AWS技術(shù)峰會(huì)，與超盟數(shù)據(jù)一起共“見”不凡

AWS技術(shù)峰會(huì)是Amazon Web Services (AWS)每年在全球眾多城市巡回舉辦的大型云技術(shù)盛會(huì)，旨在攜手APN合作伙伴和客戶為觀眾展示人工智能領(lǐng)域最新的產(chǎn)品及服務(wù)，并分享成功案例及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，交流國(guó)內(nèi)外最新技術(shù)。

8月9日，AWS所建不凡2018技術(shù)峰會(huì)北京站在國(guó)家會(huì)議中心隆重舉行，云集了眾多行業(yè)領(lǐng)軍者參與。

超盟數(shù)據(jù)作為新零售+AI的代表公司，CTO李健豪受邀出席此次峰會(huì)。

圖示：超盟數(shù)據(jù)CTO李健豪

李健豪，畢業(yè)于美國(guó)知名學(xué)府UIUC（伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校），師從“數(shù)據(jù)挖掘第一人”韓家煒(Jiawei Han)教授，曾就職于亞馬遜北美總部任數(shù)據(jù)科學(xué)家和IBM北美總部任銷售預(yù)測(cè)專家，并連續(xù)贏得過6 次美國(guó)黑客馬拉松大賽冠軍。在近期發(fā)布的“2018全球Top 1000 計(jì)算機(jī)科學(xué)家h指數(shù)”排行榜中，h-index最高的華人就是李健豪的恩師韓家煒教授，同時(shí)韓家煒教授還曾獲得過IEEE頒發(fā)的最高技術(shù)獎(jiǎng)——麥克道爾獎(jiǎng)。在演講中，李健豪分享了在20倍數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的壓力下數(shù)據(jù)處理架構(gòu)和任務(wù)調(diào)度的演變；在無服務(wù)計(jì)算的助力下，成本大幅降低的同時(shí)，數(shù)據(jù)處理效率沒有降低，反而提高了。這是AI基礎(chǔ)建設(shè)的效果。

利用無服務(wù)架構(gòu)搭建內(nèi)部AI基礎(chǔ)建設(shè)CTO李健豪為眾多參會(huì)嘉賓詮釋了怎樣利用無服務(wù)架構(gòu)搭建內(nèi)部的AI基礎(chǔ)建設(shè)，以自動(dòng)補(bǔ)貨為例對(duì)數(shù)據(jù)采集、清洗、自動(dòng)建模、監(jiān)控等一系列通用的場(chǎng)景進(jìn)行了分享。

隨后，分享了數(shù)據(jù)監(jiān)控、指標(biāo)構(gòu)建、日志處理等數(shù)據(jù)流怎樣在無服務(wù)架構(gòu)下進(jìn)行。

超盟數(shù)據(jù)構(gòu)建商品需求量模型，助力零售企業(yè)提升效益以自動(dòng)補(bǔ)貨為例，超盟數(shù)據(jù)以優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)率為目標(biāo)，在數(shù)億級(jí)帶標(biāo)注的交易數(shù)據(jù)集上構(gòu)建商品需求量模型，輔助客戶進(jìn)行決策，比如：哪些商品要補(bǔ)貨？補(bǔ)多少？什么時(shí)候補(bǔ)？同時(shí)結(jié)合用戶端的反饋來更新優(yōu)化模型，提升模型精度，循環(huán)反復(fù)，更為精準(zhǔn)地指導(dǎo)業(yè)務(wù)。
 

圖示：模型構(gòu)建及優(yōu)化流程

對(duì)于零售行業(yè)每天都在發(fā)生的補(bǔ)貨這一決策過程，超盟數(shù)據(jù)對(duì)到店、到天、到品的需求進(jìn)行建模，預(yù)測(cè)到店人數(shù)是多少、買什么分類的商品、買什么品，買多少商品？超盟數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)結(jié)合歷史交易的內(nèi)部數(shù)據(jù)，以及天氣、溫度、濕度、溫度變化、濕度變化、公眾假期、促銷、POI等外部數(shù)據(jù)，利用深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種融合模型進(jìn)行需求預(yù)測(cè)。

圖示：基于內(nèi)外部數(shù)據(jù)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種模型預(yù)測(cè)需求量

下圖是使用超盟數(shù)據(jù)超盟AI建議訂貨模塊前后的效果對(duì)比圖。其中，橫軸表示時(shí)間，縱軸表示庫存。

圖示：使用超盟AI建議訂貨模塊前后的效果對(duì)比圖

左側(cè)是使用模型前，零售店長(zhǎng)根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做出補(bǔ)貨決策的情況?？梢钥闯觯皇茄a(bǔ)貨非常沒有規(guī)律，這樣會(huì)給供應(yīng)鏈帶來非常大的壓力；二是會(huì)出現(xiàn)跟橫軸平行的線，說明出現(xiàn)了斷貨情況，可能長(zhǎng)時(shí)間沒有補(bǔ)貨。 

右側(cè)是使用后的效果，補(bǔ)貨變得非常及時(shí)，規(guī)律性也很強(qiáng)。對(duì)客戶而言，最直接的效果便是，通過AI指導(dǎo)后的補(bǔ)貨周期變快且有規(guī)律，加快了庫存周轉(zhuǎn)率，提升了企業(yè)效益。以超盟數(shù)據(jù)的一個(gè)客戶為例，使用了超盟數(shù)據(jù)的超盟AI建議訂貨模塊之后，年?duì)I業(yè)額凈增長(zhǎng)27.3%，周轉(zhuǎn)變快2天。 

超盟數(shù)據(jù)的分享為現(xiàn)場(chǎng)帶來了滿滿干貨，嘉賓頻頻互動(dòng)，就所分享內(nèi)容與李健豪進(jìn)行了熱烈的討論與溝通。

圖示：嘉賓現(xiàn)場(chǎng)互動(dòng)

AI賦能，超盟數(shù)據(jù)推動(dòng)新零售前行

在CTO李健豪的帶領(lǐng)下，超盟數(shù)據(jù)技術(shù)團(tuán)隊(duì)已成功搭建了承載數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)展現(xiàn)等一系列數(shù)據(jù)處理流程的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，為前端產(chǎn)品帶來穩(wěn)定的性能和極致的客戶體驗(yàn)。同時(shí)全面支持業(yè)務(wù)發(fā)展和創(chuàng)新，不斷優(yōu)化效率和成本結(jié)構(gòu)，為人工智能背景下的便利店提供服務(wù)。未來，超盟數(shù)據(jù)仍將奮力構(gòu)建零售企業(yè)在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的決策閉環(huán)，幫助企業(yè)建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)體系，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，制定更具個(gè)性化的企業(yè)經(jīng)營(yíng)策略，將人工智能技術(shù)滲透在每個(gè)管理節(jié)點(diǎn)和經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)上，推動(dòng)新零售迅猛前行，助力消費(fèi)升級(jí)。

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