Dois Casos de Uso Atuais

neXThinking já está implementando estes algoritmos nos clientes se utilizando da tecnologia #econobilidade

Pelo relatório anual do Alibaba sua receita em 2021 ultrapassou 717 bilhões de yuans (aproximadamente 109 bilhões de dólares), enquanto seus clientes anuais ativos atingiram quase 1,3 bilhão de pessoas . Em março de 2022, o Alibaba é negociado na NYSE e tem um valor aproximado de US$ 225 bilhões.

Evidências internas e externas sugerem que o Alibaba está pesquisando e implementando agressivamente soluções de IA e aprendizado de máquina. Essas evidências incluem:

• de US$ 15 bilhões investimento em sua academia DAMO, inclusive em áreas de pesquisa que se concentram em inteligência de dados, IoT, interação homem-máquina e computação quântica.
• US$ 1,4 bilhão investimento em seu sistema de IA para alto-falantes inteligentes.
• US$ 600 milhões investimento na SenseTime, uma empresa de aprendizado profundo e visão computacional.

Neste artigo, examinaremos como o Alibaba usou aplicativos de IA para seus negócios e indústria por meio de dois casos de uso distintos:

• Impulsionando vendas com sistemas de recomendação otimizados – o Alibaba usa algoritmos de recomendação inteligentes para impulsionar as vendas usando recomendações personalizadas de pesquisa de clientes em sua página inicial do Tmall e aplicativo móvel. 
• IA em nuvem para dar suporte a volumes variáveis ​​de vendas/tráfego – A empresa usa a nuvem de IA para ajudar a reduzir sua carga de computação e aumentar as vendas de produtos para seu festival anual de compras global ‘Double 11’.

Primeiro, analisaremos como o Alibaba usa os algoritmos de sua estrutura de sistema de recomendação para recuperar produtos com base na atividade de pesquisa do cliente.

Impulsionando as vendas com a estrutura do sistema de recomendação

Alibaba é a maior empresa de comércio eletrônico por Volume Bruto de Mercadoria (‘GMV’) globalmente (mais que dobra os números de GMV da Amazon). a experiência de compra virtual e recomendar os produtos mais comparáveis. 

O Alibaba reivindica quase 1,3 bilhão de usuários globais ativos em seu ecossistema. Gerenciar essa quantidade de tráfego e otimizar a experiência de compra requer um uso prodigioso de IA, principalmente aprendizado de máquina e funções de IA em nuvem. 

A ideia por trás do Sistema de Recomendação do Alibaba (RSF) é simples: otimizar o fluxo de tráfego enquanto atualiza e oferece produtos relevantes para todos os consumidores que eles desejam comprar. Além disso, realizar essas operações em tempo real, aumentando assim a taxa de cliques de satisfação do cliente e a receita da empresa.

Antes de 2019, a empresa usava uma função de “relevância da recomendação”, que calcula o “grau de semelhança entre os produtos anteriores clicados e/ou comprados com o estoque da TMall”. No entanto, o Alibaba mudou essa função para incluir “diversidade de recomendação” e “otimização de descoberta” usando o que a empresa chama de mecanismo de recomendação de inteligência artificial (AIrec). Notavelmente, o Alibaba afirma que seus algoritmos AIrec superam os algoritmos “autogerenciados” em 20-100%.

O vídeo a seguir apresenta mais detalhes sobre o sistema de recomendação atualizado do Alibaba:

A empresa afirma que o mecanismo AIrec pode analisar e capturar o comportamento do usuário em segundos e fornecer recomendações personalizadas em milissegundos. Outra maneira de fazer isso em nossa pesquisa é: “Estamos nos concentrando mais em oferecer aos clientes mais diversos que (também) tenham uma cliques taxa de 

Quanto às entradas para o modelo, o Alibaba afirma que sua página inicial atualizada RSF inclui quatro “módulos”:

• Com base na entrada do usuário (cliques, adicionar ao carrinho, etc.), o módulo de recall recupera produtos nos quais o usuário pode estar interessado tempo real. Uma pontuação de similaridade (‘simScore’) é consultada usando um algoritmo CF baseado em dados de seleção do usuário. O CF (“filtragem colaborativa”) filtra os itens que um usuário pode gostar com base nas ações do usuário ativo e de usuários semelhantes. Esses dados de treinamento são transferidos para o módulo de classificação. 
• O módulo de classificação é um programa de aprendizado profundo que usa os dados do produto recuperados do módulo de recall, os refina e atribui um pontuação do produto com base em critérios adicionais. O principal recurso do módulo de classificação parece ser o BST (“transformador de sequência de comportamento”), que aprende a correlação entre as sequências de comportamento do usuário e os dados do produto extraídos do módulo de recall. 
• o módulo do mecanismo ajusta a estratégia do algoritmo do sistema, controla o tráfego, otimiza a experiência do usuário e classifica os produtos. Um “cálculo de semelhança de imagem do produto” também ocorre neste módulo usando uma Rede Neural Convolucional (CNN), presumivelmente para garantir que o(s) produto(s) correspondam antes de apresentá-lo ao usuário final na forma de um produto recomendado.
• Por fim, o sistema de recomendação recupera os produtos que correspondem às operações algorítmicas finais realizadas no módulo do mecanismo. Esses produtos são então colocados em vários lugares nas páginas iniciais em tempo real.

A estrutura do sistema de recomendação da página inicial da Tmall (Fonte: Alibaba Cloud)

Dado o número de variáveis ​​que afetam o sucesso ou o fracasso da subsidiária e a falta de uma métrica dedicada que meça o impacto da IA ​​na receita, é difícil quantificar o impacto nos negócios. A empresa afirma que a TMall se tornou a maior plataforma de comércio móvel e online de terceiros do mundo… em termos de GMV (Gross Merchandise Volume)”. A empresa também relata um aumento de receita de 19% em relação ao ano anterior em suas operações TMall de 2019 a 2020, quando os novos processos algorítmicos foram implementados.

Cloud AI no Flagship Shopping Event do Alibaba

Cloud AI está se expandindo rapidamente graças aos rápidos avanços no poder de computação, novas ferramentas de IA e software que oferece uma opção mais econômica para armazenamento de dados. Os algoritmos de IA exigem poder computacional significativo, cujo preço está fora do alcance da maioria das empresas do mercado global de IA em nuvem Espera aumente em US$ 10,22 bilhões entre 2021 e 2026, incluindo um crescimento anual de 20,26% em 2022.

Não é apenas a economia que inclina o usuário de IA para a nuvem – é também a escalabilidade. Alibaba é um bom estudo de caso a esse respeito. A empresa afirma que seu festival “Double 11” exigiu o uso prolífico de IA baseada em nuvem. “Foi um desafio para o Grupo (Alibaba) lidar com uma quantidade tão grande de recursos computacionais e dimensionar recursos sob demanda confiando em uma solução local” , exigindo assim uma solução “fora do local” (leia-se: baseada em nuvem) .

A Alibaba realiza um “festival global de compras online” inteiramente no “Dia dos Solteiros”, ou 11 de novembro. Nos últimos anos, a empresa estendeu o evento para 11 dias (1 de novembro a 11 de novembro). É um empreendimento massivamente ambicioso que requer uma quantidade profusa de poder de computação. Aqui estão alguns números do festival mais recente:

• US$ 84,54 bilhões em volume bruto de mercadorias (aqui ‘GMV’) 
• 800 milhões de clientes

• 290.000 marcas
• Um pico de 583.000 transações por segundo

Alibaba afirma ter alcançado essa escala computacional por meio de operações de IA na nuvem e aplicativos relacionados . Vamos discutir as diferentes maneiras pelas quais eles conseguiram esse feito.

Segundo a empresa, a infraestrutura de nuvem do festival contou com três tecnologias críticas. Aqui estão essas três tecnologias e os resultados pretendidos:

• Elastic Computing Service (ECS): Alibaba afirma que sua configuração de computação elástica permitiu que eles “ajudassem nossos clientes a obter um aumento de 30% na taxa de consultas por segundo e diminuir a latência em 60% . Especialistas dizem que a computação elástica é mais eficaz e eficiente do que os servidores físicos, pois permite que os usuários dimensionem os recursos de computação instantaneamente. Também é considerado mais confiável, econômico e estável. 
• Cloud Content Delivery Network (CDN): O Alibaba afirma que conseguiu “reservar mais de 100 Tbps de largura de banda para dezenas de serviços” devido ao uso do CDN. Um CDN é o equivalente da nuvem aos servidores físicos.Alibaba afirma que alguns dos benefícios de seu uso incluem:
  • Disponibilidade de conteúdo mais rápida
  • Tempos de carregamento do site
  • aprimorados Melhor segurança do site
  • Custos de largura
• Serviço de GPU elástica: o Alibaba afirma que a GPU elástica o ajudou a reduzir a latência de transmissão ao vivo para menos de 1 segundo, o que eles afirmam ser 75% abaixo da média do setor.se que a GPU elástica alega melhora a cobertura da rede, o poder de computação e o desempenho da rede.

É difícil avaliar o impacto comercial da variável de IA na nuvem isoladamente. Em teoria, essas grandes mudanças de infraestrutura que o Alibaba alega ter feito usando 100% de recursos de IA em nuvem podem ter um impacto monetário significativo. Mais quantificável, o festival de 2021 teria arrecadado aproximadamente US$ 84 milhões, enquanto o festival teria arrecadado US$ 56 milhões – um aumento de 50% em relação ao ano anterior.