[3].
Сегодня Ant с легкостью обрабатывает заявки на кредиты на любые суммы, даже на несколько сот юаней (около $50), буквально за несколько минут. Как это возможно? При встрече с потенциальным заемщиком кредитной организации нужно ответить всего лишь на три основных вопроса: можем ли мы дать ему кредит, сколько мы должны дать и какой будет процентная ставка. Так как продавцы, пользующиеся нашей платформой, открывают нам доступ к своим данным для анализа, ответить на эти вопросы нам легко. Наши алгоритмы рассматривают данные о транзакциях и оценивают, насколько хорошо идут дела у данного предприятия, конкурентоспособны ли его предложения на рынке, высоки ли кредитные рейтинги его партнеров и т. д.
Ant использует эти данные для сравнения благонадежных (тех, кто платит вовремя) и неблагонадежных заемщиков и определяет характеристики, свойственные каждой группе. Затем эти характеристики используются для расчета кредитной оценки. Конечно, все кредитные организации делают это тем или иным образом, но в Ant это происходит автоматически по всем заемщикам и всем данным об их деятельности в реальном времени. Каждая транзакция, каждое взаимодействие между продавцом и покупателем, каждое обращение к другим сервисам Alibaba, буквально каждое действие, предпринятое с использованием нашей платформы, оказывает влияние на кредитную оценку бизнеса. В то же самое время алгоритмы, подсчитывающие эту оценку, и сами развиваются в реальном времени, с каждой итерацией повышая качество принятия решений.
Чтобы определить, сколько денег можно выдать и сколько процентов взять, нужно проанализировать различные типы данных, сгенерированных внутри сети Alibaba, например, чистый валовой доход и оборачиваемость запасов, а также информацию, не поддающуюся столь точному математическому измерению, например, жизненный цикл продукта и качество деловых и социальных взаимоотношений продавца. Для оценки качества взаимоотношений алгоритмы могут, к примеру, проанализировать частоту, продолжительность и тип коммуникаций (быстрые сообщения, электронная почта или другие способы связи, распространенные в Китае).
Наши специалисты по обработке данных определяют и проверяют, какие именно данные способны дать нужную информацию, а затем разрабатывают алгоритмы для их отбора и фильтрации. Эта работа требует, с одной стороны, глубокого понимания бизнеса, а с другой – профессионализма в алгоритмах машинного обучения. Давайте вернемся к Ant Financial. Если продавец с плохим кредитным рейтингом вовремя выплачивает свой заем, а тот, кто считался благонадежным – оказывается злостным нарушителем, очевидно, что алгоритм нуждается в доработке. Инженеры могут быстро и легко проверить свои гипотезы. Какие параметры нужно добавить или исключить? Каким типам поведения пользователей нужно придать больший вес?
По мере того, как корректируемые алгоритмы дают все более точные прогнозы, риски и издержки Ant устойчиво снижаются, и заемщики получают деньги в нужном объеме, в нужное время и на условиях, которые они могут выполнить. В результате мы имеем крайне успешный бизнес: в сфере микрокредитования процент невозврата составляет около 1 % – значительно ниже, чем средние 4 % по оценке Всемирного банка на 2016 год.
Так как же нам удалось создать такой бизнес?
Автоматизация всех операционных решений
Чтобы ваша компания стала умным бизнесом, нужно добиться того, чтобы максимум возможных операционных решений принималась компьютерами на основании «живых» данных, а не людьми на основании их собственного анализа. Преобразование процесса принятия решений происходит в четыре шага.
Ant очень повезло, что у нее был доступ к огромному массиву данных о потенциальных заемщиках, которые позволяли ответить на вопросы, необходимые для данного бизнеса. Для многих других сфер процесс сбора данных может быть более сложным. Но «живые» данные необходимы для создания петель обратной связи, на которых основывается машинное обучение.
Возьмем, к примеру, бизнес по прокату велосипедов. Китайские стартапы использовали мобильную телефонию, интернет вещей (в виде «умных» велосипедных замков) и существующие мобильные платежные и кредитные системы для обработки данных обо всем процессе проката.
Китайские онлайн-площадки розничной торговли
Taobao Marketplace
Tmall
Rural Taobao
Международные и глобальные площадки
AliExpress
Tmall Global
Lazada
Оптовая торговля
1688.com (Китай)
Alibaba.com (в мире)
Цифровые СМИ и развлечения*
Youku Tudou (онлайн-видео)
Alibaba Pictures
Alibaba Music
Alibaba Sports
UC (мобильный браузер)
Другие сервисы*
AutoNavi (карты и навигация)
Koubei (локальные услуги)
Ele.me (доставка)
Финансы
Ant Financial (включая Alipay)
MYbank
Логистика*
Cainiao Network
Облачные вычисления*
Alibaba Cloud
* Основные компании с долевым участием Alibaba Group и ее партнеры.
Традиционно прокат велосипедов представлял собой следующий процесс: клиент приходит на определенное место стоянки, оставляет залог, сотрудник выдает ему велосипед, он использует его, возвращает, а затем платит за прокат наличными или кредиткой. Несколько конкурирующих китайских компаний оцифровали этот процесс путем интеграции различных новых технологий с уже существующими. Важнейшей инновацией стала комбинация QR-кодов и электронных замков, что позволило автоматизировать процесс оформления и оплаты проката. Открыв специальное приложение, клиент может видеть, где есть свободные велосипеды, и зарезервировать ближайший. Придя на место стоянки, он с помощью приложения сканирует QR-код на велосипеде. Если у этого человека есть деньги на счете и он соответствует критериям, определенным правилами проката, QR-код открывает электронный замок. Приложение даже способно проверить кредитную историю клиента через систему Sesame Credit, новый онлайн-продукт Ant Financial для потребительских кредитных рейтингов. Это позволяет клиенту не оставлять денежный залог, что еще больше ускоряет процесс. При возвращении велосипеда транзакция завершается запиранием замка. Все это очень просто, понятно и обычно занимает всего лишь несколько секунд.
Автоматизация сбора данных по процессу проката существенно улучшила потребительский опыт. На основании этих данных, получаемых в реальном времени, компании могут отправлять велосипеды туда, где они будут востребованы. Они также посылают постоянным клиентам уведомления о наличии свободных велосипедов поблизости. В значительной мере благодаря этим инновациям стоимость проката велосипедов в Китае снизилась до всего лишь нескольких центов в час.
Большинство бизнесов, которые зависят от данных, обычно собирают и анализируют информацию для создания причинно-следственных моделей. Затем такая модель выделяет важнейшие элементы из всего массива доступной информации. Но в умном бизнесе данные используются не так. Такой бизнес собирает всю информацию, появившуюся в ходе взаимодействия и коммуникации с потребителями и другими участниками сети, а затем алгоритмы определяют, какие данные релевантны.
В умном бизнесе все виды деятельности – не только управление знаниями и взаимоотношения с клиентами – организуются при помощи ПО, что позволяет автоматизировать принятие любых решений, которые влияют на эту деятельность. Это не означает, что любой компании для управления своим бизнесом нужно приобрести или разработать свои программы планирования ресурсов (ERP) – как раз наоборот. Традиционное ПО делает процессы и решения менее гибкими и часто только мешает. Доминирующей логикой для умного бизнеса должно быть реагирование в реальном времени. Первое, что необходимо – построить модель того, как люди в данный момент принимают решения, и найти способы повторить простые элементы этого процесса с помощью ПО. Это не всегда просто, учитывая, что многие человеческие решения зачастую основываются на «здравом смысле» или даже подсознательных нейрологических процессах.
Рост Taobao, «домашнего» сайта розничной торговли Alibaba Group, стимулируется непрерывной цифровизацией процесса торговли. Одним из первых важных программных инструментов, созданных Taobao, стала система быстрых сообщений под названием Wangwang для общения продавцов и покупателей. С ее помощью продавцы приветствуют покупателей, представляют свои товары, обсуждают цены и так далее – как люди в обычном магазине. Alibaba также разработала набор программных инструментов, которые помогают продавцам создавать и запускать более сложные онлайн-витрины. С началом работы своих онлайн-магазинов продавцы получают доступ к другим продуктам для выпуска купонов, предложения скидок, ведения программ лояльности и обеспечения других видов взаимодействий с покупателями, и все они скоординированы между собой.
Так как большинство ПО сегодня работает в виде онлайн-сервисов, важное преимущество цифровизации ведения бизнеса состоит в том, что оперативные данные собираются естественным образом как часть бизнес-процесса, создавая основу для применения технологий машинного обучения.
В экосистемах с большим количеством взаимосвязанных игроков бизнес-решения требуют комплексной координации. Так, например, система рекомендаций Taobao должна работать с системами управления запасами продавцов и с системами профилей потребителей на платформах различных соцсетей. Ее системе транзакций необходимо работать с предложениями о скидках и программами лояльности, а также передавать информацию в нашу логистическую сеть.