虎嗅会员专享【创新案例005】共计10654个字，建议阅读时间15分钟。
我们希望用12年的时间把我们第一个12年建立的所有商业模式全部用技术来进行改造，变成纯粹的技术公司、一个充满着智慧的集团，这个智慧不仅仅是团队兄弟们的智慧，还包括我们所有产品、所有服务、我们一切的商业模式，都是有智慧的。
未来12年，我们最想做的是成为全球领先的智能商业体，包括但不限于今天我们已经有的两个业务：电商和金融，还有即将进入的保险业务。
——京东集团创始人、CEO刘强东
在2017年2月10日京东的开年大会上，京东集团CEO刘强东特意强调：电商的模式之争已经结束，接下来京东必须用技术去应对未来不确定性，技术、技术、技术，将成为京东未来十年最重要的三件事。他对京东第二个12年的追求是：希望成为全球领先的智能商业体。
技术、人工智能成为刘强东一个半小时演讲中出现最多的关键词汇。
这是京东乃至中国电商最近一年来持续释放的信号。
去年6月份虎嗅筹办杭州F&M电商峰会时，我（编注：本文作者李清乐）作为研究员就曾在内部提过：“中国电商行业已经从过去商业模式创新，转变成向技术创新要增长动力的阶段，人工智能技术会是一个结合趋势。”
同年11月，刘强东在京东内部分享会上提出“京东未来12年规划，将用技术开启商业智能化 ”：将已有的供应链、数据、物流优势充分向社会开放，带动全行业、全社会效率的进一步提升，成为中国商业零售领域基础设施的提供商。同时，京东将通过AR/VR技术、深度学习、人工智能、机器人自动化等创新科技，真正实现物流智能化、无人化，将行业和社会的运营成本降低至极限，将用户体验提升，真正实现智能化的商业体。2017年京东年会上，刘强东大谈人工智能，期望以此开启京东新篇章。
大数据与黑科技一个比一个显得“高大上”，但它们如何与苦脏累的电商融合？
我们大致可以从供应链、营销、物流、售后等几个环节来理解。
（其实京东人工智能的业务场景还包括金融，但本文聚焦于电商体系，所以并未提及。）
本案例主要围绕着传统电商的上述环节回答以下几个问题：
人工智能在京东电商运营各环节中具体如何体现？
京东人工智能研发部门的业务分工、效果评估？
京东人工智能与电商业务板块中的技术框架是什么？
京东人工智能在电商业务方面的发展挑战与想象空间？
【声明：本案例素材基于虎嗅研究部对京东高管的访谈，他们分别为商倩兰 （京东搜索与大数据部 产品总监）、胡浩（京东Y事业部供应链及技术总监）、刘丹 （京东智能通讯部总监）、肖军（京东集团副总裁X事业部总裁）。关键信息部分已向京东方面核实，研究视角与观点由研究员独立负责。】
第一部分
Y事业部：如何用人工智能来打造智慧供应链
对（零售）电商而言，供应链是核心能力。刘强东从中关村摆柜台开创京东时，就是自己掌握采销售体系。虎嗅听过一个八卦，在京东还只是百人规模的创业公司时，刘强东的办公室就装修的非常气派豪华，给人一副“土老板”、“暴发户”的感觉，其实不是刘强东没有创业姿态，因为当时京东影响力还很小，与供应商打交道，做大排场会加大合作机会。
如今，京东员工已超10万，自营和开放平台两部分SKU加起来已过6000万的综合电商平台。原有的传统采销体系已经不能适应它。再者，零售的精髓是提高效率，而京东已经很难通过现有模式革命性提升效率，只能是增加人力来提升规模。
故，通过人工智能技术来变革供应链，是京东最需要且正在探索的方向，这件事交由京东“Y事业部”（2016年11月25日成立）来主导——打造智慧供应链。
简单说来，Y事业部的一个功能是，运用人工智能技术打造销量预测平台，将销量精细化预估至每个商品单元上，帮助京东自营管理人员制定商品销售策略和备货计划，将用户想买的商品提前送到就近的仓库。围绕供应链人工智能平台，Y事业部还在持续推进智能库存管理、智能定价、智能促销等模块在京东自营零售管理中的应用。
（京东内部资料，2017年3月2日最新版）
还原其设计逻辑，智慧供应链是紧扣“好商品”、“好计划”、“好库存”、“好协同”、“好定价”来规划产品的。
1）好商品：零售的一个切入点是品类管理，一件商品是有生命周期的（引入期、成长期、衰退期），而且每一件商品在整个零售盘子中扮演的角色不一样，吸引流量的商品（爆款）、有主打毛利的商品……过去都是基于人的商品运营经验来进行规划的，什么的商品扮演什么样的角色，在海量SKU中已经无法用靠人的方式来解决。此时，需要借助人工智能技术，在京东原有的数据分析能力之上，建立一套科学的商品规划系统。在机器的理性中融入人的经验，看上去就像是经验固化到系统之中。
顺便提一句，在京东人工智能技术还未用于供应链环节时，主要是通过“数据罗盘”的产品来进行商品结构优化。
2）好计划：传统零售采销体系是“计划订单制”，都是根据品类运营者的经验，根据往期商品销售情况来进行采购计划的。人工智能技术融入到采销体系当中时，不仅要能高效精准盘货，还要综合外部宏观环境，对预售情况进行分析，生成报告式采销指南，意在弥补人为经验的缺陷。
3）好库存：零售业的流通变革，离不开“库存”。与仓库相关的部分，主要是由京东X事业部门来主导，而Y事业部主要做“供应链结构层面”的设计，仓里进多少、出多少，需要做一套智能补货系统来支持。京东在全国有200多个仓，8大物流中心，同一商品在不同地方有明显销售差异，那如何实现智能调拨？而这套智能调拨体系，应该是配合智能预售系统的。京东次日、当日达能实现，一部分原因是已经在用户下单前根据他的购物习惯、浏览习惯进行预判下单，提前备货。京东方面表示，预测准确度已经达到80%。
4）好协同：除了预测，人工智能技术在中间要做供应链的协调优化工作。
京东全国的仓储网点、物流如何实现商品调拨中的自动平衡？此外，促销活动在电商中已成常态，另有开放平台的海量商品涌入，这也是一块挑战。过去靠人力、经验的方式从财务的角度去横向评估一场促销，随着业务量增长已经滞后。京东人工智能在供应链中发挥协同作用的计算模型可以用一个“自动任务拆解”模式来理解，去实现上下游供应商的协同。
5）好定价：以往的零售定价，更多是根据供需预判以及生产成本来定，但电商渠道上价格动态就需要参考全网情况，哪些商品应该去引流，哪些商品应该做促销？同时在什么促销位置、仓储位置，要用商品的定价结合出售的时间、区域物流成本等系列因素去预测和决定。有了这样的人工智能定价模型，才能实现商品成交的最大可能。在这方面，细分下来还有智能滞销处理、智能退货处理。
Y事业部成立后，未来一个重要的使命是将智慧供应链能力开放出去，为第三方商家服务，供应商在生产制造环节也这方面需求。而智慧供应链开放的前提是，商家能将商品入库京东来进行销售。这样，京东方面才能跟踪其中的环节，给商家定价建议、促销提示、补货以及库存节点的健康监控。
我的理解，人工智能技术应用到京东供应链环节里，要实现的是全品类、全时段、高效化的柔性供应链。目前京东供应链智能化已经到了什么程度？其考核标准有两块：
一是人效率的提升程度，比如在京东实现智能调拨的30多个仓库里，过去每个仓库的大中件品类管理要多个人同时进行，现在一个人就够，他只在机器异常时才进行干预。深入物流环节的配送员，他之前平均200单/日的完成率，那现在能送到250单/日。
二是从渠道下沉的深度与广度来评判成效。目前，通过人工智能技术渗透供应链，京东已经能实现全国大约1700多个“京东帮”农村电商的渠道下沉服务，这个网点除了前置仓、FDC仓（转运中心），再往下沉，甚至还需要移动仓来配合，在山东济南下属的农村已在试运行。
而这两个标准背后其实是关键指标（自动化率），按自动调拨环节来评估，据京东方面称，基本上已经接近100%了。
需要指出的是，3C家电类标品人工智能技术很快能渗透到供应链环节80%以上，但生鲜品类受到商品自然生命周期、地域差异、气候环境变化等客观条件制约，在供应链环节里，5%的人工智能渗透率都达不到。
第二部分
智慧卖场：如何做到站内清“货”，站外导流
如果把京东的页面还原成线下购物中心的话，它就是一个大卖场。京东人工智能技术运用到该部分工作之中，提出了“智慧卖场”的概念。
与智慧供应链、智慧物流环节不一样的是，智慧卖场并不是某一个专项部门（X、Y事业部）进行，而是由京东负责搜索、推荐以及大数据分析的团队推进，加起来大概是一个500人左右的团队，根据规划2017年还要进行扩招，才能满足技术业务的需求。
人工智能技术在商品交易环节的作用愈发重要，最直接的原因是流量红利期已过，获客成本拉高和转化率普遍降低，通过技术手段来实现精准需求的优化是电商玩家们的必经之路了，最先有资本趟这条道肯定是京东、阿里这些电商寡头。
（京东内部资料，2017年1月24日最新版）
京东的智慧卖场由搜索、推荐、频道、会场等产品组合而成，涵盖店铺、促销、秒杀等内容形态，京东搜索与大数据部负责打造的产品可以概括为：
购物流程中的推荐位——首页等的个性化推荐位，商详、购物车等的关联推荐位。
搜索列表——基于关键词搜索列表，基于分类/标签的搜索列表。
频道、活动、店铺——站内日常的主题频道，平台的活动&商家的展示店铺。
其他——订单复购、内容运营、直播等等。
智慧卖场要考虑的是，如何实现营销和自然流量的相互促进？卖场上何种方式能促进商品与用户间的交互？在开放平台业务与自营平台业务中，又如何实现内部交叉？最终要实现效果，用户迅速找到能满足自己需求的商品，并快速决策，迅速下单付款。
其中，京东结合人工智能技术要去改变的痛点是：
商家痛点——新客获取难，老客留存难流量ROI变低；运营成本变高且可用工具少。
用户痛点——商品众多，需求满足效率变差；发现惊喜、逛的体验感不足。
行业痛点——品类渗透率低，新客获取成本高；流量非精准运营，转化率不高；品类运营人效较低。
平台痛点——流量贵&分发不精准；转化效率变差；运营管理人效较低。
立足于“人—货”的连接，结合人工智能数据算法与机器学习的模型，需要掌握各自的画像情况：
【用户画像】
感兴趣的品类／品牌／产品
用户性别
购买力
用户地域
用户所属人群
已购兴趣满足
【商品画像】
品类／品牌／产品词
商品性别
商品价格指数
商品产地／热销区域
商品适用人群
商品购买周期
京东已经在与LG、海尔这些品牌厂商合作，基于用户、商品下一阶段的属性，来驱动生产，实现订制，但从效果来看，并没有想象中容易，毕竟从流通到生产，体系太过庞大，涉及无数环节以及效率匹配。
“换汤不换药”，智能卖场在阿里方面的产品称作“千人千面”，而京东则将火力集中在图文、语音搜索、个性化推荐三个方面。围绕着这三方面，京东在做的事情有：
图像搜索——（信息）多一种用户搜索习惯；突破单一文字内容理解技术；提升引擎存储和计算能力。
叮咚音箱/智能冰箱——（智能硬件）布局智能家居领域；探索人机交互新模式，与科大讯飞在语音技术领域合作。
开普勒计划——（站外数据）今日头条、QQ浏览器、什么值得买、墨迹天气，电商推荐、搜索功能以及数据等方面的开放合作。
京东在用户画像、商品画像的基础下能实现初步的“个性化”推荐，但搜索更智能化方面还需要考虑用户的使用场景，流量分拆非常细，这个考验是非常艰巨的，目前京东方面给出的主要解决方案是“用户的PIN码分层，再融入画像，同时兼顾（组织元素）不同频道、活动、会场，比如是常态销售、还是促销、秒杀。”
大数据、人工智能，只要是算法，它一定考虑到覆盖率和准确率。所以，一个动态模型下的机器学习是需要不断输入、纠正、反复调整的，这条路目前京东也拿不出标准答案。
从效果来看，拿2016年双11来说，京东智慧卖场加入人工智能技术后做的ABTest发现转化率涨幅超过了110%，然而秒杀活动的效果稍差，只有提高了20%多。下一个阶段，活动秒杀时效率如何提升，是京东要突破的一个方向。
比如，今明两天家居家装品类运营要组织一场该品类的活动，目前是用人的方式去贡献数据，筛选样本十分有限，并不是从整站的数据池海量高效筛选。如何变得更高效、更准确符合今明两天访问京东的消费者意图，同时体现效益，这是京东2017年要去突破的。
上述三件事中，特别值得说的是，2016年底，京东联合今日头条发起了一个“开普勒计划”，后续什么值得买、QQ浏览器等先后加入，这件事本质上是京东想通过人工智能技术进行（站外流量）的获取（类似的事，在淘宝天猫是由阿里妈妈在做），于它的合作伙伴而言，是在京东电商平台上的流量变现方式之一。一年之前，京东与腾讯曾围绕移动端营销推出过“京腾计划”，数据开放、共享则成了合作的前提。
但这件事难突破的就是数据怎么共享，哪些数据是可以共享、哪些是有效共享？毕竟所有大公司都知道数据是自己都核心性产品，商业信誉体系、安全体系没有可靠保证下，数据的开放共享程度直接影响到了合作的深度、进度及最终效果。
拿京东与今日头条的合作来举例，他们之间哪些数据是能完全匹配？一个用户在今日头条上浏览了一大堆新闻，但他在电商场景下又有什么偏好呢？二者的用户画像这样才能进行对应？这都是要面临的基础问题，而目前业界通用的方式是分析用户手机的设备ID，以内容浏览喜好，来预测用户的购物需求偏好，这样的个性化推荐还需要更多维度的数据供给给人工智能分析预判。
第三部分
X事业部：打造智慧物流，“三无”产品难在“仓”
2016年10月26日，京东X事业部智慧物流实验室首次向媒体开放，展示了自主研发的“京东无人仓”成果，由机器人、人工智能算法和数据感知网络打造的全自动仓储场景组成，京东方面表示其中部分技术运用到了2016年双11。
这是继去年6月份，京东无人机首单试验配送后的又一大动作，京东集团副总裁X事业部总裁肖军表示，无人仓、无人机、无人车是京东在人工智能研究运用上的三大方向。后两者在末端配送，除了考研配送承载力、准确率外，重心在配送路线的智能化设计，这块已经在外卖领域运营成熟了，所以京东智慧物流的难度在无人仓。
无人仓方面，不可否认亚马逊比京东先行一步。2012年亚马逊以7.75亿美金收购了一家仓储机器人创业公司Kiva Systems，而又将这项技术用于物流系统，其作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍。2013年贝索斯公布了亚马逊无人机计划 （Prime Air项目），并于2015年年底公布无人机配送宣传片。
肖军表示，京东无人仓与亚马逊无人仓虽然都是直营仓储为主，但应用场景和设计理论存在偏差，共性都是想为用户带来更快捷便利的购物体验。
1、京东“无人仓”的构成
“无人仓”由搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人、堆垛机器人、六轴机器人、无人叉车等组成，其存储效率是传统横梁货架存储效率的10倍以上，并联机器人拣选速度可达3600次/小时，相当于传统人工的5-6倍。
京东无人仓“四件套”机器人：
SHUTTLE货架穿梭车，负责在立体货架上移动货物，能够实现6m/s的高速行走，并且具有每小时1600箱的巨大吞吐量。
智能搬运机器人AGV，这个貌似扫地机器人的自动导引小车载货达300公斤以上，可实现货物在库房内的搬运，通过调度系统与人工智能可灵活改变路径，实现自动避障与自主规划路径（靠二维码的识别和惯性导航来行走）。
DELTA型分拣机器人，这个拣选机器人的动作令人眼花缭乱，它采用3D视觉系统，能够实现动态拣选、自动更换捡拾器以及155ppm的作业节拍，具有三轴并联机械结构及适应货物转角偏差辅助轴的特点。
六轴机器人6-AXIS，它几乎就是每个人心目中的经典机械手，由控制、驱动、机械本体等单元组成，是个勤勤恳恳的搬运工，负责拆码垛等工作，具有165kg大载荷量和±0.05mm高精度的特点。
2、京东“无人仓”的设计逻辑
京东的“仓储”伴随电商业务发展，大致可以分为 “三个阶段”：第一阶段，以传统人工流转的方式，管理库房对的流程结构；第二阶段，通过系统化、无线手持设备，及自动化设备，提升仓储空间使用率，京东“亚洲一号”就是在此基础上建成；第三阶段，在上一阶段会面临瓶颈时（如大型促销，订单量剧增“爆仓”等情况），通过人工智能（机器人）来取代传统人工作业流程，让仓储变得更高效、智慧。
目前，京东“无人仓”正处于第二阶段向第三阶段过渡期，处在一个优化升级的过程，预计2017年京东就将开始建造基于第三代物流技术的无人仓储中心了。
那做无人仓到底能改变京东什么？
在肖军看来，“第一个改变就是机器人融入了我们最终的生产，并且改变了我们的生产模式。第二个就是我们所有这些改变都是基于人工智能算法指导生产。”
延展开来，大家都知道电商物流环节中包含存储、搬运还有拣选。京东无人仓的设计逻辑：存储环节，非常狭窄的立体货道里面，高速的穿梭车实现高密度的存储货架间，实现精准、高效率的吞吐。搬运环节，智能搬运机器人能承接人力5倍以上的快速搬移。分拣环节，深度学习技术结合3D视觉系统，能够实现动态拣选，保持快节奏、低错误率。
而要实现这个逻辑，其前提是将京东所有商品数据（在售、待售、预入库）、SKU等海量数据，匹配一套智能算法，从而形成新的数据模型，这成为指挥无人仓运作的决策框架。
3、“无人仓”对京东意义何在？
刘强东希望无人仓能帮京东降低运营成本、提升效率，同时优化用户的购物体验。这里，肖军给我们算了一笔账：
2015年京东（广州）亚洲一号单日订单处理50万单，如果京东第三代物流中心，仓储逐步的完成全自动化与智慧化建成，我们预计单日生产产能会超过200万单，有一些仓库突破500万单，那我们降低的物流成本可以降低目前的50%左右，仓储单位面积效率上，可以提高到现在5倍以上。
人工拣选完成一件商品，平均时间也要30秒左右，而智能机器人拣选可以做到一秒一件。在双11这样的大促中，现在京东要增加成千上万的临时工，未来有了无人仓就不用了。
虎嗅在参观京东无人仓实验室时，听现场工程师介绍，按照他们的设计，无人仓中的一台机器人正常工作时间能从早上8点到凌晨3点不间断，对人而言已经超负荷了。
不过基于当前的分拣机器人设计，京东无人仓还不适用于形状不规则商品，比如生鲜品类。但是像一袋话梅、一盒电池、一本书这样有一个光面的商品，是能够自动适配捡拾器进行抓取的。
4、京东“无人仓”需要面对哪些挑战？
在欧美，传统自动化应用在仓储中已经很常见，但在我国与电商业务相结合，基于快速响应订单和高效履约的时效要求，而机器人作业的稳定性如何保障？这都对京东无人仓研发带来了直观挑战，具体而言：
1.保持在海量数据计算中有高准确率
人工智能算法指导生产。比如商品布局算法，京东产生海量数据，精准的数据挖掘需要分析每一个商品分布整个订单里的命中情况，可以判断单个商品拣选区和存储区的配置量，拣选区布局算法会根据每一个商品、每一个小时的出货情况对未来的出货进行一个预测。如果计算有偏差，对智能机器人发出错误指令，会影响运营效率。
2.高强度、快节奏下的运营保障
面对京东仓库高强度、高效率、高节拍的工况，机器人设备就成为整个仓库正常运行的保障，保持它们正常运作，需要实现两点：一是设备的可靠性，二是设备的可维护性。所以，在设计每一个设备的时候，需要对相应设备进行多次（事故）仿真模拟。
3．验货，人、机配合最难
肖军介绍，无人仓里的机器人最初能代替人的手脚，替我们行走、搬运，但代替人的眼睛是最难的。供应链应用场景太复杂，按照他们最初的算法，商品识别度只有60%。此后，他们在每个库房单独割了一条标准操作线对机器进行反复训练，修正算法，经过数万次的测试与优化，目前识别准确率已经能够满足实际应用需求。
至于哪方面工作是机器人无法取代的？肖军认为是“验货”，供应商把货送到仓库，如果是机器与机器之间的配合那到简单，但机器和人之间的配合是最难的，因为人有各种各样的。
对于京东“无人仓”搭建进度，肖军表示，明年春节后会现在亦庄搭建三万平米的全无人仓，预计明年年底或2018年初，京东X事业研发的机器人将陆续投入其他仓库使用。
第四部分
人工智能客服：JIMI离电商售后的“最强大脑”还差多远？
2014年中，京东（成都研究院）智能通讯部开始研发人工智能客服产品JIMI，并于2015年上线。该部门拥有京东即时通讯IM和智能机器人JIMI两款产品，部门总监为刘丹，拥有超过百人的研发成员，其中JIMI智能机器人系统由其下属部门—人工智能平台研发部负责研发，研发负责人为杨洋。
据刘丹介绍，京东JIMI的工作原理是，通过自然语言处理、深度神经网络、机器学习、用户画像等技术合成的智能客服，可以7*24小时不间断回答用户售前咨询、售后服务等电子商务各环节。
2015年，京东成立DNN实验室(深度神经网络实验室)，此后JIMI在很多处理环节中都引入了深度神经网络技术，在引入深度神经网络模型后，JIMI意图识别整体准确率由原先的76.0%提升至84.1%；在命名实体识别环节，结合深度神经网络，JIMI抽取用户问题关键信息的准确率比传统方法提高了6.6%。
JIMI的第二项核心技术是机器学习，此项技术涵盖三个方面，即JIMI有监督、半监督和无监督式学习方法。刘丹拿小孩子学画画举例：刚开始只能临摹，这就是有监督式学习，JIMI的意图识别模型、Deep QA模型都等同于有监督式学习；当这个小孩画画能力有了一定的积累之后，会借鉴很多名画自己创造，但还是需要老师指点，这就是半监督式学习，JIMI的相似语料挖掘就是属于半监督式学习；当小孩彻底成为画家，能够融会贯通形成自己的画风，这就成为了无监督式学习。
JIMI实体库的构造能实现完全无监督的自动学习，让应答效果持续提升。同时JIMI会捕捉与用户交互中的聊天数据、点击数据、评价数据、点赞、踩等信息，评估自身的应答是否满足用户需求，并且自学这些数据，使其应答能在无人工参与情况下自我提升。
JIMI不仅能够支撑商城业务，还有力的支撑了京东金融、京东到家等多领域业务。未来，JIMI会走向开放平台，让京东体系之外的商家可以运用其进行售后服务 。
对JIMI的追问清单：
以下是虎嗅针对JIMI对京东提出的系列问题及其解答：
JIMI更多是解决C端用户问题，那么它在B端商家方面有何智能服务能力？
其主要功能体现在JIMI应答助手上实现，JIMI应答助手在商家客服应答过程中提供智能应答辅助，为客服提供答案提示，客服点击即可发送答案进行回复，商家无需自行输入答案，高效提升客服应答效率，同时在客服离开电脑时还可将应答托管给JIMI应答助手，将所有内容转给JIMI进行回答，快速响应用户咨询，提升用户体验。
JIMI在京东当前的服务体系中，哪些必须有人的干预？
京东方面的答复是，聊天内容分析聚类、自动应答、智能问题预判、自动转接人工、知识库智能挖掘等均可人工智能处理，但答案审核、自动化测试结果分析需人为干预。
京东人工智能客服的整体普及率多少？图文、语音的智能化程度如何？
人工智能客服已经覆盖了京东商城所有品类商品的售前及售后咨询。目前接待量与人工客服接待量持平，大促期间甚至会超越人工客服。用户的语音消息已经在移动端全面普及，用户可直接发语音咨询。目前JIMI的应答支持图片等富文本消息，但暂不支持用户发图片咨询。
在智能客服中，面对用户情绪化不可控的问题如何处理？（即人机交互中不可控的情绪因素）
JIMI用了大量情绪识别相关自然语言处理及机器学习算法，应答引擎技术会根据用户问题类型的不同、情绪的不同、访问入口的不同，制定出不同的回答策略，将应答引擎和整个京东业务系统群打通，基于京东的海量用户画像建立了用户情绪模型，当识别出用户问题带情绪化特征时会安抚用户或智能分流至人工客服接待。
微软小冰、百度夜莺、度秘以及创业公司“助理来也”这些项目给JIMI有借鉴或启示的地方吗？私人服务会不会是你们未来的一个方向？
微软小冰等产品侧重于生活化的场景，比如跟用户闲聊。JIMI的应用场景更为专业和针对性，容错率也更低，否则会极大影响用户购物体验及促成订单量等业务指标。未来私人服务可能会成为JIMI的一个方向，这方面的思考和探索是有的，但目前我们还是聚焦于京东购物用户的精准应答。
京东人工智能客服在售前方面有何思考和尝试？比如，商品咨询、购买引导。
目前京东已经在售前挖掘了各类领域知识库、上下文理解、人机互动场景等多种功能和场景，能进行价格咨询、尺码咨询、商品推荐等个性化场景的服务。
在与叮咚音箱这些智能终端设备方面，京东的人工智能服务如何结合或延展？
通过DingDong音箱和JIMI的联手，用户可以通过语音咨询的方式，和JIMI实现自然对话，同时用户也可以直接用语音操作DingDong音箱，实现查询订单、查询优惠、语音下单等一系列的一站式京东商城购物体验。这对于那些对数码产品的繁复操作感到畏惧的长辈来说，可以大大降低使用的经验门槛，这意味着人工智能真正的与智能硬件联系在了一起。
京东人工智能服务在实物交易、虚拟交易、金融、物流各服务环节，各自的重点问题解决诉求与难点是什么？
实物交易环节的诉求及难点是通过多轮交互的上下文语义分析识别用户复杂的咨询意图，因为实物交易场景复杂而多变，人工智能既要解答用户多种多样的咨询问题，还要给出适合的商品推荐。
虚拟交易环节的诉求及难点是让用户便捷流畅地快速交易，例如手机充值场景就需要在保证安全的前提下让用户咨询一句话即可交易。
金融环节的诉求及难点是用户对服务的专业性、数据的精准性要求更高，且需要机器人能够从海量金融数据清晰梳理出用户需要的产品，保证用户的预期和风险在可控范围内。
以上，即是京东电商业务目前对人工智能的运用与探索。或许对你对未来零售（包括线上、线下）的创新方向有所启发。这也是京东首次对媒体如此深入地披露他们在人工智能方面的进展。
总结一下，本案例包括：
人工智能在京东电商运营各环节中具体如何体现？
京东人工智能研发部门的业务分工、效果评估？
京东人工智能与电商业务板块中的技术框架是什么？
京东人工智能在电商业务方面的发展挑战与想象空间？
最后，让我们再来看下刘强东在2017京东开年大会上对“技术”表现出来的狂热吧~他说京东未来十年只有三件事——
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