Текст книги "Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов"

Alipay использует данные и ИИ для обеспечения доверия. Когда пользователь инициирует транзакцию, его информация проходит через пять уровней цифровых проверок в реальном времени, чтобы гарантировать, что участники и совершаемая транзакция законны. Алгоритмы Alipay проверяют информацию о счетах покупателя и продавца на предмет подозрительной активности, смотрят на устройства, задействованные в транзакции, а затем объединяют данные, чтобы принять решение о действительности транзакции, как это может сделать и человек, но гораздо быстрее.

Минг Цзен объясняет: «Чем больше данных и чем больше повторений (итераций) проходит через алгоритм, тем лучше результат. Специалисты по обработке данных продумывают вероятностные модели прогнозирования для конкретных действий, а затем алгоритм перебирает множество данных, чтобы с каждой итерацией принимать лучшие решения в реальном времени» {31}31
  Ming Zeng “Alibaba and the Future of Business”. Harvard Business Review, сентябрь – октябрь 2018. URL: https://hbr.org/2018/09/alibaba-and-the-future-of-business


[Закрыть].

Ant Financial опирается на данные из четырех основных источников: 1 – внутренняя статистика потребительского поведения (например, данные о перемещениях, коммунальных счетах, денежных переводах, управлении активами, покупках на платформе Alibaba); 2 – данные о транзакциях от продавцов на платформах Alibaba; 3 – общедоступные сведения, такие как государственные базы данных, содержащие информацию о судимостях, идентификационные данные граждан и учебные данные; 4 – информация партнеров Ant Financial (например, продавцов, контрагентов по аренде гостиниц и автомобилей) для оценки кредитного рейтинга Zhima. Цзен поясняет:

Ant применяет эти данные для сравнения надежных заемщиков (тех, кто вовремя платит) с ненадежными (тех, кто не платит), чтобы выделить черты, общие для обеих групп. Затем полученные сведения используются для расчета кредитных баллов. Все кредитные организации делают это определенным образом, но в Ant анализ выполняется автоматически для всех заемщиков с учетом поступающих данных в режиме реального времени. Каждая транзакция, каждое соглашение между продавцом и покупателем, каждая взаимосвязь с другими сервисами, доступными Alibaba, фактически каждое действие на нашей платформе влияют на кредитный рейтинг бизнеса. В то же время, когда алгоритмы высчитывают баллы, они меняются в режиме реального времени, улучшая качество принятия решений с каждой интеграцией.

Zhima предлагает выгодные условия кредитования клиентам с хорошим кредитным рейтингом, в то время как клиентам с низким рейтингом требуются дополнительные депозиты на покупки, оплату гостиничных номеров и аренду велосипедов.

Кроме того, Ant Financial внедрила комплексную систему ИИ-мониторинга для предотвращения случаев мошенничества. Она может отслеживать все действия пользователя: от входа в систему до инициирования транзакции. Alipay обучила программное обеспечение распознавать подозрительные действия и проверять их через все возможные риски – тогда почти мгновенно можно отменить произведенное действие. Все, что программа считает небольшим риском, достаточно безопасно для совершения дальнейших действий, однако подозрительные действия требуют изучения, включая возможный пересмотр в ручном режиме.

Эксперименты в поддержку обучения

Другим компонентом операционной модели Ant Financial является сложная экспериментальная платформа, которая ежедневно проводит сотни экспериментов, позволяя компании изучать и понимать возможности и риски, вызванные новыми функциями и продуктами. В конечном счете резкое расширение Ant Financial стало прямым результатом сосредоточения внимания на различных источниках данных, которые могли бы быть объединены на существующей платформе и быстро связаны с командами, создающими новые продукты и услуги по гибким методологиям. Рост объемов и охвата Ant Financial были обусловлены ее впечатляющими возможностями обучения, сочетающими аналитику с гибкой инновационной деятельностью.

Данные и алгоритмы, которые Ant Financial применяет в своем бизнесе, полезны и для дополнительных финансовых услуг, разработанных командой. Ant полагается на сценарное создание прототипов (вариантов использования) для разработки новых приложений (решений) или возможностей, оттачивая и совершенствуя их, привлекая критическую массу потребителей и тем самым быстро внедряя технологию. Ant Financial также использует инновации в сборе данных и семантический анализ в целях автоматической обработки запросов потребителей.

Устранение узких мест

Как показывает пример Ant Financial, суть цифровой операционной модели заключается в том, чтобы избегать прямого вмешательства человека в процесс предоставления продуктов и услуг. В то время как сотрудники помогают выявлять стратегии, разрабатывать пользовательские интерфейсы и алгоритмы, создавать программное обеспечение и интерпретировать данные (выполняя еще множество других функций), фактические процессы, создающие потребителю стоимость, полностью оцифрованы. При таком подходе нет никакой человеческой организации, которая создавала бы узкое место, например тормозя выдачу займа или рекомендацию особенного инвестиционного инструмента.

Как это происходит? Фирма закрепляет эти процессы в центральном хранилище данных, интегрируя описание потребностей клиентов и операционных требований. Когда клиент взаимодействует с бизнес-процессами, программные модули собирают необходимые данные, извлекают и анализируют потребности, усваивают их последствия и взаимодействуют с клиентом, чтобы обеспечить ему обещанную ценность. Построение процессов взаимодействия с клиентами подобным образом на основе централизованной системы данных позволяет реализовать и автоматизировать клиентоориентированность четким, действенным и масштабным способом.

Многие новые операционные модели, такие как Ant Financial, автоматизируют действия, основанные на данных, и постепенно устраняют слабые места. Возьмем, к примеру, покупку в мобильном приложении Amazon. Когда пользователь просматривает приложение, для него автоматически подбираются предложения, основанные на данных о предыдущих действиях пользователя и поведении аналогичных пользователей. Информация о ценах обрабатывается в режиме реального времени (или близко к нему) и объединяется с поведенческой информацией для динамического построения страницы, с которой взаимодействует пользователь. Менеджер по продукции в конечном итоге просматривает агрегированные данные о транзакциях и поведении потребителей, но почти все человеческие взаимодействия удаляются с фактического пути предоставления услуг. Исключениями могут быть сотрудники, помогающие забрать товар с автоматизированного склада, и сотрудники доставки, приносящие посылки к вашим дверям.

Устранение организационных узких мест из процесса оказывает огромное влияние на характер операционной модели компании. Предельные затраты на обслуживание дополнительного пользователя во многих цифровых сетях практически равны нулю, если не считать небольших дополнительных затрат на вычислительные мощности. Это существенно облегчает масштабирование цифровой операционной модели. Ограничения роста в гораздо меньшей степени зависят от человеческих факторов, а организационные ограничения редко являются проблемой, поскольку большая часть рабочих сложностей решается с помощью программного обеспечения и аналитики или передается внешним партнерам в операционную сеть.

Цифровая операционная модель также в корне меняет структуру фирмы. Помимо устранения узких мест, связанных с человеческим фактором, цифровые технологии являются, по сути, модульными и могут беспрепятственно обеспечивать деловые контакты. Когда процесс полностью оцифрован, он может быть легко подключен к внешней сети партнеров и поставщиков или даже ко внешним сообществам, чтобы создать дополнительную ценность. Таким образом, оцифрованные процессы неразрывно связаны друг с другом. После того как ценность создана в одной области (например, накопление информации о количестве потребителей), этот же процесс может быть подключен к созданию ценности в других приложениях, тем самым расширяя сферу деятельности фирмы и добавляя мультипликативный коэффициент к ценности, которую он создает клиенту.

Наконец, оцифровка операционных моделей может позволить значительно ускорить обучение и инновации. Огромные объемы накопленных данных делают критически важный вклад в более широкий спектр задач, от мгновенной персонализации приложений до функций инноваций и разработки продуктов. Кроме того, за счет оцифровки многих операционных процессов эта модель уменьшает общий размер организации вместе с окружающей ее бюрократией. Таким образом, идеи, предоставленные путем анализа богатой базы данных, могут быть быстро приведены в действие относительно небольшим числом гибких программных команд.

В конечном счете в цифровой операционной модели сотрудники не предоставляют продукт или услугу. Вместо этого они проектируют и контролируют программно-автоматизированную, управляемую алгоритмами цифровую «организацию», которая фактически поставляет товары. Это полностью меняет факторы, участвующие в управлении, трансформирует процесс роста и вновь перемещает обычные операционные узкие места, ограничивающие масштаб, охват и обучение фирм.

Давайте рассмотрим еще два примера.

Неотразимый технологический велосипед

Мы видим себя более похожими на Apple, Tesla, Nest или GoPro – где есть потребительский продукт, основанный на супермодном оборудовании и супермодном программном обеспечении.

Джон Фоули,

основатель и руководитель Peloton

Джон Фоули был отвергнут более чем четырьмя сотнями инвесторов, когда он только основал фитнес-компанию нового поколения Peloton. Инвесторы сомневались, что у обычного продукта, такого как велотренажер, изобретенного более двухсот лет назад, есть цифровое будущее. Однако у Фоули были разные идеи, рожденные из опыта конкуренции с Amazon, когда он был генеральным директором Barnes & Noble. «Общие поступления, когда я туда пришел, были 500 миллионов долларов. Я мог бы удвоить их, и мы все равно теряли бы 100 миллионов долларов», – сказал он в интервью журналу Barron’s (журнал деловой информации в США. – Прим. научн. ред.) в 2014 году. «Мне, как бизнесмену, не нравилось такое предложение» {32}32
  Alexander Eule “Wearable Technology with Pedals and Wheels”. Barron’s, 13 декабря 2014. URL: https://www.barrons.com/articles/wearable-technology-with-pedals-and-wheels-1418445513.


[Закрыть]. Фоули понял, что вместо того чтобы тратить свое время в ожидании следующего конкурента с превосходящим масштабом, охватом и возможностями ИИ, ему следует найти традиционную отрасль бизнеса и преобразовать ее в цифровую.

Идея Peloton возникла на фоне разочарования Фоули в том, что он не мог попасть на свои занятия на велотренажере. Возможности студии были настолько ограниченны, что все свободные записи к инструкторам бронировались почти сразу после появления. Взяв за пример Amazon и Netflix, он представил себе новую фитнес-компанию, которая устранит ограничения по времени, пространству и пропускной способности.

Основанный в 2012 году, основной продукт Peloton – это высококачественный велотренажер со встроенным 21-дюймовым планшетом для отображения фитнес-программ. Клиенты платят около 2200 долларов за велосипед, а затем дополнительно 39 долларов за ежемесячную подписку на неограниченный доступ к фитнес-программам. Они могут выбрать из более чем четырнадцати часов ежедневных студийных занятий в прямом эфире (из Нью-Йорка и Лондона) и постоянно расширяющейся библиотеки из более чем 15 000 ранее записанных тренировок с доступом по запросу.

Бизнес-модель Peloton, основанная на цифровой операционной модели, перевернула фитнес-индустрию с ног на голову. Люди, как правило, занимаются в тренажерных залах (сколько из нас в начале года купили годовой абонемент?) или дома (у скольких из нас беговые дорожки стали громоздкими и дорогими вешалками для одежды?). Бизнес-модель спортивных залов состоит из капиталовложений и взимания с клиентов платы за использование оборудования с помощью подписки (с учетом того, что большинство из них перестанут ходить после января) и чего-то вроде платы за использование оборудования во время уроков по записи. Производители оборудования для домашних занятий фитнесом продают нам свой продукт, а мы инвестируем в надежде мотивировать себя на ежедневные тренировки. В отличие от них, бизнес-модель Peloton берет обычный «аналоговый» продукт и преобразует его, добавляя цифровой контент, данные, аналитику и возможность подключения, чтобы взаимодействовать с традиционной индустрией.

Изначальный принцип создания ценности Peloton для потребителей прост. Клиенты хотят получать выгоду и удобство от занятий фитнесом в домашних условиях, не жертвуя при этом доступом к отличным инструкторам и сообществу товарищей по тренировке. Peloton переносит фитнес-студию в дом клиента. Ценность, созданная для потребителя, растет за счет предоставления пользователям доступа к неограниченному количеству занятий, включая велоспорт, беговую дорожку, йогу, медитацию, силовые тренировки и даже тренировки на открытом воздухе. Более миллиона участников могут участвовать в тренировках так же, как подписчики Netflix могут выпить, просматривая шоу.

Дополнительным механизмом создания ценности являются связь и сообщество с другими пользователями Peloton. Более 170 000 участников общаются через официальную страницу Peloton на Facebook, появились сотни сообществ, сформировавшихся вокруг инструкторов Peloton (которые являются знаменитостями в мире Peloton). Существует и бесчисленное количество других групп, которые объединились вокруг различных целей, вокруг определенного места или стиля обучения. Занятия в прямом эфире – это еще и совместный опыт: участники могут отслеживать свои результаты в таблице лидеров, виртуально «давая пять» друг другу, общаясь друг с другом и следя за ходом тренировок других участников. Инструкторы контролируют пользователей в режиме реального времени, напоминая им, что надо поддерживать форму, мотивируя на достижения. По запросам классы даже обеспечивают обратную связь с инструкторами, которые могут проводить занятия в этот момент. Peloton запустила голосовую и видеосвязь с инструкторами в перерывах между физическими упражнениями, чтобы принести на дом опыт, схожий с опытом занятий в зале. Сообщество даже организует встречи офлайн посредством регулярных «поездок в дом»: члены Peloton едут из Соединенных Штатов, Канады и Великобритании, чтобы посетить студии компании на Манхэттене для живых занятий.

Модель получения прибыли в Peloton объединяет продажу продуктов и подписку. Тренажер относительно бесполезен без подписки, а сервис Peloton имеет миллион подписчиков причем подписку обновляют 95 процентов пользователей – что впечатляет. Поклонники Peloton, которые не хотят покупать тренажер, могут подписаться на цифровой контент и сообщество компании через мобильное приложение за 20 долларов в месяц.

В основе операционной модели Peloton лежит масштабирование опыта фитнеса. В то время как в обычном классе велотренажеров студии SoulCycle может быть от 30 до 40 велогонщиков, в классе Peloton, в прямом эфире, могут одновременно тренироваться от 500 до 20 000 велогонщиков. По окончании прямой эфир становится частью онлайн-библиотеки, со свободным доступом для участников. Руководители Peloton также поняли, что участникам необходимы дополнительные возможности для занятий фитнесом, поэтому они расширили охват, предложив ряд других занятий: йогу, силовые тренировки и беговые дорожки (для участников, которые приобрели беговую дорожку марки Peloton).

Peloton по-прежнему ориентирована на продукт, но идея Фоули заключалась в том, чтобы сделать что-то вроде iPhone для мира фитнеса. Компания Peloton построила свой первый тренажер в 2013 году, а уже в 2014 году, после ряда инвестиций, выпустила усовершенствованный велотренажер, который можно было протестировать и продать потребителям. К 2015 году велотренажер был усовершенствован и бизнес начал развиваться.

Компания собрала около 100 миллионов долларов, что позволило ей тесно сотрудничать со своим производителем в Тайване, чтобы нарастить мощность и ускорить производство и доставку велотренажеров, расширить команду программного обеспечения и аналитики, а также значительно увеличить объем поставляемого контента. Компания также наладила логистическую схему поставок, доставляя велотренажеры в микроавтобусах марки Peloton и отправляя сотрудников для настройки тренажеров и консультирования клиентов по вопросам подбора классов и инструкторов в соответствии с их вкусами.

Хотя успех Peloton вызван отличным продуктом, структура организации больше похожа на компанию разработчика программного обеспечения. Здесь работает команда из более чем 70 инженеров-программистов, которые разрабатывают системы компании для версии Android. Peloton полагается на человеческий талант, чтобы разрабатывать, проектировать и производить свои продукты и услуги – от новой беговой дорожки до новейшего зала Power Zone. Но даже несмотря на то, что люди играют решающую роль, именно цифровая услуга обеспечивает рост невероятно масштабируемого тренда для быстро растущей аудитории энтузиастов.

Количество потребителей, которые могут подписаться на услугу Peloton, не ограничено (пока тайваньские поставщики продолжают поставлять оборудование для фитнеса). Как и в случае с Ant Financial, узкие места роста Peloton смещаются на внутренние оцифрованные системы или ресурсы за пределами фирмы. Peloton, как и Ant Financial, не подвержена наиболее существенным традиционным операционным ограничениям роста. Кроме того, цифровые интерфейсы (API) в программном обеспечении Рeloton легко расширяют сферу деятельности компании, подключаясь к множеству дополнительных приложений (например, Apple Health, Strava и Fitbit), социальным сетям (Facebook и Twitter) и устройствам (пульсометры, умные часы).

Хотя возможности ИИ Peloton не такие, как у Ant Financial, компания создала сложную аналитическую платформу и поток цифрового контента, чтобы превратить фитнес-тренировки в новый опыт. Собираются обширные данные, от частоты сердечных сокращений спортсмена до частоты тренировок и музыкальных вкусов, от посещаемости до участия в социальных сетях. Он постоянно анализирует данные и использует аналитику для реализации различных улучшений, от выбора класса и дизайна до оптимизации новых продуктов и услуг. Аналитика стимулирует взаимодействие с пользователем и значительно повышает заинтересованность, одновременно с нарастающими препятствиями для перехода и уменьшения оттока клиентов.

В отличие от других продуктов для тренировок, лояльность к Peloton чрезвычайно велика. Легко представить, что компания может сделать со своими данными и какие у нее есть возможности по расширению охвата. Например, Peloton может подключать своих пользователей к службам питания, поставщикам медицинских услуг или страховым продуктам. Хранилища данных компании предоставляют широкий спектр возможностей для переосмысления того, что значит быть фитнес-компанией.

Рост Peloton впечатляет. Его зависимость от программного обеспечения, данных и сетей позволила компании быстро масштабироваться, достигая более 700 миллионов долларов дохода и рыночной капитализации в 4 миллиарда долларов при инвестициях примерно в 1 миллиард долларов.

Самый сложный ИИ-бизнес в мире

Люди могут делать все, что может делать ИИ. Они просто не могут это масштабировать.

– Энн Мари Нитэм,

исполнительный директор Ocado Technology

Интернет-доставка продуктов должна быть одним из самых сложных из когда-либо созданных видов бизнеса. Представьте, что вы обещаете миллиону людей своевременную доставку более 50 000 самых скоропортящихся и приносящих только маржинальную прибыль товаров, несмотря на солнце, дождь, мокрый снег и Олимпийские игры. Неудивительно, что Ocado потребовалось много лет, чтобы завоевать уважение финансовых аналитиков. После IPO в 2010 году Ocado подверглась резкой критике за свою бизнес-модель, операционную модель и даже название («Ocado начинается с “о”, заканчивается на “о” и стоит “ноль”», – сказал Филипп Дорган, аналитик RFC Ambrian Limited {33}33
  Zoe Wood Ocado “Defies the Critics and Aims to Deliver a £1bn Flotation”. Guardian, 21 февраля 2010. URL: https://www.theguardian.com/business/2010/feb/21/ocado-flotation


[Закрыть]). Однако в последние годы британская компания значительно превзошла ожидания и стала фаворитом на финансовых рынках.

За успехом Ocado стоит всплеск влияния ИИ как на бизнес, так и на его операционную модель. Компания поставляет продукты как в качестве собственной онлайн-услуги, так и для мобильных сервисов и третьих лиц. Чтобы осуществлять это своевременно, надежно и эффективно, они создали феноменальную модель, основанную на использовании данных, ИИ и робототехники. Ocado – это ИИ-компания под прикрытием логистической фирмы, замаскированной под онлайн-магазин. Возможности, которыми обладает компания сегодня, были созданы в связи с необходимостью, потребовали времени, убеждений и больших инвестиций.

Свое первое мобильное приложение Ocado, созданная для торговли через браузер, представила в 2009 году. Ключом к ее бизнесу является централизованная платформа данных, построенная с нуля в 2014 году и содержащая подробности о продуктах, клиентах и партнерах компании, системе поставок и доставки. Эти данные накапливаются в облаке и предоставляются через простые в использовании интерфейсы командам, работающим по методике agile. Команды создаются для оптимизации всех видов приложений, от доставки до робототехники, от обнаружения мошенничества до прогнозирования рисков. Все это в совокупности позволило создать быстрорастущую и прибыльную рабочую систему с рекордной точностью доставки 98,5 процента.

Алгоритмы ИИ являются ключевым двигателем операционной модели Ocado. Выполняя тысячи вычислений маршрутов в секунду, именно ИИ гарантирует компании высокопредсказуемую модель доставки, оптимизированную для всего парка грузовых автомобилей, которые обеспечивают доставку в любых погодных условиях, по всему Соединенному Королевству. Алгоритмы оптимизируют маршрут движения грузовиков в режиме реального времени и следят за тем, чтобы поставляемые продукты были свежими.

Помимо построения маршрутов, ИИ фактически предсказывает, когда вероятнее всего клиенты закажут продукты, на пару дней раньше, чем в них возникнет необходимость. Используя необычайно глубокие данные о предпочтениях клиентов, сопоставленные с ограничениями фермеров в системе поставок Ocado, алгоритмы предсказывают, когда грузовики должны прибыть на ферму сети Ocado, чтобы забрать мясо, птицу и продукты, и доставить их на склады. Склады сами по себе являются шедевром технологи ИИ, они включают в себя тысячи ботов, которые собирают, упаковывают и транспортируют продукты; боты координируются и управляются алгоритмами, которые, в свою очередь, определяют приоритеты наиболее важных и своевременных поставок, минимизируя перегрузки и оптимизируя общую эффективность.

Склады (также называемые центрами выполнения заказов) являются бриллиантом операционной модели Ocado. Один склад может быть размером с 11 футбольных полей и 35 миль контейнеров и ежедневно перемещать сотни тысяч коробок с продуктами, около 10 000 ежедневно. Алгоритмы маршрутизируют каждую коробку, чтобы избежать пробок и сохранить свежесть продуктов и пропускную способность складов. Другие алгоритмы объединяют и моделируют всю складскую систему.

Система является гибкой и может вместить все возрастающее число локаций, клиентов и ботов по мере увеличения мощностей, а также по мере того, как технологические и операционные команды Ocado продолжают учиться, экспериментировать и внедрять инновации, что приводит к быстрому увеличению масштаба и охвата. Исполнительный директор Энн Мари Нитэм отмечает: «Машинное обучение никогда не останавливается. Но общая тема, объединяющая команду, остается одной. Визуализировать, испытывать, с каждой итерацией приближаясь к цели все ближе, и ближе, и ближе» {34}34
  Энн Мари Нитэм, выступление с вопросами и ответами, январь 2019 года.


[Закрыть].

Со временем технологии ИИ и ботов у Ocado стали взаимодействовать с целым рядом типичных рабочих процессов. Человеческий труд все еще используется, даже на высокоавтоматизированных складах, для выполнения ряда задач, которые боты с трудом эмулируют, в частности для выбора определенных сложных продуктов. Однако, как мы наблюдали ранее, рабочая сила исчезает из основного операционного процесса, насколько это возможно, чтобы усовершенствовать его масштабируемость и надежность. Пол Кларк, главный технический директор Ocado, заметил: «Для нас это все то же самое путешествие, которое мы начали с самого первого дня: мы ищем следующую вещь, которую нужно автоматизировать, будь то помещение пластиковых пакетов в ящики или перемещение товаров внутри ангаров. Мы начинаем с очевидных вещей, затем переходим к автоматизации следующей вещи и так далее. Этот процесс бесконечен» {35}35
  James Vincent “Welcome to the Automated Wareh ouse of the Future”. The Verge, 8 мая 2018. URL: https://www.theverge.com/2018/5/8/17331250/automated-warehouses-jobs-ocado-andover-amazon.


[Закрыть].

Мощный ИИ и цифровые возможности Ocado позволяют применять две различные бизнес-модели. Используя возможности, построенные в собственном британском онлайн-магазине, Ocado также предлагает свою технологическую платформу для поддержки сторонних розничных сетей и служб доставки. Ярким примером этого является Marks & Spencer, уважаемый британский ретейлер. Ocado также расширяется за океан, сотрудничая, например, с Sobeys в Канаде и Kroger в Соединенных Штатах для создания и эксплуатации складов и центров обслуживания клиентов.

В рамках партнерских соглашений Kroger увеличил свою долю в Ocado до более чем 6 процентов и будет использовать возможности Ocado Smart Platform’s в области онлайн-заказов, многоканальной интеграции, автоматического выполнения заказов и доставки на дом. С почти 2 миллиардами долларов дохода и капитализацией около 7 миллиардов долларов Ocado пришла в Соединенные Штаты, и Amazon внимательно следит за этим.