邮政快递

AI是帮快递小哥从简单重复的工作中解放出来

2011-01-31 00:23

本文摘要:顺丰的人工智能科学家刘志新以物流领域为例。大家都想着租车,但是利用表象,物流是一个简单的供应链,伴随着简单的网络拓扑,需要很多简单的算法模型来解决问题。人工智能可以帮助优化生物技术,改进简单的决策,增强自学习方法,帮助决策更加高效。这些工作和人的工作都是有序的,会取代人的工作。 另外,物流自然需要大量的人力,人工智能把人从非常简单重复的工作中解放出来,让我们可以做更简单更有价值的工作。帮助客户获得更好的体验。刘志新用三个例子来说明顺丰快递是如何用于人工智能辅助的。

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顺丰的人工智能科学家刘志新以物流领域为例。大家都想着租车,但是利用表象,物流是一个简单的供应链,伴随着简单的网络拓扑,需要很多简单的算法模型来解决问题。人工智能可以帮助优化生物技术,改进简单的决策,增强自学习方法,帮助决策更加高效。这些工作和人的工作都是有序的,会取代人的工作。

另外,物流自然需要大量的人力,人工智能把人从非常简单重复的工作中解放出来,让我们可以做更简单更有价值的工作。帮助客户获得更好的体验。刘志新用三个例子来说明顺丰快递是如何用于人工智能辅助的。第一个例子是AI assistant打造的数字兄弟,每天2亿次的服务公司,6亿次的运营商,非常轻资产的方法,提供宝贵资源的方式,这些都是其他企业很难挖掘出来的数据。

第六代手持终端需要已经完成数据采集的工作。之后开发了智能手环,和平哥的手。对于更轻的商品,SF开发了机械臂。

另外AI可以帮助优化路线。第二个例子是带温度的智能客服。绝大多数客服都是在进行非常简单单调的工作,自动辅助客服人员的操作员,让客服人员进行更多的温度服务。第三个例子是AI协助客户管理和兄弟管理。

以下是刘志新讲话的全文,略加编辑。刘志新:人工工作和人工智能在物流领域有什么关系?说到物流租车行业,有可能你想象的第一个画面就是一大堆小兄弟在大街小巷跑,还有卡车在路上跑,包括机场的货机等等。通过这些表象,我们其实可以看到,下面是一个非常复杂的业务环节,有一条很长的链条,其中还包括小弟在家里提货,到了服务公司后去目的地,再次推出服务公司,进一步细化后,做一些分支运输,以及小弟最后的快递等等。

这个业务链非常宽,并且伴随着非常复杂的网络拓扑。如何让大量的涂料在这个非常负责管理的流形网络结构中间高效、快速、低成本的需求完成了它的旅程并流向最终的目的地,这是我们有大量的统计数据、生物技术等算法和数学模型需要解决的问题。

今天,人工智能的快速发展也需要帮助我们提高原始模型的能力和效率。比如我们做预测,传统的方法是用时间序列来做。现在,随着机器学习的发展,我们可以集成内部和外部多维数据来构建机器学习的多维模型,并对其进行训练,以提高我们预测的准确性。再比如,我们做路线规划的时候,传统上不会用到很多预测优化的方法。

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但是当我们的量很大,情况很简单的时候,就要做一些简单的决定。这个时候,我们就不会用加强自学的方法来帮助我们做出更高效、更聪明的决策。

我们可以看到,人工智能技术的发展本质上帮助我们原来的算法更加高效,而且这个算法本身和人工岗位是共生有序的,是一个会取代人类工作的工具。从另一个角度来看,物流领域是一个市场需求低、流量大的方向。自然,里面肯定有大量的工作岗位。回归人工智能的本质,人工智能是通过数据做四件事:第一,感官;第二是理解;第三是造型;第四,策划。

我们做的就是这些事情,更好的是帮助人类更高效的完成自己的工作。所以我们在研究AI和大数据的时候,很明显的目的是让我们的员工工作更高效,从很多简单重复的工作中解脱出来,完成一些更好更有价值更有挑战性更有可玩性的工作,为客户带来更好的体验。基于刚才提到的两点,我们可以看到,中国的物流业已经进入了一个非常具有挑战性但也非常令人鼓舞的时期。

顺丰快递作为物流租车行业的龙头企业,有责任引导中国物流未来的发展模式。下面,我们可以与您分享我们的人工智能算法如何帮助我们的员工更高效地完成工作,给我们的客户更好的体验,而不是威胁现有的手工工作。在第一个例子中,AI帮助创建了一个数字兄弟。

我们每天都有几千万个包裹,大概4000万公斤重,经过几十个一线兄弟,2亿个服务公司,6亿个运输商,这些包裹需要送到全国各地。这个问题怎么看?有可能很多人会指出这是一个很轻的资产行业。

我们的视野在一定程度上局限于此,就像是一笔轻资产,更好的是,它是一个非常有价值的提供数据的资源,因为我们几十万个小兄弟分散在每一个小区,每一个写字楼,就像毛细管一样,收集着大量适合物理世界的数据。他的各种鉴别和决策,这些数据很有价值,也是其他企业很难获得的一些数据。所以要充分挖掘出这些小兄弟带给我们的数据的价值,因为数据本身就是人工智能方向最重要的引擎。去年有个第五代手持终端给我哥打工,第二个唯一的功能就是扫描和操作。

但是我们发现它并不需要帮助我们完成一个收集小哥哥日常行为数据的功能。于是我们迅速投入资源,开发了第六代手持终端,甚至更好,完成了数据采集工作。我们也面临着一个问题,就是我们的小哥哥在日常工作中必须双手工作,如果他手里拿着一个终端,他进行一些工作不会很不方便,所以我们开发了一个智能手环,需要帮助他更高效、更方便地工作。

除了最后的生态,我们还有很多装修,服务公司,装卸工作。一个是工作强度很高,另一个,如果是极重的物品,只有高风险。因此,我们还投入资源开发机械臂,帮助我哥哥更出色地完成工作。回到路径规划,路径规划是物流领域的核心问题。

我们整合了传统的方法在这方面做了一些工作,优化了我们的路线,并根据动态量在许多简单的条件下做出决策,使我们的物流更加高效,成本更加高效。这主要是AI帮租车兄弟的一个例子。第二个例子是温度的“智能”客户服务。智能客服好像有什么问题?我们希望为客户提供的是一种更个性化、更个性化、更温度敏感的服务。

但本质上,我们发现我们客服人员的大部分日常工作都很简单单调。基于这个问题,我们使用一些自然语言处理技术和一些自然语言处理技术来分析客户对话中的意图。在提取了他的关键信息之后,我们就不辅助我们的系统,自动辅助我们的客服人员或者自动完成一些操作人员,让客服人员真正把自己的时间、能力、资源投入到一个更为客户定制的、对温度敏感的场景中,真正完成人与人之间的沟通。

第三个例子,智能决策辅助人工决策,帮助公司向自动化、信息化、智能化、高效化、精确化管理方向发展。在瓦解了清晰的一线业务后,顺丰在某种程度上不会面临很多管理挑战。

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传统上,管理是基于人类的感官、经验或一些预先判断的规则。这时候就不会受到个人能力的限制,也不会受到我们经常做一些局部歧视,而不是全局歧视的限制。因此,我们的意思是将多维的内部和外部数据融合在一起,创建一些机器学习模型来帮助我们做出一些智能决策。

有几个明显的例子:第一,过渡的管理和规划。过渡是最重要的环节,大量的商品进进出出为公司服务。

此时,我们利用计算机视觉技术帮助我们建立一些模型,对整个运营商环节进行建模,帮助运营商在整个过渡的各个环节更加高效,让我们的资源更加灵活、高效、灵活。第二个是关于小弟的管理。这是分配任务的方面,通过实际数据是找不到的。

不同的收发任务只是差别很大,比如区域等等,甚至包括用户在家的时候。这个时候我们不会根据数据找出每个任务的一些不同的规律,同时会挖掘出弟弟擅长什么样的工作,给这个任务和弟弟的能力。同时,我们可以超越订单的目标,使资源更加灵活。

第三是关于客户管理。传统上,我们没有一个专门的团队来管理我们所有的中小客户和大客户。比如这个时候,他们不会每个月定期分析这些客户,会不会有一些变化或者缩水的风险。

但是有一个非常非常严重的延迟,我不可能每天对大量客户进行这些分析。所以我们的意思是从大量的数据中挖掘出客户的一些变化规律,不会做一些机器学习。我们传统上人为定义了很多规则,这个规则的覆盖范围不仅仅是。

现在,我们可以做动态,甚至可以根据客户的数量和订单等数据预测客户是否有萎缩的风险,所以我们需要我们的销售人员在第一时间介入,与客户沟通,帮助他们增加损失。从这些例子中,我们可以看到,人工智能本身可以帮助我们的一线员工、我们的二线客服人员和一些三线管理人员。总的来说,我所做的是如何通过数据和算法帮助我们更高效、更有效、更精彩地完成他的一些工作,而不是代替人的工作。


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