價(jià)值。以安防行業(yè)為例，全國各地部署攝像頭有很大成本，但成本能不能真正轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力？這是安防行業(yè)IT人員需要思考的問題，如何把成本中心轉(zhuǎn)化成利潤中心，轉(zhuǎn)化成真正對(duì)產(chǎn)業(yè)有價(jià)值的部分。人工智能背后需要數(shù)據(jù)，但光有數(shù)據(jù)產(chǎn)生不了任何價(jià)值。只有把數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)里形成最終的智能，賦能于行業(yè)里的每一個(gè)從業(yè)者才會(huì)產(chǎn)生價(jià)值。數(shù)據(jù)沒有價(jià)值，數(shù)據(jù)加上行業(yè)場景與認(rèn)知最后變成人工智能產(chǎn)生最終的賦能，它才會(huì)創(chuàng)造出價(jià)值，才會(huì)有意義。王堅(jiān)博士說在他加入阿里時(shí)，阿里所有的交易數(shù)據(jù)都刪掉了。但他加入阿里時(shí)說，馬老師，數(shù)據(jù)無論如何都應(yīng)該存下來不應(yīng)該再刪。不知道今天的數(shù)據(jù)有沒有價(jià)值，但我認(rèn)為有價(jià)值應(yīng)該存下來。王堅(jiān)博士在阿里被各種挑戰(zhàn)，你為什么存那么多的數(shù)據(jù)，為什么建阿里云。今天大家看到他取得的成就，其實(shí)過去很多年在集團(tuán)里備受挑戰(zhàn)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型沒有捷徑，需要一步步來，要不斷地解決挑戰(zhàn)，最終取得成功。今天各行各業(yè)都在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但轉(zhuǎn)型需要企業(yè)經(jīng)營者和投資者有耐心。不能思考數(shù)據(jù)沒有價(jià)值就不存。我們需要存，但如何規(guī)劃是重要的課題，我們需要面對(duì)真正的人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，進(jìn)行數(shù)據(jù)的整合與融合。如果不面向人工智能的目標(biāo)提供數(shù)據(jù)的整合規(guī)劃，數(shù)據(jù)就有可能成為成本中心，沒有辦法真正的創(chuàng)造價(jià)值。充分契合業(yè)務(wù)的前提下，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為三步走：數(shù)據(jù)在線、數(shù)據(jù)分析與挖掘、人工智能我在明略自己的年會(huì)講過，人工智能在行業(yè)的落地需要三步走。第一步要把行業(yè)的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行在線化，全部都連接到一起。明略服務(wù)的公共安全行業(yè)，之前有各種各樣的IT系統(tǒng)，每個(gè)派出所的每個(gè)民警手里有很多套系統(tǒng)。我去公安客戶領(lǐng)導(dǎo)的電腦上，桌面有類似hao123頁面的復(fù)雜效果，每一個(gè)圖標(biāo)、鏈接都是過去IT公司開發(fā)的系統(tǒng)。戶籍管理系統(tǒng)、車輛管理系統(tǒng)、110報(bào)警系統(tǒng)，每個(gè)警察電腦都有上百個(gè)。數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)里，他們每天做案情分析時(shí)在各個(gè)系統(tǒng)頻繁切換，效率低。數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)里，不可能產(chǎn)生最終的人工智能。人工智能要融合數(shù)據(jù)，當(dāng)把數(shù)據(jù)連接在一起時(shí)很快要讓它產(chǎn)生價(jià)值，否則客戶也不允許投資這么多的錢。人工智能真正形成之前，也就是三步走的第二步，要把數(shù)據(jù)連接后做數(shù)據(jù)挖掘，做人類自己可以力所能及做的分析與研判。這一步，行業(yè)里也叫做BI（商業(yè)智能）。明略數(shù)據(jù)幫助很多公安干警做到了，但在很多行業(yè)里第一步還沒有做到。人工智能在行業(yè)落地的第二步很重要，第三步，當(dāng)我們做好了面向AI的數(shù)據(jù)治理，做好了數(shù)據(jù)挖掘，并且真正形成完整的閉環(huán)，才能實(shí)現(xiàn)人工智能落地。人工智能跟傳統(tǒng)的信息化最大的區(qū)別是可以形成最終的閉環(huán)，一旦形成閉環(huán)，所有迭代將自動(dòng)加速，它將相比傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)更加智能，可以自我學(xué)習(xí)，最終形成真正意義上的人工智能。人工智能在每個(gè)行業(yè)落地沒那么簡單，需要三步走，每步都需要投入很多力量。蒙牛做很多成功的嘗試，蒙牛利用數(shù)字化手段幾乎打通了質(zhì)量控制和檢測環(huán)節(jié)，每天蒙?？梢垣@得近40萬條自動(dòng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，但這些都是他們一步一步地規(guī)劃而得來的。我拜訪重要的客戶在湖南某一個(gè)城市的公安局，我跟公安局的領(lǐng)導(dǎo)聊時(shí)說要建立樣本數(shù)據(jù)，他們就找了二三十個(gè)協(xié)警幫助我們做數(shù)據(jù)標(biāo)注。有了標(biāo)注才能給人工智能提供很好的系統(tǒng)支持，真正成功的企業(yè)或是政府部門是有耐心的。首先，就是要面對(duì)人工智能建立真正有意義的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)，這也是明略目前在服務(wù)這些大型B端企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)的獨(dú)特之處。面向業(yè)務(wù)智能的“在線化”的關(guān)鍵舉措：面向AI的數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)是人工智能的基礎(chǔ)，自我學(xué)習(xí)是人工智能相比傳統(tǒng)IT系統(tǒng)重要標(biāo)志。我們需要面向人工智能規(guī)劃未來數(shù)據(jù)平臺(tái)，規(guī)劃未來的數(shù)據(jù)在線。面向人工智能的數(shù)據(jù)治理跟傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理有非常大的區(qū)別，先思考數(shù)據(jù)真正的價(jià)值是什么。一般的數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代需要的數(shù)據(jù)到底有什么本質(zhì)的區(qū)別。數(shù)據(jù)是人類特別重要的武器，幫助人類解決很多信息不對(duì)稱問題。數(shù)據(jù)是觀察者觀察世界后，利用數(shù)學(xué)的方法或計(jì)算機(jī)的方法對(duì)客觀世界發(fā)生的客觀事實(shí)進(jìn)行記錄，這是數(shù)據(jù)本身的意義。數(shù)據(jù)本身的信息量很大，記錄數(shù)據(jù)有成本。比如，明略服務(wù)軌道交通的客戶，一個(gè)機(jī)車，不用說后面的環(huán)節(jié)，光車頭上大概就有上千個(gè)傳感器，每個(gè)傳感器每秒鐘都要發(fā)送很多信號(hào)，如果把這些數(shù)據(jù)都存下來的話，一輛車一天的數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠達(dá)到幾百GB的量級(jí)。海量的數(shù)據(jù)全部存起來不可能，我們需要把真正有價(jià)值的數(shù)據(jù)提取出來。提取的過程稱之為把數(shù)據(jù)知識(shí)化，信息知識(shí)化的過程。我們把這個(gè)過程做完以后，再結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)與行業(yè)專家，最后變成完整的人工智能智慧系統(tǒng)。相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理，面向人工智能的數(shù)據(jù)治理最核心的是引入知識(shí)體系。為了面向人工智能，對(duì)比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理，所有數(shù)據(jù)儲(chǔ)備做的最核心工作要建立知識(shí)圖譜的系統(tǒng)，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)背后建立動(dòng)態(tài)的本體和知識(shí)庫。我們需要把傳統(tǒng)的以表結(jié)構(gòu)為單位的數(shù)據(jù)真正連接成為以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，以行業(yè)的知識(shí)為基礎(chǔ)的所有計(jì)算單元，在上面可以做邏輯推理，可以做很多的動(dòng)態(tài)分析。它可以替代人做真正復(fù)雜的非統(tǒng)計(jì)類的工作，這需要建立知識(shí)體系，這是真正人工智能最大的價(jià)值。人工智能最大的價(jià)值不是替代簡單的重復(fù)性勞動(dòng)，更加重要的是替代人類甚至都可能做不到的事情。因此，面向AI的數(shù)據(jù)治理，是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)上，利用知識(shí)工程相關(guān)技術(shù)，對(duì)信息按知識(shí)結(jié)構(gòu)進(jìn)行管理、分類和關(guān)聯(lián)，將龐大無序的信息進(jìn)一步治理為分類有序互相關(guān)聯(lián)的知識(shí)，最終形成行業(yè)知識(shí)圖譜。未來明略提供的人工智能警察，應(yīng)該比中國優(yōu)秀的警察還厲害，比福爾摩斯還厲害，這是未來產(chǎn)生真正價(jià)值的地方。人工智能背后最核心的是行業(yè)知識(shí)與領(lǐng)域知識(shí)。通用的知識(shí)平臺(tái)不太可能存在，我們需要一個(gè)垂直領(lǐng)域一個(gè)垂直領(lǐng)域的做。明略聚焦三個(gè)領(lǐng)域，安防、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)，我們把三個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)知識(shí)化存儲(chǔ)下來，把所有客戶里的數(shù)據(jù)知識(shí)化存下來，在上面產(chǎn)生真正的人工智能應(yīng)用。明略不做簡單的數(shù)據(jù)平臺(tái)，而是引入行業(yè)知識(shí)體系在公共安全領(lǐng)域，明略通過面向AI的數(shù)據(jù)治理，將海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為“人、事、地、物、組織”等公安領(lǐng)域的實(shí)體，定義并挖掘各實(shí)體間的各種關(guān)系，并將這些數(shù)據(jù)全部融合到統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)上，最后落地在客戶不同的業(yè)務(wù)警種，在這個(gè)過程中我們不僅僅構(gòu)建了一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而是引入了公安的知識(shí)體系，最終為公安客戶大大提高破案效率。例如，最近明略禁毒大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，在一個(gè)月內(nèi)就徹底摧毀了分布在多省的制販毒網(wǎng)絡(luò)團(tuán)伙。正是基于此前大量的面向AI的數(shù)據(jù)治理工作，我們才能為公安客戶迅速完成數(shù)據(jù)挖掘和分析，從而迅速破案。在金融行業(yè)，我們?yōu)槿珖彻煞葜沏y行搭建了全行級(jí)知識(shí)圖譜平臺(tái)，把銀行所有業(yè)務(wù)板塊的數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)知識(shí)的邏輯融合在一起，這不是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理，它是按照銀行的知識(shí)體系把全部數(shù)據(jù)融合在一起。平臺(tái)建立后，為銀行實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，提升遠(yuǎn)程監(jiān)控工作水平和能力，從多個(gè)維度為銀行帶來業(yè)務(wù)效率的提升。軌道交通是制造業(yè)的重點(diǎn)領(lǐng)域，我們是國內(nèi)首家把軌道交通領(lǐng)域散落在不同子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以行業(yè)知識(shí)的結(jié)構(gòu)融合在一起的公司。例如軌道交通車頭的數(shù)據(jù)和線網(wǎng)的數(shù)據(jù)結(jié)合，大家知道地鐵站和高鐵站軌道有信號(hào)系統(tǒng)，車有很多數(shù)據(jù)。之前的數(shù)據(jù)都分散割裂，今天把數(shù)據(jù)都連接到一起，而且連接的時(shí)候是有背后的知識(shí)圖譜和背后的知識(shí)結(jié)構(gòu)。當(dāng)我們把這些數(shù)據(jù)全部連接到一起時(shí)，我們對(duì)故障的預(yù)測與維護(hù)等場景都產(chǎn)生很大的價(jià)值，可以節(jié)省計(jì)算資源與存儲(chǔ)成本。原來數(shù)據(jù)量太大，很多不敢存，把數(shù)據(jù)融合在一起，更加知道哪一些數(shù)據(jù)應(yīng)該存，哪一些數(shù)據(jù)不應(yīng)該存。這是人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)治理需要做好的準(zhǔn)備工作。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，明略的產(chǎn)業(yè)定位：助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“啟動(dòng)器”明略數(shù)據(jù)是助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的啟動(dòng)器，人工智能落地行業(yè)三步走當(dāng)中，最基礎(chǔ)的就是數(shù)據(jù)在線。“數(shù)據(jù)在線”不是搭建數(shù)據(jù)倉庫把數(shù)據(jù)連起來，而是要把行業(yè)知識(shí)真正梳理清楚。明略與行業(yè)的頂級(jí)專家思考行業(yè)的本質(zhì)、知識(shí)體系是什么，如何把數(shù)據(jù)真正地標(biāo)注在行業(yè)知識(shí)體系中。只有這個(gè)工作做好，我們的人工智能才能真正地落地到各行業(yè)。數(shù)據(jù)和知識(shí)分幾個(gè)層面，數(shù)據(jù)、場景、業(yè)務(wù)。場景維度，思考到底數(shù)據(jù)會(huì)在哪一些環(huán)節(jié)被使用。具體業(yè)務(wù)會(huì)考慮具體問題，有很多數(shù)據(jù)和知識(shí)的維度。我們?cè)趲椭袠I(yè)梳理過去很多年的工作經(jīng)驗(yàn)，很多規(guī)則與算法嫁接到人工智能的規(guī)則算法，形成人機(jī)同行時(shí)代的頂級(jí)知識(shí)體系。計(jì)算機(jī)未來也需要知識(shí)，它不能只靠暴力的挖掘與計(jì)算解決問題。人工智能在每個(gè)企業(yè)運(yùn)行時(shí)要考慮效率，知識(shí)幫助計(jì)算機(jī)解決效率問題。小孩上二年級(jí)學(xué)簡單的計(jì)算，從從1加到100有簡單的公式，如果不知道的話需要花很多的腦力。計(jì)算機(jī)的計(jì)算需要知識(shí)，面向人工智能的數(shù)據(jù)治理需要把知識(shí)跟原始數(shù)據(jù)真正連接在一起，這是未來人工智能真正有價(jià)值的地方。明略的目標(biāo)是幫助企業(yè)不斷提高效率，幫助政府各部門不斷提高效率。我們希望踏踏實(shí)實(shí)地為客戶做好面向AI的數(shù)據(jù)治理，幫助企業(yè)和客戶做好人工智能落地的基礎(chǔ)建設(shè)工作。我們讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，成為真正創(chuàng)造價(jià)值的IT服務(wù)，而不是成本中心。

親愛的惠友小伙伴們：2018年勞動(dòng)節(jié)即將到來，根據(jù)國家相關(guān)部門關(guān)于2018年勞動(dòng)節(jié)假期安排的通知，結(jié)合我公司工作實(shí)際情況，現(xiàn)將2018年勞動(dòng)節(jié)放假的有關(guān)事項(xiàng)安排如下：1、我公司勞動(dòng)節(jié)放假日期為：2018年4月29日至5月1日（共3天），2018年5月2日正式上班。2、一起惠在勞動(dòng)節(jié)放假期間，網(wǎng)站正常運(yùn)行，不涉及爆料、返利等事項(xiàng)。大家可以正常使用返利服務(wù)（優(yōu)質(zhì)爆料審核工作暫停，爆料違規(guī)舉報(bào)功能將轉(zhuǎn)為系統(tǒng)智能判斷，符合系統(tǒng)分析規(guī)則，系統(tǒng)將自動(dòng)屏蔽作者爆料信息，及凍結(jié)爆料賬號(hào)，勞動(dòng)節(jié)期間，無法申訴處理）。3、勞動(dòng)節(jié)放假期間，將暫停審核結(jié)算商城數(shù)據(jù)（淘寶返利不受限），勞動(dòng)節(jié)后恢復(fù)審核相應(yīng)商城數(shù)據(jù)。4、勞動(dòng)節(jié)放假期間，將暫停合作商城對(duì)接、廣告等事宜，請(qǐng)合作伙伴們知悉。5、勞動(dòng)節(jié)放假期間，惠友們遇上返利訂單問題（未跟上訂單），請(qǐng)?jiān)跁?huì)員中心提交訂單反饋，將于節(jié)后進(jìn)行處理。6、勞動(dòng)節(jié)放假期間，在線客服暫停咨詢，如有問題或者建議，請(qǐng)點(diǎn)擊反饋，也可以發(fā)郵件至客戶服務(wù)郵箱，郵箱地址：service@178hui.com。我們將于上班后及時(shí)與您取得聯(lián)系。感謝大家一直以來對(duì)一起惠返利網(wǎng)的信任和支持！一起惠返利網(wǎng)全體員工恭祝各位惠友：勞動(dòng)節(jié)安康！一起惠返利網(wǎng)2018年4月28日

】4月26日消息，日前，同城速遞信息平臺(tái)達(dá)達(dá)宣布：平臺(tái)合作商戶已經(jīng)突破120萬，較去年同期增長超過50%，覆蓋了零售、餐飲和物流在內(nèi)的全業(yè)態(tài)。這其中包括了沃爾瑪、7FRESH、永輝生活、鄉(xiāng)村基等知名品牌商戶，同時(shí)還服務(wù)超過5000萬個(gè)人用戶。據(jù)介紹，達(dá)達(dá)通過在技術(shù)、效率和服務(wù)質(zhì)量三大維度上的全面升級(jí)，不斷延伸服務(wù)邊界，為電商平臺(tái)、連鎖商超、便利店、新型零售、連鎖品牌餐飲、互聯(lián)網(wǎng)咖啡品牌、醫(yī)藥零售、快遞網(wǎng)絡(luò)等多種業(yè)態(tài)的商戶提供定制化的配送解決方案。在效率升級(jí)上，達(dá)達(dá)通過自建前置倉、與品牌商線下門店合作等模式，并運(yùn)用來自京東商城、京東到家的大數(shù)據(jù)精確為用戶畫像，分析消費(fèi)者的潛在需求，保證效率提升。為商戶和消費(fèi)者提供“門對(duì)門”精準(zhǔn)服務(wù)的同時(shí)，提高了貨物分派效率，物流作業(yè)更簡潔高效；減少了物流作業(yè)處理環(huán)節(jié)，縮短“人”與“貨”之間的物理距離。為了保證整體服務(wù)質(zhì)量，達(dá)達(dá)在服務(wù)上也進(jìn)行了升級(jí)。通過自建客戶反饋系統(tǒng)以及與合作伙伴的客戶評(píng)價(jià)系統(tǒng)打通，達(dá)達(dá)根據(jù)客戶意見改進(jìn)及優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)流程；并將極速理賠服務(wù)、專線客服7*24小時(shí)在線服務(wù)和大客戶服務(wù)專員一對(duì)一貼心服務(wù)等全面推行，保障了服務(wù)穩(wěn)定性。在配送員管理上，達(dá)達(dá)實(shí)施了“5個(gè)100%”標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)騎士裝備進(jìn)行了全新升級(jí)的同時(shí)，為每位配送員建立了一套完整的信用體系，基于算法和海量數(shù)據(jù)給配送員動(dòng)態(tài)打分和差異化激勵(lì)，保障了客戶體驗(yàn)。據(jù)了解，達(dá)達(dá)-京東到家是同城速遞信息服務(wù)平臺(tái)和零售賦能開放平臺(tái)，達(dá)達(dá)目前已經(jīng)覆蓋全國370多個(gè)主要城市，擁有450多萬眾包配送員運(yùn)力池，服務(wù)超過120萬商家用戶和超5000萬個(gè)人用戶，日單量峰值超過800萬單。其零售賦能開放平臺(tái)京東到家，包含超市便利、新鮮果蔬、美食烘焙、鮮花蛋糕、醫(yī)藥健康等業(yè)務(wù)，覆蓋北京、上海、廣州等30多個(gè)重要城市，注冊(cè)用戶5000多萬，月活躍用戶超過2000萬。公司成立于2014年初，先后獲得了紅杉、DST、京東、沃爾瑪?shù)软敿?jí)基金和戰(zhàn)略合作伙伴的投資，累計(jì)融資金額超過50億人民幣。據(jù)了解，達(dá)達(dá)擁有AI深度學(xué)習(xí)算法、大數(shù)據(jù)整合處理、智能推薦分單、壓力預(yù)警系統(tǒng)等智慧研發(fā)技術(shù)，可實(shí)時(shí)精準(zhǔn)預(yù)測運(yùn)力需求，大數(shù)據(jù)整合處理配送單量、路線、時(shí)間等數(shù)據(jù)，能智能調(diào)配訂單，降低資源浪費(fèi)。

“甘來就是新零售的賦能服務(wù)商?！备蕘韯?chuàng)始人兼CEO鉉偉英笑道。無論是誰問起甘來的定位，她都會(huì)這樣介紹。在去年冬天，甘來給自己的定位還是一家智能售貨機(jī)平臺(tái)商?，F(xiàn)在，甘來希望可以成為新零售全過程的服務(wù)商和參與者。那究竟何為“新零售”？又該如何界定“老零售”和“新零售”呢？在鉉偉英看來，界定“新零售”共有三點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)，分別是：新成本、新效率、新體驗(yàn)。“任何創(chuàng)新都需要圍繞這三點(diǎn)，做不到這三點(diǎn)就不要談新零售了。”先來看成本問題。她認(rèn)為，老成本是指線上出現(xiàn)扎口效應(yīng)，而線下門店和人工成本都在不斷升高。新成本則是指線上線下逐步一體化，同時(shí)去店面化、去人工化的趨勢是不可逆轉(zhuǎn)的。線上線下聯(lián)動(dòng)一定會(huì)帶來新的產(chǎn)業(yè)效率。而技術(shù)的每一次更接近于產(chǎn)業(yè)，都一定會(huì)帶來新的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。再來看效率問題?！耙郧暗臓I業(yè)額做到一千萬以上，可能就有很多人說要幫你做SaaS。但是好的預(yù)測不等于好的決策，好的決策也不等于好的執(zhí)行。原來是人指揮SaaS的時(shí)代，而新的效率應(yīng)該是SaaS指揮人。”鉉偉英說道?！拔覀儜?yīng)該把一些行為交給更聰明的人工智能亦或是其他系統(tǒng)來進(jìn)行處理，利用數(shù)據(jù)智能來驅(qū)動(dòng)管理，從而降低管理協(xié)同的摩擦系數(shù)。因?yàn)槿伺c人產(chǎn)生的摩擦系數(shù)會(huì)讓團(tuán)隊(duì)沒辦法百分百形成合力，如果能去掉這個(gè)摩擦系數(shù)，那么效率會(huì)更高?！彼a(bǔ)充解釋道。最后看體驗(yàn)環(huán)節(jié)。在鉉偉英看來，從消費(fèi)者的角度出發(fā)，90后逐漸成為消費(fèi)主力，他們更注重體驗(yàn)感和參與感，有趣變得更重要，一切皆可娛樂；從企業(yè)角度出發(fā)，客戶需要買軟件之外的新體驗(yàn)，同時(shí)客戶也不會(huì)為任何一個(gè)不成熟的東西買單。了解到，目前甘來主要向品牌商、渠道商和其他零售經(jīng)營者提供新零售解決方案，品牌客戶中囊括了天貓、萬達(dá)、天虹以及某全球知名快消品品牌等等。用鉉偉英自己的話說，甘來是做零售出身，甚至比很多企業(yè)更清楚地知道他們自身需要什么?！霸趲啄甑陌l(fā)展測試中，甘來踩了很多‘坑’，也了解到現(xiàn)在零售業(yè)的痛點(diǎn)在哪里。”甘來想解決的痛點(diǎn)之一就是獲客?！拔覀兿霂椭蛻舭丫€下流產(chǎn)資產(chǎn)更快、更有效的組織起來，并以工業(yè)化的速度導(dǎo)到線上且形成規(guī)模。獲客是商家重點(diǎn)思考的問題，他們的核心訴求就是主動(dòng)獲客、精準(zhǔn)獲客、降低獲客成本。”同時(shí)，鉉偉英舉了一個(gè)例子。甘來曾為一家世界知名的自助零售運(yùn)營商提供解決方案，而這家自助零售運(yùn)營商控制了日本三分之一的自助零售江山，它的主要訴求除了精準(zhǔn)獲客和降低成本外，更希望尋求場景銷售的增量，增加和用戶的互動(dòng)營銷。此外，對(duì)零售經(jīng)營者來說，他們還希望可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等解決方案來增加銷量、減少庫存以及快速擴(kuò)張。了解到，甘來對(duì)自動(dòng)售貨機(jī)的外觀及工控系統(tǒng)都進(jìn)行了改造，它希望讓每一臺(tái)售貨機(jī)都成為一個(gè)智能微型無人店，具有上新、促銷、組合套餐、實(shí)時(shí)銷售數(shù)據(jù)、缺貨補(bǔ)貨提醒等電商功能，并且可適用于全場景?！案蕘淼暮诵哪芰χ饕腥c(diǎn)：全品類可售、模塊化拼接和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能化管理。經(jīng)營者無需考慮應(yīng)該在什么場景售賣什么品類，何時(shí)該補(bǔ)貨、投放廣告、做促銷。甘來設(shè)備上還配置了攝像頭，可支持線下客流量監(jiān)測、用戶識(shí)別、人臉支付等功能。”鉉偉英介紹道。此外，在數(shù)字化方面，甘來在微軟提供的認(rèn)知服務(wù)基礎(chǔ)上，還在機(jī)器的認(rèn)知服務(wù)應(yīng)用上進(jìn)行了更多的嘗試?！俺税四槺葘?duì)于圖像識(shí)別的人臉于視覺識(shí)別外，更做了情緒識(shí)別的應(yīng)用嘗試，比如通過分析人臉來檢測多種情感，無論是喜悅還是悲傷，甘來的AI都可以一眼識(shí)別出來?！闭劶叭斯ぶ悄艿膽?yīng)用時(shí)，鉉偉英還補(bǔ)充道，零售是個(gè)“苦哈哈”的活，概念性、前沿化的東西雖然炫酷，但是在中國，大家必須了解一個(gè)前提——在過去十年，整個(gè)服務(wù)業(yè)的成本上漲了五到八倍，大部分零售商其實(shí)還在和成本做斗爭。既然是服務(wù)商，甘來就不能脫離了成本談技術(shù)?！叭斯ぶ悄軙?huì)怎樣改變零售？得先讓數(shù)據(jù)說話?！?/div>