【51CTO.com原創稿件】眾所周知，供應鏈效率是零售行業的核心競爭力，“供應鏈效率就是庫存周轉率，庫存周轉率控制需要前期進行預測，預測準確率每提高1%，產品就能節省五倍以上的庫存成本。” 所問數據創始人兼CEO 顏鵬如是說。

顏鵬，一位喜歡讀詩、寫詩，頗具文藝范的技術男，博士畢業于美國North Dakota State University，專攻大規模數據挖掘與反恐數據挖掘，在國際***會議與期刊發表論文12篇。曾被美國FBI邀請加入，后在美國3M公司明尼蘇達總部，擔任高級研究科學家，從事大規模數據挖掘與人工智能。于2015年年初回國創業，于2015年12月創立北京所問數據科技有限公司(以下簡稱“所問數據”)，所問數據是國內***家利用機器學習技術進行預測性數據分析與深度數據分析的平臺，代表了目前全球預測技術的***水平。

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所問數據創始人兼CEO 顏鵬

是什么吸引了顏鵬放棄如此好的平臺回國創業?是AI預測。

攻克AI預測性數據分析的難點

AI預測性數據分析是基于對歷史數據的分析，利于統計和機器學習算法做出未來結果的預測，區別于被廣泛應用于BI產品的統計分析，預測性分析的***價值在于對于未來的預測能力。

大數據的分析本身是AI的強項，利用大數據在神經網絡上形成的權值矩陣，幾乎可以模擬任何算法。只需要設定好輸入和期望輸出，給以足夠的數據，算法雛形就形成了。然后再用另一個AI，調整其中的某些節點的初始值，讓這個算法性能更好，訓練效率更高。

在顏鵬看來， AI預測的挑戰性非常大。首先，預測有兩大難點，其一：從學術界落地到真正的工業界，在學術界中千分之一的提高在工業界里其實就可以被忽略了。在商業價值上面，必須要指數級的提高才是有價值的。所以說真正把AI從學術落地到商業，困難還是很大的。

其二：在落地到商業化應用的過程中，基本上除了模型和算法比較成熟外，其他絕大部分的AI公司落地的都是解決方案，需要根據一個行業里不同的客戶來定制，定制就決定在公司發展到某一個階段的時候，沒有辦法規模化盈利，因為沒有辦法把這個方案進行大規模的復制。現在要解決的第二個難點，就是要輸出標準化的AI。顏鵬舉例說，像所問數據的SaaS產品，開發完畢后放到云上，用戶只需用手機號注冊，就可以享受底層提供的預測分析能力，不需要針對單獨的用戶定制。

打破零售行業的堅冰

2015年，AI預測性分析在醫療、工業、金融等行業已經得到了應用，但在零售行業卻少之又少。在成立初期，所問數據從跨境電商切入，推出的易選品平臺對跨境電商Wish的商品進行數據分析從而預測出爆款。

所問數據的預測算法具有以下兩大特點：1.自適應：可以自動選擇***算法進行預測，無需任何人工干預。2.自學習：算法會基于上一次的預測，不斷自我學習和自我優化，用戶使用產品的時間越久，獲得的準確率就越高。

所問數據首先搜集電商網站上的公開數據，包括商品名稱、圖片、價格、用戶評論等，然后進行噪音去除、識別有效數據，之后對過往時間的銷售情況進行機器學習，從而得出各緯度的相關權重，再之后根據用戶喜好模型預測某商品成為爆品的可能性。經驗證，商家在使用易選品前后的店鋪動銷率提升從2.9倍到19倍不等。

作為一家初創企業，必定將面臨著諸多困難，所問數據在進入電商領域之前，第三方的數據分析工具、統計工具已經很多，所問數據的策略首先是免費。第二，爆品預測的功能直接為電商帶來了巨大的銷售額。顏鵬舉了個例子：指尖陀螺。今年，指尖陀螺在各大平臺上面上線不到一周，所問數據的模型算法就已經預測到這個商品會爆賣。在義烏地區，聽從所問數據這個產品建議上了指尖陀螺的，基本在三個月之內，就有十幾個銷售額破千萬的。

在顏鵬看來，所問數據目前的發展情況良好。首先，所問數據標準化的AI產品在推出不到半年的時間里，用戶的注冊量、活躍度和付費的轉化率就已經領跑市場了。“SaaS在全球的平均付費轉化率是3%，國內的平均付費轉化率是1%左右，而所問數據產品的付費轉化率目前是6%到7%之間。”顏鵬介紹說。“用戶的日活躍度超過競品15個百分點。用戶的注冊量在不到半年的時間里達到了幾萬。”

所問數據*微軟加速器

微軟加速器•北京旨在做資源聚合、生態共享的創新創業平臺，致力于為中國成長型創新創業企業提供全方位優質服務。微軟加速器•北京匯聚行業領軍企業、投資機構、合作伙伴、創業園區、政府及政策支持等多方力量，整合微軟內部業務、市場、研發等強大的全球資源，構建全方位的戰略合作關系聯盟，共同為創業企業進行市場推廣、銷售和客戶對接支持，促進微軟協同創新生態發展。

顏鵬介紹說，加入微軟加速器后，所問數據從三個方面受益匪淺：一是PR，所問數據獲得了專業、全面的宣傳和推廣。二是所問數據一直在使用微軟的云服務，加入微軟加速器后，獲得了三百萬的額度，為初創期的所問數據節省了一大筆資金。三是微軟云服務的技術、售后團隊給與所問數據很大的支持。四是微軟加速器幫助所問數據密集對接了各行各業的標桿客戶，大大節省了銷售線索的獲取、跟進和對接。

記者視點

到2018年，75%的開發商都會在商業應用和服務中引入至少一種AI功能(來自IDC)。到2019年，100%的物聯網活動將會被AI功能支持(來自IDC)。到2020年，30%的公司將會使用AI來提高至少一種關鍵程序(來自Gartner)。

AI的大潮已經勢不可擋，把AI落地，帶動經濟利益，是未來的重點。所問數據從零售入手，成功地打開了中國AI預測的大門，相信所問數據將憑借其雄厚的技術實力和微軟加速器的扶持，成功晉級***的智能預測平臺。

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