改用GAI輔助上億筆數(shù)據(jù)處理，媲美100倍人力的生產(chǎn)力！商品SKU 4億筆，年?duì)I收20兆元的全球零售龍頭Walmart，在倉儲(chǔ)管理、訂單履行、搜索功能、商品推薦、店員服務(wù)優(yōu)化，以及打造各式各樣運(yùn)營和購物體驗(yàn)時(shí)，都以這傲人規(guī)模的商品數(shù)據(jù)集作為基礎(chǔ)。不過，梳理幾億筆商品數(shù)據(jù)的艱巨工程，誰來做？
若是以前問這個(gè)問題，舉起手的是無數(shù)個(gè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)成員，必須日以繼夜的更新和完善商品數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)才能成為后續(xù)高端應(yīng)用的養(yǎng)分。不過，現(xiàn)在Walmart有了一個(gè)新法寶，讓舉起手的人變少了。這個(gè)法寶正是近年爆紅的生成式AI技術(shù)。
Walmart資深副總裁Stephanie Wissink在今年8月說明會(huì)披露了不少生成式AI的成果，也透露未來要開始將GAI運(yùn)用到供應(yīng)商管理，像是第三方供應(yīng)商的客服，意見匯集整理等。尤其有一項(xiàng)關(guān)鍵作業(yè)的成效驚人，引起各界高度關(guān)注，這是目前少數(shù)對外公開，跨國企業(yè)導(dǎo)入生成式AI的成效實(shí)例。
他們用生成式AI來創(chuàng)建及完善商品目錄數(shù)據(jù)，支持至少8.5億筆數(shù)據(jù)的處理作業(yè)?！皼]有生成式AI，在相同時(shí)內(nèi)完成同樣作業(yè)，需要近100倍人力?！盨tephanie Wissink說，“提升了商品目錄數(shù)據(jù)品質(zhì)，幾乎對于我們所有業(yè)務(wù)都有正面影響?！边@是一項(xiàng)影響遍及Walmart所有業(yè)務(wù)和運(yùn)營的關(guān)鍵作業(yè)，生成式AI創(chuàng)造了媲美100倍人手的生產(chǎn)力。
參與過統(tǒng)一集團(tuán)數(shù)據(jù)與AI發(fā)展的高雄科技大學(xué)營銷與流通管理系副教授歐宗殷觀察，Walmart生成式AI應(yīng)用已經(jīng)發(fā)展到相當(dāng)后期的階段，且兼具深度與廣度。
歐宗殷指出，零售業(yè)生成式AI發(fā)展有5個(gè)階段，從加速開發(fā)、分析消費(fèi)記錄及產(chǎn)品資訊等數(shù)據(jù)、構(gòu)建企業(yè)綜合知識(shí)庫及知識(shí)管理工具、設(shè)計(jì)和影音等內(nèi)容創(chuàng)作，最后一個(gè)階段是顧客服務(wù)、營銷與推薦。Walmart生成式AI應(yīng)用已經(jīng)波及這5個(gè)階段，可以帶來四大類的價(jià)值，提高生成內(nèi)容精準(zhǔn)度、帶來實(shí)質(zhì)效益、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，和體驗(yàn)優(yōu)化。
除了一開始提到的各式數(shù)據(jù)應(yīng)用，Walmart優(yōu)化商品數(shù)據(jù)品質(zhì)還有助于門店銷售商品選擇、利用計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)標(biāo)注和添加更多商品數(shù)據(jù)、分群門店特性用于經(jīng)營決策參考、商品定價(jià)，甚至是更加了解顧客行為模式，并直接帶來營收。
Walmart首席執(zhí)行官Doug McMillon舉例，完善后的商品數(shù)據(jù)，會(huì)用于電商生成式AI搜索功能，強(qiáng)化跨商品分類搜索的能力。這有助于他們更細(xì)致理解顧客的偏好和購買周期等行為模式。進(jìn)而帶來更多營收，直接強(qiáng)化獲利能力。
這是因?yàn)椋钆渖墒紸I技術(shù)的搜索引擎，能通過語義分析、跨分類商品檢索等能力，呈現(xiàn)出與消費(fèi)者輸入關(guān)鍵字本身未必直接相關(guān)，但符合消費(fèi)者潛在購買意愿的其他商品。這樣一來，既能提升客單價(jià)，也能進(jìn)一步通過消費(fèi)者購買與否，來了解更多消費(fèi)者習(xí)性。
Doug McMillon將這個(gè)現(xiàn)象模擬做實(shí)體購物時(shí)的沖動(dòng)消費(fèi)?！叭藗冏哌M(jìn)實(shí)體店面時(shí)，常會(huì)購買不在購物清單上的東西?！边@于實(shí)體零售已經(jīng)自成一門學(xué)問：如何根據(jù)消費(fèi)者習(xí)性，陳列看似不相關(guān)但有高機(jī)率被同時(shí)購買的東西──經(jīng)典的尿布與啤酒故事?，F(xiàn)在，電商的虛擬貨架也能呈現(xiàn)出這些促成沖動(dòng)消費(fèi)的商品。甚至，可以做到實(shí)體門店更加細(xì)致，記錄每一筆這類消費(fèi)行為，并以個(gè)人等級顆粒度，呈現(xiàn)出該顧客最有可能連帶購買的商品。
利用生成式AI來大幅提升數(shù)據(jù)梳理效率，不僅能節(jié)省人力成本，還連帶加速后續(xù)應(yīng)用開發(fā)速度，有助于Walmart面對大型企業(yè)應(yīng)用生成式AI一大挑戰(zhàn)，也就是如何持續(xù)高速創(chuàng)新。
Walmart大舉應(yīng)用生成式AI到企業(yè)內(nèi)外部場景。圖為他們結(jié)合AR技術(shù)與生成式AI打造而成的室內(nèi)設(shè)計(jì)購物助手實(shí)驗(yàn)原型，根據(jù)自然語言輸入來為顧客房間模擬擺設(shè)適合的商品。這些技術(shù)背后使用的商品數(shù)據(jù)，也會(huì)靠生成式AI清洗和梳理。
Walmart應(yīng)用生成式AI的4大挑戰(zhàn)
Walmart應(yīng)用AI及生成式AI時(shí)，有4大挑戰(zhàn)：持續(xù)高速創(chuàng)新、數(shù)據(jù)及開發(fā)規(guī)模龐大、成本控制不易，以及需要執(zhí)行復(fù)雜嚴(yán)謹(jǐn)?shù)纳墒紸I治理政策。其中，持續(xù)高速創(chuàng)新是Walmart主任數(shù)據(jù)科學(xué)家Michael Pfaffenberger最為重視的。
Michael Pfaffenberger說明，零售科技競爭非常激烈，就算Walmart在這戰(zhàn)場中算是領(lǐng)先者，仍時(shí)刻不能慢下創(chuàng)新腳步。同時(shí)，Walmart還有一些限制，使他們接觸新科技時(shí)更需要快馬加鞭開發(fā)進(jìn)度。
其中一個(gè)限制是，正式采用新技術(shù)的時(shí)機(jī)點(diǎn)較慢。就Walmart來說，財(cái)會(huì)部門需要管控和記錄GenAI使用支出，且使用的服務(wù)需要具備更高服務(wù)水準(zhǔn)，因此得等一般可用（Generally available）的商業(yè)級產(chǎn)品發(fā)布才會(huì)激活。創(chuàng)業(yè)公司或中小型企業(yè)，則沒有這么重的包袱。
他舉例，Azure開放使用GPT4-Turbo的時(shí)間比OpenAI開放試用版的日期晚了9天，且企業(yè)還需要等待廠商協(xié)助設(shè)置和導(dǎo)入，進(jìn)入Walmart自家正式開發(fā)環(huán)境。這就會(huì)讓W(xué)almart于競爭激烈的環(huán)境中晚了數(shù)周才起步。“這聽起來不久，但上市時(shí)間在生成式AI軍備競賽中非常重要?！彼麖?qiáng)調(diào)。
第二個(gè)挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)及開發(fā)規(guī)模龐大。Walmart有近3億名會(huì)員、4億筆商品SKU、2百萬名員工、上萬家門店、月流量4億人次電商和無數(shù)家第一方及第三方供應(yīng)商，產(chǎn)生驚人規(guī)模的數(shù)據(jù)。不只數(shù)據(jù)量日益增加，Walmart還不斷將生成式AI應(yīng)用于更多、更大、更復(fù)雜的問題。這些因素，使Walmart必須在多云計(jì)算平臺(tái)及多地理區(qū)域增加開發(fā)資源，并確保系統(tǒng)有高可用性。
規(guī)模龐大便會(huì)帶來第三個(gè)挑戰(zhàn)，開發(fā)成本控制不易。尤其是，以不犧牲功能性和性能為前提來控制成本。如何提高IT資源利用率，成為極其復(fù)雜但不得不面對的議題。例如，如何減少資源閑置時(shí)間、自動(dòng)調(diào)整機(jī)器用量、有效的IT硬件及開發(fā)資源共享、采購高性能計(jì)算硬件或采用適當(dāng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)等。
第四是更強(qiáng)的AI治理需求，也就是如何避免生成式AI產(chǎn)出內(nèi)容在倫理或法律上產(chǎn)生威脅，同時(shí)兼具應(yīng)用的可用性和性能。這對Walmart來說不只是IT和數(shù)據(jù)部門的責(zé)任，更涉及了橫跨法務(wù)、公關(guān)、會(huì)計(jì)等部門。
打造生成式AI“游樂場”，標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)環(huán)境更鼓勵(lì)企業(yè)上下探索應(yīng)用
Walmart原本就有一套MLOps平臺(tái)Elements，可以同時(shí)管理和運(yùn)行百萬個(gè)模型，來支持2萬5千名IT團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的各種AI應(yīng)用。如今，此平臺(tái)也加入了生成式AI應(yīng)用所需的開發(fā)資源，加入更多任務(wù)具、相關(guān)模型等，系統(tǒng)性應(yīng)對生成式AI發(fā)展的四大挑戰(zhàn)。
不只大幅強(qiáng)化技術(shù)人員的AI軍火庫，Walmart更針對非IT人員開發(fā)了一個(gè)名為GenAI Playground的生成式AI沙盒工具。這個(gè)“游樂場”提供各式開發(fā)工具及測試環(huán)境，也包含No-code開發(fā)工具，讓非IT或數(shù)據(jù)背景的員工，也能根據(jù)自己崗位需求和靈感，自行打造和試用生成式AI功能。
除了打造全公司人人都可用的生成式AI應(yīng)用開發(fā)工具之外，Walmart還有各種搜集員工關(guān)于生成式AI應(yīng)用發(fā)展及使用反饋的機(jī)制。例如，他們會(huì)定期開研討會(huì)，將業(yè)務(wù)人員和工程師齊聚一堂，由第一線業(yè)務(wù)人員提出需求和想法，并由工程師說明技術(shù)細(xì)節(jié)，借此尋找新應(yīng)用可能。他們也會(huì)搜集員工使用生成式AI工具的數(shù)據(jù)來分析使用情況，并于這些工具中提供用戶反饋功能，鼓勵(lì)員工主動(dòng)回應(yīng)使用心得。
借由這些工具，Walmart已經(jīng)開發(fā)出許多大規(guī)模生成式AI應(yīng)用，囊擴(kuò)對內(nèi)和對外業(yè)務(wù)。這包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)梳理、生成式AI搜索功能、電商購物助手機(jī)器人、總部員工生產(chǎn)力工具、門店運(yùn)營輔助、員工學(xué)習(xí)及福利管理工具、語音客服與購物等。未來，還將進(jìn)一步應(yīng)用生成式AI于AR家具及服飾購物功能，以及第三方供應(yīng)商的客服功能。
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