【谨防Plato的数据洞这是AI在商务商务早餐中的重要收获】全球电子商务是全球增长最快的行业之一，在2018年增长了18% 。在全球范围内，消费者在2018年购买了价值2.86万亿美元的电子商品，而2017年为2.43万亿美元 。
由于数字商务是由数据驱动的，因此该行业是AI的成熟领域 。但是，缺乏知识和不确定性仍然是该技术获得更大立足点的最大障碍 。为了解决这些障碍，deepsense.ai和Google Cloud共同组织了一次商务早餐会，讨论了挑战和机遇，并分享了他们对电子商务中的人工智能(AI)的看法 。BeeCommerce.pl，Sotrender和iProspect的专家加入Google和deepsense.ai，所有公司都为数字业务提供了复杂的工具 。
陷入柏拉图的数据洞
“当涉及到建设AI应用程序，它的所有有关的数据，” 小号援助帕维尔Osterreicher，在deepsense.ai战略与业务发展总监，他的演讲中 。他指出，小型企业中最简单的分析可以在Excel电子表格或笔和纸中完成 。在客户群中准备简单的细分或发现性能最佳的产品并不是一个巨大的挑战 。但是，这些只是冰山一角 。“我们获得的见解越复杂，任务就越复杂 。那就是专用软件的来源 。” 他说 。
“最大的挑战是缺乏灵活性 。流行的工具之间没有万事通，而且每种工具都有其局限性 。问题是当工具不能满足公司需求时 。而且，老实说，这是一种普遍情况 。” Osterreicher继续说道 。因此，公司经常需要调整可用的工具以使其适应或习惯于从数据中丢失见解 。
“大多数公司仅处理其数据的一小部分，并且仅处理一半的图片 。他们就像在“柏拉图洞穴”中的囚犯一样，只看着顾客投射在墙上的影子，而无法获得或真正掌握其真实形态 。” [ Ed 。注意：请参阅《洞穴寓言》 。]
以便捷且经济高效的方式分析数据的唯一方法是利用机器学习模型 。机器即使看似微不足道的细节也能有效发现图案 。
“有时候，有关客户将鼠标悬停在按钮上多长时间或如何填写在线表格的信息是获取有意义信息的第一步 。该模型仅与建立的数据一样好 。” Osterreicher总结道 。
将图像捕获到云有助于重塑零售业
在另一场演讲中，雅库布·斯库拉托维奇(Jakub Skuratowicz)专注于公司如何使用AI的技术方面 。公司可以通过多种方式从AI中受益，例如建立参与度，个性化用户体验或检测欺诈 。
谷歌的专家展示了图像搜索在全渠道商务中的新应用 。启用该应用程序的用户首先由Nordstrom服装公司应用，该应用程序使用户能够为商品拍照，然后在商店的数据库中搜索 。因此，客户可以快速在线购买产品或检查其可用性 。
“通过使用Google Cloud Platform提供的机器学习工具，该公司在识别照片中显示的项目时达到了95%的准确性”
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