书名: 亚马逊效应（ “电商巨头”亚马逊25年实战技法。结合数字化背景和零售业重组的现实，帮助读者看清零售业的过去和未来。）
作者: 娜塔莉·伯格 & 米娅·奈茨
书号: 9787521713770
格式: EPUB
出版: 中信出版集团
出版日期: 4月 2020
大小: 1.22MB
语言: 中文
既然已经将人工智能确定为成就当今技术创新（源于对更多自主计算系统的需求）的主要驱动因素之首，那么，在直接切入作为当前科技神话的语音技术之前，我们有必要对亚马逊如何在其所有业务领域——而非仅仅在其客户家中——充分利用人工智能系统的发展做一番探究，就像我们之前对无处不在的互联网连接和无处不达的客户界面这两个驱动因素所做的那样。对这两个驱动因素的考察，使我们对亚马逊如何实现消除一般购物过程中的摩擦这一目标，建立了一种良性循环，进而创造出更多销售、更多增长有了更加深入的理解。
事实上，正是人工智能支撑着谷歌搜索和推荐引擎。20世纪90年代，亚马逊是最早极其依赖产品推荐的电子商务公司之一，这也有助于亚马逊在图书之外交叉销售新的品类。贝佐斯将这类技术开发描述为“机器学习的实际应用”。亚马逊的搜索和推荐的机器学习能力也巩固了其复杂供应链的运作熟练度，以及其最新的购物语音助手功能。在这些应用中，亚马逊都可以使用云计算部门的大规模计算能力来处理数十亿个数据点，以支持测试各种选项和结果，从而快速地确定哪些可以或不能有成本效益地满足客户要求。据麦肯锡估计，由产品推荐推动的亚马逊采购占比为35%。[3] 2016年，该公司将其人工智能框架DSSTNE免费，以帮助拓展深度学习的方式，由对话、语言理解和对象识别扩展到搜索和推荐等领域。做出将DSSTNE源代码公开的决定也表明，亚马逊已经意识到，有必要进行合作，利用人工智能的巨大潜力来获得收益。
