O kolik procent dokáže AI zvednout obrat e-shopu?

Rozhovor s lídrem FastAI týmu Lukášem Matějkou o individuálním obsahu pro každého uživatele a strachu z umělé inteligence.

Nedávno jsi mluvil o využití AI v byznysu na mezinárodní konferenci E-commerce Summit. Co tě tam nejvíce zaujalo?

Když bych to měl shrnout, slyšel jsem dost konkrétních důkazů, že konkurenční tlak v prodeji online se zvyšuje a bude to pokračovat. Přežijí jen ti, kdo nabídnou nejlepší služby. Uvedu dva argumenty:

1) Velmi nasycený e-commerce trh v ČR se začíná konsolidovat. Počet hráčů na trhu se bude nutně snižovat. Zároveň se na něj chystají vstoupit noví hráči. V tomto ohledu byl zajímavý vstup Kauflandu, který se chystá přijít do Čech s novým marketplace.

2) Lidé, kteří české e-commerce prostředí de facto vybudovali, poukazují na to, proč je čím dál tím těžší dostat se do černých čísel. Nástroje pro e-shopy se „komoditizovaly“. Mít svůj e-shop je dnes díky dostupným platformám velmi snadné. To zároveň znamená, že marže jsou dolů a častěji se bojuje cenou. Pokud e-shop nemá vlastní unikátní produkt anebo třeba výjimečný servis, personalizaci…, zkrátka něco, co ho odliší, je velmi obtížné se prosadit.

Když se bavíme o aktuálních trendech, jakou roli v tom hrají data nebo umělá inteligence?

Dnes v podstatě nemáte jinou možnost než využívat k rozhodování data. Jednak proto, aby vám jak se říká „neujel vlak“ a jednak proto, že právě data vám dávají slušnou možnost se odlišit. Mohou přinést vhledy, které vyústí v konkurenční výhodu. Musíte se jim ale věnovat, umět je efektivně posbírat, analyzovat a hlavně interpretovat. Kolega ze společnosti Keboola měl zajímavé postřehy na téma jaké analýzy se v e-shopech zpravidla nedělají: například predikce objednávek, které mohou významně ovlivnit skladové zásoby a tím i náklady nebo RFM analýza, která dělá základní segmentaci uživatelů.

A co AI? Má výsledky, nebo je to stále jen buzzword?

Budu mluvit za svůj tým. Vyvíjíme produkt Zoe.ai - Deep recommendation. Ten umí sledovat chování uživatele na webu a v reálném čase to chování vyhodnocovat pomocí algoritmů strojového učení. Díky tomu umí poskytnout velmi kvalitní personalizaci a doporučování produktů. Na summitu jsem uváděl příklad projektu, který jsme dělali pro Heureku. Na zkušebním vzorku, který si definovala Heureka, jsme jim zvýšili obrat o více než 5 % díky tomu, že každý uživatel dostával na míru šitá doporučení na základě svého online chování. To je, řekl bych, slušný výsledek.

Co konkrétně přináší Zoe.ai byznysu?

Zoe.ai se hodí na scénáře, kdy potřebuji dát odpověď v online prostředí v reálném čase. Typicky k personalizaci nabízeného obsahu. Pro představu, mohou se vyskytnout signály, že uživatel chce odejít. Zoe.ai mu umí zobrazit individuální pobídku, která odpovídá jeho historickému, ale – a to je důležitější – i momentálnímu chování. Aktuálně se zaměřujeme na e-commerce, ale funguje to i jinde.

A jak to tedy funguje?

Stavíme na strukturovaných datech. Do modelu vstupuje online chování v reálném čase, tedy to, co si uživatel právě prohlíží, kam kliká, jak dlouho tam je, jestli se díval na recenze nebo jinam, jestli něco online vyplňoval, jestli se vracel a opravoval… zkrátka vše, co si jen dokážete představit. K tomu se přidávají detaily o zařízení, které obohacujeme o dostupná data z třetích stran (aktuální cena, stáří atp.)

Zoe.ai je jedinečná v tom, že umí zohlednit nejen moje minulé chování, ale i to, co jako uživatel dělám právě teď, což je zpravidla ještě relevantnější. A umí na to okamžitě reagovat. Automatizace akcí v reálném čase je nejnovější trend v doporučování.

Umí Zoe doporučit tak, že člověk s tím je nakonec opravdu spokojený?

Dobrá otázka. Odpověď je ano, řekl bych, že doporučovat Zoe.ai umí velmi slušně. Má to samozřejmě nějaké předpoklady a limity. Omezení je v množství dat o chování uživatele. Když jich je dost, je doporučení kvalitní. Takovým trumfem je v tomto ohledu pokrok v oblasti deep learningu, díky kterému překonáváme tradiční metody. Navíc vstupní data a výpočetní kapacita se také neustále zlepšují. Takže si troufám říct, že do budoucna to bude ještě lepší.

A bude to fungovat vždy? Nebo, jak náročné je si takový nástroj vyzkoušet?

Pro e-shop to náročné není. Základní A/B test lze vyzkoušet velmi snadno bez složité integrace. Náročné to je výpočetně pro Zoe.ai, ale to je naše starost. Mimořádně užitečné je to pro velké e-shopy a marketplaces, ale vlastně pro kohokoli, kdo má hodně uživatelů a produktů či specifický postup při nákupu (konverzi). Čím více informací o chování uživatelů, tím rychleji se Zoe učí.

Jak vnímáš současnou situaci na českém trhu? Máte konkurenci?

Personalizace je v současné době strategické téma a řeší ji řada nástrojů. Zoe.ai má ale výraznou konkurenční výhodu v tom, že pracuje se scénáři v reálném čase a má vlastní „AI engine“ na bázi neuronových sítí, který je velmi rychlý a můžeme si ho snadno konfigurovat podle potřeby konkrétního zákazníka, vybraného scénáře, nebo třeba specifické podoby zákaznické cesty a tak dále; pokud to i byznysově dává smysl, což často dává.

Bude nástroj podobný Zoe jednou používat každý e-shop? Nebo jde i o přístup a parametry e-shopu?

Ano, věřím tomu, že něco takového bude standard, který bude jednou využívat každý e-shop. Pravděpodobně budou takové nástroje – v jejich základní verzi – časem i součástí platforem, které nabízejí e-shopům komplexní služby. Na druhou stranu, asi vždycky budou zároveň existovat i „těžší kalibry“, které budou umět víc a budou určeny pro specifické potřeby těch největších e-shopů a e-commerce platforem. A tam to bude byznysově zajímavé. Konzultanti z BCG předvídají, že personalizace online obsahu způsobí, že obrat v e-commerce se výhledově přesune k cca 15 % společností, které to budou dělat dobře.

Jak tě napadlo vytvořit Zoe.ai? Co bylo tím spouštěčem?

Viděl jsem, že málokdo řeší scénáře v reálném čase. Jeden příklad za všechny: jednou jsem odjel z benzínky a když jsem byl doma, přišla mi sms, že tam mají na něco slevu. Uvědomil jsem si díru na trhu. Možnost reagovat na momentální chování uživatelů v reálném čase se nabízí v prvé řadě v online prostředí. Proto jsme se s Lundegaardem dohodli a začal jsem se věnovat automatizaci rozhodování a spouštění akcí, které reagují na chování uživatelů na webu.

Jak si se dostal k umělé inteligenci a tomu, co dnes vytváříš? Jaký je příběh Lukáše Matějky v kostce?

Začalo to asi už na gymplu; vždycky mě zajímalo, jak udělat algoritmus, který bude hrát se soupeřem hry. Když jsem studoval na VŠ neuronové sítě a „data mining“ (něco jako předchůdce umělé inteligence) hodně jsem si od toho sliboval. Ale tehdy mě to zklamalo. Neuronové sítě byly tehdy ještě slabé a využití v praxi daleko. Potrava pro AI jsou data a na ty se tak trošku čekalo. Stejně tak i na výpočetní výkon. Dnes už jsme dál, dat je k dispozici dost a taky s nimi dokážeme efektivně pracovat.

Dostal jsem se tak k příležitosti vytvořit si v rámci společnosti Lundegaard autonomní tým a soustředit se na vývoj, který má za cíl najít pro AI využití v byznysu. Intenzivně hledáme v různých odvětvích „use cases“ kde dokážeme přidat nejvyšší hodnotu. To je můj denní chleba posledních zhruba 5 let.

Co tě na tom nejvíc baví?

Baví mě pracovat s chytrými lidmi a baví mě řešit složité problémy. V umělé inteligenci a datech vidím budoucnost, i přes ten určitý „hype“, který kolem toho dnes panuje. Mimo naši doménu mě v poslední době hodně zaujaly GAN sítě (Generative Adversarial Network, zjednodušeně řečeno metoda, která generuje velmi realistický obsah pomocí dvou neuronových sítí, které spolu soutěží a ve vzájemné interakci spějí k nejlepšímu výsledku; pozn. redakce). Tyhle věci aktuálně mění svět. Třeba na příkladu tvorby fotografií nebo videí: jedna síť generuje obrázky a ta druhá část jí oponuje a říká, jestli už jsou dost „přirozené“.

V čem je AI lepší, než člověk?

Jsou to specifické problémy (tzv. narrow intelligence). Kdybych měl vybrat něco populárního, tak například lidé si dlouho mysleli, že ke hře GO je třeba intuice a kreativita a nevěřili, že tady AI může uspět. Nakonec člověk prohrál na celé čáře. Jedná se totiž o problém ohraničený jasnými pravidly s přesně definovaným cílem. AI se nejprve učila z lidských her, které v poměrně krátkém čase přečetla a znala tedy vše, co vymyslel člověk. Později začala hrát i sama se sebou a tím objevovala tahy, které lidské pokolení nikdy nevidělo. Svým způsobem tak projevila kreativitu, díky které dokázala porazit i ty nejlepší lidské hráče.

Ale stále platí, že k tzv. generické (obecné, pozn. redakce) umělé inteligenci, která se podobá té lidské a dokáže řešit neznámé a nestrukturované problémy, to má ještě hodně daleko.

A co když budou AI nástroje fungovat opravdu dobře; nebude to důvod k obavám? Očekáváš nějaký mentální odpor ze strany uživatele?

Když budu mít jako uživatel důvěru, že moje data jsou v bezpečí, že nejsou zneužívána, že si mohu volit, co poskytuji a co už ne, pak rád vyměním svá data za lepší službu. Bohužel je pravda, že dnes zatím vidíme spíše opačný vývoj. Ty největší společnosti nakládají s našimi daty jako se zbožím, které pro ně znamená jen zdroj zisku a nic víc. S daty se nakládá čistě "tržně". Řešením by mohla být promyšlená regulace, k níž se budeme muset propracovat. To je základní předpoklad, aby to celé fungovalo.

Jak to bude s AI do budoucna? Máme se bát?

Jsem přesvědčen, že potenciál umělé inteligence je obrovský a bude mít transformační dopad na ekonomiku. Už dnes je zřejmé, že zastane podstatnou část práce, kterou dnes dělají lidé mnoha profesí, od lékařů a právníků až po skladníky.

Ze své pozice vidím byznysové využití v personalizaci uživatelského rozhraní. Zatím se to sice ukazuje jako poměrně složité a aktuálně to není pro byznys prioritní téma, ale potenciál je obrovský a myslím, že nás to ještě čeká.

Zároveň ale platí, že AI je dnes buzzword a často je považována za jakousi „silver bullet“ nebo řešení na všechno. To zdaleka není pravda. Stále se se bavíme o velmi specifických úkolech, které vyžadují podrobnou analýzu a zadání, jakého je a nejspíše ještě dlouho bude schopen jedině člověk.