AI预测准确率提高后，亚马逊或转为“先送货再购物”

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【导读】哈佛商业评论从商业模式和商业战略角度，分析了AI将如何改变亚马逊。随着AI预测准确率的提高，亚马逊的商业模式可能会从“先购物再送货”转变为”先送货再购物”。

AI如何改变公司战略？ 这是公司高管最常问的问题，这个问题相当重要。 AI基本上是一种预测技术。人工智能的进步使预测的成本更低，经济理论指出我们将更频繁和更广泛地使用预测。 但是这对战略意味着什么呢？

 

以下，我们将用一个思想实验来回答这个问题。 大多数人都熟悉在亚马逊购物。 就像大多数在线零售商一样，你访问他们的网站，购买物品，把它们放在你的“篮子”里，为它们付钱，然后亚马逊把商品运送给你。 目前，亚马逊的商业模式是在线购物并送货上门。

 

大多数购物者在购物时都会注意到亚马逊的推荐引擎，AI预测了你将要购买的商品。目前，亚马逊的AI做的还不错， 但并不完美。 就我们个人来说，AI准确地预测了约5％我们想要购买的东西。 换句话说，我们实际上购买了它推荐的20个商品中的一个。 不错！

 

现在进行思想实验。 想象一下，亚马逊的人工智能收集有关我们的更多信息：除了我们在其网站上的搜索和购买行为之外，它还收集其在线发现的其他数据，包括社交媒体以及线下的数据，例如我们在Whole Foods的购物行为。 它不仅知道我们买什么，而且还知道我们什么时候去商店，我们购物的地点，付款方式等等。

 

现在，想象AI使用这些数据来改进它的预测。 我们认为这种改进就像调高扬声器转盘上的音量旋钮一样。 提高了AI的预测准确性。 数据科学家，工程师和机器学习专家不知疲倦地在预测机器上调用准确性，亚马逊的战略会发生什么改变？

 

在某种程度上，当他们转动旋钮时，AI的预测准确度跨越一个门槛，从而改变其商业模式。 当这个预测变得足够准确时，亚马逊会把它预计你会想要的商品运送给你，而不是等你订购它们，这样做会变得更有利可图。 亚马逊每个星期都会运送你可能需要的物品，然后你在自己家中舒适方便地购物，选择你想要的物品。

 

这种方法为亚马逊提供了两个好处。 首先，预测性运输的便利性降低了你购买竞争零售商的商品的可能性，因为在购买其他商品之前，产品就能方便地送到你家里。 其次，预测性运输会促使你购买一些正在考虑购买的物品。 在这两种情况下，亚马逊都获得了更高的利润。 这样，就将亚马逊的商业模式从“购物送货”变成了“送货购物”。

 

购物者并不想劳神去退那些不想要的商品。因此，亚马逊将投资于产品退货的基础设施，也许是一个卡车车队，每周一次提货，方便收集顾客不想要的物品。

 

如果这是一个更好的商业模式，那么亚马逊为什么不做呢？ 其实亚马逊正在努力。 但如果现在就这样做 ，收集和处理退货的成本就会超过增加收入份额的增加。 例如，我们把送来的95%商品退回去，这对我们来说很麻烦，对亚马逊来说成本也很高。 对于亚马逊来说，这个预测还不够好，现在还不能采取这种新的商业模式。

也就是说，在预测准确性足够精准能够帮助亚马逊盈利之前，设想一个亚马逊也采取这种新的商业模式的场景，因为该公司预计在某个时刻它将是有利可图的。 通过更快推出，亚马逊的AI将会更快地获得更多的数据，并且进步更快 。 亚马逊意识到，越早开始，竞争对手越难赶上。 更好的预测会吸引更多的购物者，更多的购物者会产生更多的数据来训练人工智能，更多的数据会带来更好的预测，从而创造一个良性循环。 换句话说，人工智能的收益递增，因此采取这种策略的时机至关重要。 过早采用可能代价高昂，但采用太晚可能是致命的。

 

这里关键的一点是，提高预测准确性对战略有重大影响。 在上述案例中，它将亚马逊的商业模式从“购物送货”变为“送货购物”，产生了垂直整合到产品退货服务（包括退货卡车）的激励，并加速了投资的时机。 这一切都是由于提高了预测准确率。

 

很多人都熟悉谷歌2014年收购DeepMind。也许只有少数人意识到，更多的传统公司也正在押注预测。 在2016年，通用汽车斥资超过1亿美元收购了人工智能创业公司Cruise Automation公司；2017年，福特公司在人工智能创业公司Argo AI投资了1亿美元；John Deere花了3亿美元收购了人工智能创业公司Blue River公司。比起收购价格来，这三家创业公司的收入都微不足道。 通用汽车，福特和John Deere在加速投资AI，将对其业务战略产生重大影响。

 

鉴于上述，战略家们面临着两个问题。 首先，他们必须进行投资，以更好地理解预测能在其行业应用上走多快、走多远。其次，他们必须明白预测给战略带来的影响，就像我们为亚马逊做的思想实验那样。

 

那么，启动人工智能策略的首要主题是什么？ 闭上你的眼睛，想象一下，把你的手指放在预测机器的表盘上，然后用Spinal Tap的不朽名言来说，把它转到十一点。

 

（本文的想法是从我们即将出版的书《预测机器：人工智能的简单经济学》中选取。）

（作者：Ajay Agrawal是多伦多大学Rotman管理学院教授。Joshua Gans是Rotman管理学院的战略管理教授。）

原文：https://hbr.org/2017/10/how-ai-could-change-amazon-a-thought-experiment

文章来源：哈佛商业评论

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