現(xiàn)在のアルゴリズムモデル部門は蘇寧での地位が非常に高いです。データの価値を釈放するため、人材、研究開発における蘇寧の投入は引き続き増大します。

蘇寧IT本部の関係者は記者に「C 2 Bまたは極致単品モデルにとって、事実上、私達(dá)は去年すでに関連技術(shù)の備蓄作業(yè)をしています。C 2 Bは本質(zhì)的に消費者の観點に立ってその全體のサプライチェーンを駆動するので、伝統(tǒng)的なB 2 Cモードに比べて、それは更に強調(diào)したのは“消費者を?qū)Г摔筏蓼埂堡扦?。しかし、「消費者志向」をするなら、消費者ニーズに対する研究の深化と正確さが非常に重要なポイントとなるということです。

この面では、企業(yè)はデータ資源からの挑戦に直面する一方、人工知能技術(shù)に関する挑戦に直面する。データ資源の挑戦から言えば、消費者がいる場所、時間、場面、方式、複雑で変化が多いです。彼は意図的に商品を観察したり、需要を表現(xiàn)する時の情報が捉えられているかどうかも重要です。例えば、ユーザーは蘇寧のラインの下で販売員に質(zhì)問するかもしれません。何がありますか？これは実は非常に重要な情報のこのような入力です。オンラインでは、ユーザーはキーワードを入力する可能性があります。買い手がどこで買うかを表す可能性があります。

「言い換えれば、上のようなものがたくさんあります。表示データ今はまだ手に入れていません。これはユーザーの需要を予測する上で、データの豊かさに挑戦するという意味です。上記の擔(dān)當(dāng)者によると。

人工知能の技術(shù)において、「知能」のレベルは依然として挑戦に直面している。現(xiàn)在からビッグデータ業(yè)界から見ても、インターネット業(yè)界から見ても、BATにしても、Googleにしても、みんなが直面している挑戦は同じです。GoogleのGooglebrainが一番センセーションを持っているのは彼らのことです。ロボット大量のYouTubeの動畫から貓を識別することができます。人の知能の発展レベルから見れば、このことは非常に低年齢化した知能の體現(xiàn)であるが、機械學(xué)習(xí)のこの角度から言えば、歴史的な突破である。

「蘇寧はこの面で直面する挑戦も実はとても大きいです。しかし、喜ばしいことに、蘇寧に頼って5000名の研究開発者に達(dá)して、蘇寧はすでにこの方面の探求を始めました。前述の擔(dān)當(dāng)者は、「グループのビッグデータセンターの位置付けに基づいて、データセンターは職責(zé)によっていくつかの大きな塊に分けられています。最初はプラットフォーム層で、主に豊富な量のデータの保存問題を解決し、データが保存でき、下に置くことができ、計算が速いことが保証されています。これはプラットフォーム層の主要な仕事です。第二はアルゴリズムモデルチームです。主にアルゴリズム研究員です。彼らの主な職務(wù)責(zé)任は量データから蘇寧に役立つ情報を発掘し、さらに業(yè)務(wù)の決定を支援したり、業(yè)務(wù)の効率を向上させたり、業(yè)務(wù)の効果と効果を高めたりします。また、従來の製品設(shè)計と開発部門も含まれています。