在消费升级的大趋势下，消费者对个性化的追求越来越强烈，差异化、场景化的内容因可鲜明展现个性、获取直观信息，越来越受到用户青睐。随着电商平台大数据的收集与分析技术的逐渐成熟，越来越多的技术可以作用于更多的应用场景当中。

过去20年，如果是“人效”让京东把“用户体验、效率和成本”做到了极致，在未来20年，随着人口红利消失，如何还能保证京东高效运转，保持竞争力？“技术”被刘强东认为是最终的解决之道。近年来电商平台用户增速下降，获客成本上升，电商流量红利时代已成过去。在出货量大、收益高、吸引眼球等利益的驱使下，电商“造节”的现象愈演愈烈。经粗略统计，全年以电商“造节”形式为促销手段的节日近40个。尽管促销节日繁多，活动规则复杂，但消费者对活动却日渐无感。那么如何通过技术手段结合大数据，精准地抓取消费者需求，从庞大的数据中分析出有用的信息，成为电商平台利润增长的重要因素。

所以，在这样的环境下，很多以电商平台起家的企业，不仅仅专注于电商领域，而且越来越注重技术升级和大数据应用。从庞大的数据链当中，获取到对消费者需求有用的信息，并通过数据分析帮助上游制造商制造出更适合消费者需求的产品，从而更通过线上的数据帮助打通线下场景赋能实体经济。本期《数据》杂志采访到京东大数据研究院首席数据官刘晖，共同解读现阶段京东在大数据方面的先进技术。京东作为一家以技术为成长驱动的公司，在以应用服务为核心的自有技术平台开发上，京东投入了大量资源。刘晖表示，京东未来将全面走向技术化，大力发展人工智能、大数据、机器人自动化等技术。

此外，刘晖也提到，线上线下目前融合的形式从后端供应链到前端客户体验，覆盖全价值链多场景，一方面是基于供应链效率提升与渠道下沉的融合，另一方面是基于消费体验重构的融合，此外还包括消费场景延伸的融合。

打通线下场景、赋能实体经济

《数据》：京东如何通过技术和大数据打通线下场景、赋能实体经济？

刘晖：实体经济是近几年以来非常关注的一个热门话题，京东是从线上起家的一家企业，所以我们在看实体经济的时候视角是不太相同的。京东发现一个很重要的问题，尽管实体经济领域有非常多的优势，但线下对数据的采集挖掘和应用可能和线上相比还有一定的差距。由于线下实体经济在数据的采集过程中不同于线上，后者每一步都能够留存下完整的数据，在很多过程中，如果你不是刻意的用一些传感器将线下流程记录存储，很多东西都是一闪而过的，那么没有全面的基础数据就有很多是你想做却做不了的。京东在给实体经济赋能时，做的最重要也是最早做的一件事儿，就是帮助实体店铺，设立一个更好的收集数据、整理数据以及应用数据，指导他们运营的流程。在线下实体店的经营当中，每个店经营的好坏往往与店长有着很大的关系，如果经营实体店面的店长很有经验很用心，会通过自己的观察去了解消费者，这样可以形成类似于我们在数据领域当中的用户画像，店长会了解这家店铺的用户群、年龄段以及购买的品牌倾向，会根据这些因素的指导完成进货、运营以及促销等活动。

如此实体店就会依赖于以人为单位和个体相关的内容。特别对当下很多的连锁店和一些便利店来说，每个店铺的经营情况就会与店长的作用和习惯密切相关。为解决这一问题，更好地将线上线下融合，京东的模式会将很多的传感器放到实体店铺当中，帮助实体店铺分析，并用摄像头来判断，走进店里人的年龄段、性别、时尚程度，以及消费者在购物场景内停留的不同区域，这样就能明确地用数据来做很精准的指导，让实体店也能更好的运营，同样这种模式也适用于上游制造商。

《数据》：技术一直是京东最为重视的话题之一，零售巨头的技术巨头标签，对京东来说意味着什么？

刘晖：技术巨头这个标签对京东来说意味着两层含义，过去十多年来技术帮助京东降低了运营的成本，提升了京东整体的运营效率，技术成为改善用户体验的核心能力。近年来京东的业务规模一直在成长，特别是京东以自营和自营配送为核心的业务，如果我们的配送、仓储、进货和其他的同事一直跟随着业务规模在同步扩展的话，那我们会变成一个非常庞大的劳动力密集型公司，所以京东一直是在努力用技术，把人从繁琐的脑力劳动，或者是繁琐的手工劳动中解放出来，在我们的整个供应链、智能物流方面，通过大量的设备和系统来替代人力手工劳动，把京东自己的运营能力大幅度量提升。这是技术对于京东的第一层含义。

那对于京东来说技术的第二层含义，2017年京东对外明确的表达了未来要成为一个技术驱动型和技术输出型的公司，那技术对京东来说就不仅仅是自己在用，而是需要把京东内部成熟的对于行业有价值的技术，变成模块化的，然后开放出去帮助更多的企业一块来增强其竞争力。比如目前京东在云方面有基础架构云、数据云，包括在人工智能方面，我们开放了人脸识别、语音识别、智能客服等很多很多的工具，这会成为京东未来的一个核心业务成长模式。未来京东会大量地将技术作为核心能力对外输出，之前大家看待京东可能是一个零售企业，那逐渐外部看待京东可能会变成一个，以输出零售基础设施使用的企业，而且这个设施有很多都是技术驱动服务的一家企业了。

全面走向技术化助推场景应用

《数据》：2016年京东对外宣布成立X事业部和Y事业部，这两个颇为神秘的部门对京东来说意味着什么？带来了哪些改变？

刘晖：X、Y事业部是京东的技术在应用层的一个明确转折点，一般来说一家企业的技术分为几个层面，大致包含核心技术层和技术应用层以及对外赋能层，那X、Y事业部刚好是处于技术应用层。X事业部代表的是智能物流，包括无人车、无人机、无人仓和无人超市，其努力的方向就是将人从繁琐的体力劳动中解放出来，现在X事业部已经帮助京东在物流领域全面提升了效率。特别是无人仓方面，目前京东已经有20多个仓库应用了分拣机器人，可以替代人做高效率的搬运分拣工作，极大地提升了效率。尤其是在大促活动期间，海量的订单可以利用机器人进行处理。

Y事业部作为智能供应链部门，其核心价值就是利用大数据的算法和人工智能的判断来替代之前采销助理所做的工作，通过数据计算以及人工智能来帮助每个库房商品的匹配，以及上游供应商的协调，帮助他们来确定下一步的商品生产规格、类型和数量，这一部分也逐渐成为京东的核心竞争力。京东是一个以自营起家的电商企业，一直拥有进销存这样的完整流程，所以也使京东对供应链的掌握，以及跟上游企业的合作会更加紧密。X、Y事业部都是将一些先进的技术应用在京东的具体场景实践中，未来X、Y事业部也会继续将自己的能力更多地开放出去。

《数据》：对于京东或者电商行业来说，哪些是最有价值的、核心的数据？

刘晖：京东在看待自己的数据时会分为很多层面，一般大家能想到的是京东会有交易数据，会知道货品销售的数量以及对象，针对这些交易数据京东又做了很多分析。京东拥有在行业中最长价值链的数据，即从用户一开始浏览到后来的选择、支付配送以及后期的客户服务，这一系列完整的数据，京东可以将其结合起来，然后在内部通过大量的数据模型形成一整套的画像体系。比如说用户画像可以有很多的标签，这个用户是什么样子的，然后基于购买这个商品的用户附加属性，实现了区域内的群体画像，这些内容对于京东来说价值会非常高，通过这些画像可以实现对消费者的精准商品推荐。另一方面这样也可以让京东更好的去预测用户的需求。此外也包括京东在与上游制造商的合作，也是通过大量的用户画像，用系统去判断这个用户，他们对商品的潜在需求在哪里，然后帮助厂商去生产更适合消费者需求的商品。

交易数据可以间接来判断和预测，但交易背后的数据是哪些消费者，他们的行为是怎么样的，通过数据预测消费者的行为和下一步的需求，这就是外界很难实现的。这时就需要京东的长数据链，然后通过数据的挖掘和知识架构体系形成的一些画像才能完成。