E-Commerce-Giganten zunehmend Verwenden Sie künstliche Intelligenz Um Kundenerlebnisse zu betreiben, die Preisgestaltung zu optimieren und die Logistik zu optimieren. Ein Experte in diesem Bereich sagt jedoch, dass die Skalierung von KI-Lösungen zur Behandlung des massiven Datenvolumens und der Echtzeitanforderungen großer Plattformen eine komplexe Reihe von Architektur, Datenmanagement und ethischen Herausforderungen darstellt.
Andrey KrotkikhEin Spezialist für maschinelles Lernen mit Erfahrung bei Aliexpress CIS hob die Feinheiten der Implementierung der KI in einer dynamischen E-Commerce-Umgebung hervor.
„Eine der Hauptherausforderungen bei der Skalierung ist die Schlussfolgerung von Modellen in Echtzeit“, sagte Krotkikh. „Sie müssen dem Benutzer Informationen innerhalb eines kurzen Zeitrahmens zur Verfügung stellen, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.“
Er zitierte die Vorhersage der Lieferzeit als Beispiel, wobei die Daten jedes Benutzers eindeutig sind und von zahlreichen Faktoren abhängt, die die Vorverbindung ausschließen. Dies erfordert ein robustes Systemdesign, das Datenerfassung, Modelltraining, Inferenz und Anpassung an sich entwickelnde Bedingungen berücksichtigt.
„Um ein System zu erstellen, das den Test der Zeit besteht, ist es notwendig, alle Informationen qualitativ zu sammeln, die sich auf die Modellinferenz auswirken und das Projekt entwerfen können, einschließlich der Ausbildung des Modells, abgeleitet und aufgrund von Datenverschiebung an neue Bedingungen angepasst werden“, sagte Krotkikh.
Er betonte auch, wie wichtig es ist, zukünftige Projekte und Unternehmenspläne zu berücksichtigen und sich für einfache, ressourceneffiziente Modelle einzusetzen, um potenzielle Verluste durch sich ändernde Prioritäten zu minimieren.
Das Datenmanagement ist ein weiterer kritischer Bereich. Krotkikh beschrieb ein typisches Szenario, in dem Daten in verschiedenen Bereichen mit unterschiedlichen Standards gesammelt werden, was zu Inkonsistenzen und veralteten Informationen führte.
„Normalerweise ist die Situation, dass Daten auf unterschiedliche Weise von verschiedenen Domänen gesammelt werden, wobei alle unterschiedliche Vereinbarungen über die Benennung von Konventionen haben“, sagte er. „Hinzu kommt, dass die Daten von Daten veraltet sind, und die Situation, in der Daten nicht mehr aktualisiert werden, ist weit verbreitet.“
Er schlug vor, dass ein Feature-Store dazu beitragen kann, vorverarbeitete Daten zu verwalten und die Nutzung des Cross-Teams zu erleichtern, während ein zentrales Data Warehouse (DWH) -Domäne die Datenvorbereitung und -migration vereinen kann.
„Von der Datenseite wird dies durch eine zentralisierte Datenvorbereitung unter Verwendung einer DWH -Domäne (Data Warehouse) aufgelöst“, sagte Krotkikh. „Dieses Team bereitet Tabellen und Dashboards auf einheitliche Weise vor, initiiert die Datenmigration und fungiert als proaktive Seite in der Cross-Team-Interaktion.“
Bereitstellung erweiterter KI -Techniken wie Verstärkungslernen für dynamische Preisgestaltung und Empfehlungssysteme stellt auch Herausforderungen vor, insbesondere in Bezug auf die Geschäftsanforderungen.
„Im Allgemeinen können Probleme in drei Teile unterteilt werden: Geschäftsanforderungen, Modellschulungen und Daten“, sagte Krotkikh. „Die schwierigsten Probleme (meiner Erfahrung nach) sind die geschäftlichen Anforderungen und lernen, sich an sie anzupassen.“
Er betonte die Notwendigkeit, die Auswirkungen von AI -Lösungen auf andere Unternehmensprodukte zu berücksichtigen und die synergistische Zusammenarbeit zwischen Teams zu gewährleisten.
„Ihre Entwicklung existiert nicht isoliert, aber in der Gesamtatmosphäre der Produkte des Unternehmens ist es unmöglich zu glauben, dass sie andere Produkte nicht beeinflusst“, sagte Krotkikh. „Daher müssen Sie in den meisten Fällen überlegen, wie Sie das Fehlen der Auswirkungen Ihrer Lösung auf andere Unternehmensprodukte validieren können und wie die synergistische Arbeit Ihres Projekts mit anderen Projekten gewährleistet ist.“
Ethische Überlegungen sind von größter Bedeutung, insbesondere in Bezug auf Preisdiskriminierung. Krotkikh warnte vor Praktiken, die sowohl illegal als auch unfair gegenüber den Benutzern sind.
„Der wichtigste Punkt, den alle Unternehmen in Betracht ziehen sollten, ist das Fehlen einer Preisdiskriminierung von Nutzern“, sagte er. „Solche Praktiken sind in vielen Ländern bestraft und im Allgemeinen unfair gegenüber den Benutzern.“
Er empfahl proaktive Diskussionen zwischen maschinellem Lernen und Geschäftsteams, um Fairness zu gewährleisten und unbeabsichtigte Konsequenzen wie Preisänderungen während des Umsatzes zu verhindern.
„ML und Unternehmen sollten diese Dinge im Voraus diskutieren, z. B. wie man“ Fairness „gewährleistet“, sagte Krotkikh. „Ein ähnliches Beispiel ist das Fehlen von Preisänderungen während des Umsatzes. ML kann seinerseits analysieren, wie das Modell das Modell am besten mit solchen Einschränkungen einbezieht, um insgesamt für den gesamten Verkauf gute Ergebnisse zu erzielen.“
Da die KI den E-Commerce weiter verändert, müssen Unternehmen diese Herausforderungen steuern, um skalierbare, zuverlässige und ethische Lösungen aufzubauen, die sowohl Unternehmen als auch Verbrauchern zugute kommen. Durch die Priorisierung von Datenqualität, architektonische Robustheit und ethische Überlegungen können E-Commerce-Plattformen das volle Potenzial von KI nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken mildern.
