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您身邊的AI管家-58到家人工智能實踐

58到家CTO 劉曉飛

本文詳述了58到家業務上的難點和挑戰,包括在智能營銷、到店分流和登記、多元比對、銷售、業務與社會安全等方面,以及他們是如何通過阿裡雲大資料平台去應對家庭服務行業在網際網路化過程當中的痛點和挑戰。

58到家在2014年的10月份成立于北京,設立北京、長沙雙中心。到目前為止,58到家的業務已經覆寫了400+城市,服務家庭數超4000萬,同時也為360萬的勞動者提供了就業機會。58到家經過多年發展在家庭服務行業裡成為獨角獸,業務包括家政服務、服務交易平台、藍領教育訓練。

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上圖是58到家的資料應用架構圖,底部是使用了阿裡雲飛天大資料平台和飛天AI平台的一些産品搭建的架構(MaxCompute、Hologres、實時計算、機器學習PAI等)。在這上面搭建了58到家的基于DataWorks的資料中台,這塊主要是業務高感覺的一些資料,比如勞動者資料,客戶資料、财務資料等。最後在資料中台上面搭建了以AI為主的資料應用,來滿足58到家在銷售、比對和風控安全上的一些應用場景。
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營銷中的AI應用主要分成三大部分:獲客、銷售和售後

在獲客層面上又分3點:線索智能打分、自助登記到店分流和智能營銷政策。

-線索智能打分

線索在銷售的過程當中肯定是重要性是毋庸置疑的,對于58到家這樣的公司來說,線索量比較大,如果不加以把線索進行處理,就直接交給銷售的話,銷售是工作效率是很低的。有的線索完善性還比較好,完成度比較好,有的線索的完成度是很差。是以我們就有必要去通過系統給線索進行一次打分,然後把這些打過分的線索交給銷售,讓銷售有重點的去跟蹤。打分不僅看線索的完成度,通過線索去擷取更多的使用者的資訊,然後進行相應的分析和操作,最後得出一個線索的分值交給銷售,進而提高整體的工作效率。

-自助登記到店分流

這塊是針對勞動者即阿姨做的一個體驗優化,為的是更好地留住阿姨。這塊主要是借助人臉識别和實時定位系統。人臉識别是調取的阿裡雲的接口。在58到家的業務中,阿姨一般是和經紀人綁定的,那麼阿姨到公司需要去找固定的經紀人。而有些阿姨并不熟悉公司,找起來不那麼順利。是以有的阿姨來了之後,公司接待做的不夠周到,阿姨可能就走掉了。為此58到家在所有門店都裝了攝像頭,阿姨來的時候就可以識别阿姨,然後在背景資料庫裡找到阿姨的資訊,通知相應的經紀人。如果是新阿姨來了,就通知相應的認證部門,去及時地接待,在獲客層面上,最大可能地留住這些資源。

在銷售層面上,58到家做了能力模型預估

能力模型預估主要是針對阿姨,阿姨在教育訓練完以後,基本上會具備一些能力,而具備這些能力後在市場上是一個什麼價格,阿姨和使用者都不清楚,是以就需要這麼一個能力模型預估,給阿姨出一個雷達圖,從各方面給出一個綜合地評價。這整個功能的實作呢,是基于阿裡雲的PAI平台和大資料做的勞動者畫像。

實際場景中,使用者會提很多需求,但是使用者并不知道加這些需求和他需要支付的價格之間有什麼關系,那麼58到家的能力模型預估,就可以告訴使用者增加某項需求需要多大的成本,需要支付多少錢,才能找到符合使用者需求的這樣的阿姨。

在售後層面上,58到家做了智能客服系統

智能客服系統是基于阿裡雲做的,加上58到家的知識庫和一些算法。主要是用來解決客服的壓力分流問題以及使用者體驗問題。尤其是在一些節假日客服人員相對來講比較少的時候,使用者的一些需求得不到及時的響應,是以智能客服在這個時候能夠起到相應的作用,極大地改善了使用者體驗,至少能夠讓使用者有響應。

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這一部分是講AI在多元比對當中的應用。多元比對主要是指雙向比對,也就是說在一個交易過程當中,使用者對阿姨滿意,同時阿姨也對使用者滿意才行。這個比對是基于阿裡雲的大資料平台,建構的客戶和勞動者的畫像,再在這兩個畫像的基礎之上,利用阿裡雲的PAI平台建構了比對度模型,最後利用PAI平台建構了成交預估模型,預估模型會告訴我們,這個定制的雙向比對,成交的可能性有多大。
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安全應用包括兩部分,一個是銷售安全,另外一個是業務安全。

  • 銷售安全
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銷售安全包括主要是針對業務反作弊這一塊,從黑産情報、網絡位置、注冊時序模型,一些業務行為等等這些,從中判定是不是有作弊的嫌疑。其次是社會安全。針對一些裝置,包括手機号碼池、IP檢測、裝置指紋等去斷定這裝置是不是涉及到一些作弊的嫌疑。最後針對團夥作弊,團夥作弊相對來講比較複雜,發現也比較困難一些。為此58到家設計了同人模型,可以在多個賬号多手機号的前提下,識别出來是不是同一個人。另外還設計了團夥發現模型,有些團夥是真的背後是多個人,這樣的話我們是不是能夠發現的了?這個是團夥發現模型的主要作用。

  • 業務安全
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包括交易安全和服務安全。前些年我們聽說過的杭州保姆縱火案,以及一些雇主傷害保姆的一些案例都屬于業務安全。這些業務的風險,都需要在阿姨上門服務前被識别到。

為此58到家建構了一個綜合風險決策引擎這麼一個系統。這個系統需要輸入三方面的資訊,一方面是證件資訊,另外一方面是生物資訊,包括人臉識别,包括我們的指紋識别聲紋識别等,再另外一方面就是我們的行為資訊。

這些資訊輸入之後,經過綜合的決策會産生一個風險值和一個風險标簽,風險值代表着風險的高低,風險标簽決定了風險的方向。這些都需要使用者和阿姨兩方面去認證的。針對阿姨還有另外一個風險,就是上戶過程當中這個人證不合一的問題。可能在認證的時候是一個阿姨,上戶的又是另外一個阿姨。針對這種情況,58到家是需要在上戶過程當中去做售後識别的,包括人臉和聲紋,都是加了識别的,保證上戶過程當中的阿姨就是認證過的那個阿姨。

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對于58到家來說,痛點和挑戰主要是家庭服務行業在網際網路化過程當中對服務效率提出了更高的要求。那麼針對這些更高的要求,58到家勢必要去通過大資料和人工智能平台去實作,但是對于目前階段,建構一個人工智能平台顯然是不劃算的。是以58到家通過阿裡雲的飛天大資料平台和飛天AI平台,實作了服務效率和營運效率的提升,以及成本的大幅度的下降,完美的解決了58到家目前的一些問題,為58到家的發展提供了很好的支撐。

謝謝大家!

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